【报告时间】2025年11月11日

【报告地点】吉林建筑科技学院-实验（电）412

【主讲人】 张小利

吉林大学计算机学院教授/博导。CCF数据库专委执委，CCF机器视觉专委执委。SCI期刊IDA编委，吉林大学学报（工学版）青年编委。研究方向为图像与视频处理，机器学习。共发表SCI论文60余篇，包括IJCV,IEEE TIP、AAAI、ACM MM、IEEE TGRS、IEEE TCSVT、PR、自动化学报等领域内顶级期刊/会议。主持了国家自然科学基金，科技部重点研发项目子课题、吉林省优秀青年人才基金项目、吉林省中青年科技创新创业卓越人才（团队）项目（创新类）。

【报告简介】

随着遥感、医疗等领域对信息深度挖掘需求的增长，多模态图像融合与解译技术变得至关重要。它旨在整合不同来源图像的互补信息，生成更全面、可靠的合成图像，以支持精准决策。本次讲座将首先回顾传统图像融合算法的核心思想与局限。随后，重点介绍特征交互、提示学习等新技术对图像融合的影响，探讨其如何实现灵活、可控的融合过程、最后，我们将深入探讨更具挑战性的模态缺失下的图像解析问题，分享如何利用先验知识从单一模态中推理出缺失信息的前沿方法。讲座旨在为相关领域的研究者与实践者提供新的思路与启发。

主办单位：科研处

承办单位：计算机工程与人工智能学院