Yeyao Chen

CTB-NLFIC：内容与目标码率感知的神经光场图像压缩

双域增强特征聚合网络用于光场显著目标检测

DehazePhys-NeRF：基于物理先验的除雾神经辐射场

滑动窗口局部与全局状态空间模型用于水下图像增强

融合低频ViT和高频细节增强的双分支网络用于合成视图质量评估

WaterDiff：基于Mamba的潜在扩散模型用于水下图像增强

基于层次化时空-角度信息解耦与融合的光场视频帧插值

基于空频协同建模的多任务导盲光场图像质量评价

水-KAN：基于科尔莫戈罗夫-阿尔诺德网络的 underwater 图像增强

基于单目图像的光场合成：通过整合隐式与显式深度信息

结合独立与联合空间-角度信息学习用于光场图像超分辨率

OSRLLDM：全向图像超分辨率与纬度感知潜在扩散模型

基于状态空间模型和隐式神经表示的双注意力辅助HDR光场成像

ARMLF：多曝光融合光场图像质量评估中的异常区域表示学习

双注意力与交叉物理引导的Transformer网络用于水下图像的同时增强和超分辨率重建

基于双向角度特征和扩散模型质量感知的盲视光场图像质量评价

基于局部几何和全局结构分析的盲视DIBR合成视图质量评估

LatentDark：基于反射率引导的潜在扩散模型用于低光图像增强

基于频域的潜扩散模型的水下图像增强