拍照是手机核心功能之一，也是当下所有头部手机厂商在研发投入上的重点。今天的手机摄影，不再像单反一样单一依赖硬件成像，而一定是要通过前期的光学采集信息+后期算法处理，来生成一张上完整的照片，业内称之为计算摄影。简单来说，计算摄影就像是给每一台设备内置了一个修图大师，不管用户每次拍的是什么照片，它都能够帮用户把这张图片修到最好，而且全程是无感的，甚至有可能会误以为就是直出的。

近些年来，深度学习推动了计算摄影许多子领域的发展，包括超分辨率、暗光成像、视频上色、盲视频时域稳定性、图片去反射、降噪、平衡、深度估计、人像虚化等。

本次讲座主要涉及计算摄影中的自动上色、盲视频时域稳定性、图片去反射三个子任务。视频上色是指将黑白视频自动转化为彩色视频；盲视频时域稳定性旨在提高图像算法应用于视频上的稳定性，避免闪烁等问题；图片去反射则指将反光去除从而保留图片中干净的背景。雷晨阳博士首先将从计算摄影的定义与应用讲起，之后详细分析这三个任务及基于深度学习提升各自性能的方法。其中，图片去反光的研究成果收录为CVPR 2021，附论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.04273.pdf。

雷晨阳是香港科技大学计算机科学在读博士，由陈启峰教授指导。他的研究兴趣包括计算摄影，低级计算机视觉和视频处理，并在CVPR，NeurIPS等顶会中发表多篇论文。