近日，第六届CSIG图像图形技术挑战赛-华为终端：2025“Camera学术之星”影像算法技术竞赛决赛在东莞华为松山湖研发基地举行。由深圳理工大学研二学生胡佳轩、研一学生周雨荷和大二学生杨晓东组成的参赛队伍获“长焦望远场景图像增强赛题”全国二等奖，由研一学生阎宥名和大二学生洪宇聪、严振铭组成的参赛队伍获“暗光场景图像细节增强赛题”全国三等奖。两支队伍均由计算机科学与控制工程学院杰出教授王松、助理教授韩瑞泽联合指导。

杨晓东、周雨荷、胡佳轩（从左往右）

严振铭、洪宇聪、阎宥名（从左往右）

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本次比赛由中国图象图形学学会主办，吸引了来自哈尔滨工业大学、吉林大学、华中科技大学、南开大学等高校的278支团队、近600名选手参与竞逐，最终20支队伍入围线下决赛。

其中，深圳理工大学全国二等奖作品“基于PiSA-S-Ada的长焦图像修复”是一种解决长焦图像模糊、边缘失真等问题的智能图像优化技术。该项目依托Qwen2.5-VL模型，分析低质量图像的模糊程度、内容类别、结构细节等特征，并将其归纳为几种典型类型；再结合对高分辨率图像的评分数据与已有参数经验，为每种特征类型智能匹配最佳处理参数，从而实现处理模型的自动调参，最终提升图像优化效果。

长焦图片增强前

长焦图片增强后

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谈及后续改进方向，周雨荷表示：“当前方案是基于整张图片进行参数调整，我们在思考能否对单张图像进行区域细分，给每个区域单独设定参数，进一步提升模型处理效果。”

深圳理工大学全国三等奖作品“基于PiSA-SR的暗光增强与参数调节方案”针对暗光环境下图像质量不佳的难题，提供了高效、可定制的新途径。该方案基于PiSA-SR技术，通过两套独立的智能模块协同处理：一个模块修复图像噪点和模糊，保障画面真实感；另一模块则智能增强细节纹理，提升视觉清晰度。该方案创新性地引入了自适应调节网络，能自动优化处理参数，显著提升了图像在清晰度、感知相似度等关键指标上的表现，同时确保视觉效果的自然度，为暗光图像处理提供了一条高效且灵活的路径。

暗光环境图像增强前后对比

“我们计划将比赛方案扩展为新研究项目”，阎宥名介绍，目前课题组的核心研究方向包括图像增强与复原、视频可控生成、目标跟踪与分割等，“我们希望把比赛方案的技术思路与研究方向相结合，应用在更多实际场景中，让技术从竞赛走向更具体的行业需求。”

“这几位年轻学生，是真有潜力！”王松表示，深圳理工大学的两支参赛队伍里有3位大二学生，他们的对手大多是硕士生、博士生。“他们在备赛阶段紧密协作、互帮互促，迸发了不少创新思路，又凭借扎实的专业素养和出色的赛场表现，在高难度竞赛中拿下好成绩，着实了不起！”

“从论文阅读、代码复现到方案优化、现场展示，每一步都充满挑战，但也让我获益匪浅。”严振铭回顾比赛过程时感慨道，“作为一名本科生，这次参赛能取得好成绩让我备受鼓舞，未来在科研道路上，我会更有信心。”

对于有意向参赛的学弟学妹，两支队伍成员一致建议：“要以兴趣为导向，勇于实践、积极交流，将比赛视为成长的机会，不必过度紧张。”

作为新型研究型大学，深圳理工大学推行的“4+1”教学模式，为此次参赛队伍的亮眼表现奠定了坚实基础。学生从大一开始，每周四天进行课堂学习，周五进入实验室浸润成长，打破传统年级壁垒，积极鼓励本科生与研究生协同组队，以研带本、互促共进，让学生在实践中快速提升科研与技术应用能力。

在这一教学模式的助力下，深圳理工大学已有本科生获计算机设计国赛二等奖、省赛一等奖、第十四届“徕卡杯”全国大学生金相技能大赛二等奖、第二届“华大九天杯”电子设计与工程实践邀请赛三等奖等。

未来，深圳理工大学将持续加强实践平台和师资队伍建设，为有志于投身科学探索和技术创新的学生提供更优质的成长土壤，为国家实现高水平科技自立自强培育更多敢于挑战、善于攻坚的优秀青年科技人才。

来源：党委组织宣传部

文字：李韵

责编：王璐

审校：朱莹、杨超、王之康

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