第四届图像、信号处理与模式识别国际学术会议(ISPP 2025)

重要信息

会议官网:www.icispp.com

会议时间:2025年3月28-30日

会议地点:南京

简介

由河海大学和江苏大学联合主办的第四届图像、信号处理与模式识别国际学术会议(ISPP 2025) 将于2025年3月28日-30日在中国南京举行。会议主要围绕图像信号处理与模式识别等研究领域展开讨论。会议旨在为从事图像信号处理与模式识别研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和探讨,促进学术成果产业化合作的平台。

主题

|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 图像信号处理 | 模式识别 |
| 信号处理系统的设计与实现 数字信号处理 图像和多 维信号处理 图像/视频处理和编码 调制和信道编码 图像处理和模式识别 3D 和立体成像 图像压缩、编码和加密 雷达图像处理 图像扫描、显示和打印 声纳信号处理 合成、渲染和可视化 人脸识别 曲面造型 信号重建 超分辨率成像 图像形成 计算机图形/动画 彩色、多光谱和高光谱成像 修复和增强 模式识别和机器学习 过滤和多分辨率处理 传感器阵列和多通道处理 医学影像 | 模式识别中的人工智能技术 生物识别(包括人脸识别) 计算机视觉 数据挖掘和大数据 文件处理与识别 进阶学习方法 线性模型和降维 机器学习方法 模型表示和选择 PR 中的模糊和混合技术 图像处理和分析 模式识别的数学理论 自然语言处理与识别 物体检测、跟踪和识别 模式识别原理 机器人 遥感 形状和纹理分析 统计模式识别 句法和结构模式识别 语音和语音识别 |

参会方式

所有参会人员可申请口头演讲以及海报展示,可开具中英文证明:

①作者参会:提交全文,一篇文章允许一名作者免费参会;

②口头演讲:申请口头报告,时间为15-20分钟;

③海报展示:申请海报展示,A1尺寸,彩色打印(自行打印);

④听众参会:不投稿仅参会,仍可申请演讲或海报展示;

⑤ 报名参会:报名参会请点击"报名参会"

图像信号处理

  • 定义:图像信号处理是对图像信号进行分析、变换、增强、恢复、编码等操作,以改善图像质量、提取有用信息或实现图像的高效存储和传输的技术。
  • 主要内容
    • 图像增强:通过对比度调整、滤波等方法,提高图像的清晰度、亮度和色彩饱和度等,使图像更易于观察和分析,如直方图均衡化可增强图像的对比度。
    • 图像去噪:去除图像在获取或传输过程中引入的噪声,如高斯噪声、椒盐噪声等,常用的方法有均值滤波、中值滤波、小波去噪等。
    • 图像复原:根据图像退化的模型,恢复图像的原始面貌,如运动模糊复原、大气散射模糊复原等。
    • 图像编码:对图像数据进行压缩编码,减少数据量,便于存储和传输,如 JPEG、H.264 等编码标准。

信号处理

  • 定义:信号处理是对各种信号(如声音、图像、电信号等)进行采集、变换、分析、滤波、检测、估计等处理,以提取有用信息、改善信号质量或实现特定功能的学科。
  • 主要内容
    • 信号变换:将信号从一种域(如时域)转换到另一种域(如频域)进行分析和处理,常用的变换有傅里叶变换、拉普拉斯变换、小波变换等。
    • 滤波:通过滤波器对信号进行处理,保留有用频率成分,滤除无用的频率成分,如低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
    • 信号检测与估计:在噪声背景下检测信号的存在,并对信号的参数(如幅度、频率、相位等)进行估计,常用于通信、雷达、声纳等领域。

模式识别

  • 定义:模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、分类、解释和决策的过程,旨在让计算机能够自动识别和理解模式。
  • 主要内容
    • 特征提取:从原始数据中提取能够反映模式本质特征的信息,如在图像识别中,可提取颜色、纹理、形状等特征;在语音识别中,可提取梅尔频率倒谱系数等特征。
    • 分类器设计:根据提取的特征,设计分类器将模式分为不同的类别,常见的分类器有决策树、支持向量机、神经网络等。
    • 聚类分析:将数据按照相似性划分为不同的簇,使同一簇内的数据相似度较高,不同簇之间的数据相似度较低,常用于数据挖掘、图像分割等领域。
相关推荐
s09071367 小时前
【声呐硬件设计】LFM信号处理中前级有源滤波器设计的关键考量与原理分析
信号处理·声呐·线性相位·模拟滤波器
禁默19 小时前
打通 AI 与信号处理的“任督二脉”:Ascend SIP Boost 加速库深度实战
人工智能·信号处理·cann
池央19 小时前
CANN SIP 信号处理算子库深度解析:FFT 硬件加速、复数运算的向量化实现与端到端数据流优化
信号处理
池央1 天前
CANN SIP 信号处理算子库深度解析:高性能信号处理的硬件加速、多维数据流与定制化融合策略
信号处理
池央1 天前
CANN 算子生态的深度演进:稀疏计算支持与 PyPTO 范式的抽象层级
运维·人工智能·信号处理
池央1 天前
CANN SIP 信号处理算子库深度解析:FFT/IFFT 的硬件级加速、复数运算优化与端到端流水线构建
信号处理
池央1 天前
CANN 算子合规性与迁移性:自定义算子设计中的安全边界与属性兼容性
人工智能·自动化·信号处理
花月mmc2 天前
CanMV K230 波形识别——整体部署(4)
人工智能·python·嵌入式硬件·深度学习·信号处理
南檐巷上学2 天前
基于MATLAB的麦克风音频效果测试
matlab·信号处理·数字信号处理·dsp·信号与系统·快速傅里叶变换·麦克风测试
Aaron15883 天前
基于RFSOC的数字射频存储技术应用分析
c语言·人工智能·驱动开发·算法·fpga开发·硬件工程·信号处理