2018年10月15日上午9点半，中国科学院张晓鹏李庆教授在信息楼322会议室就“高质量三维信息获取与表达”这一主题与我院研究生进行了分享和交流。
张晓鹏，工学博士，中科院自动化研究所研究员，博士生导师，中国科学院大学兼职教授。主要从事计算机视觉研究和计算机图形学，发表和接受SCI期刊论文70余篇（其中ACM/IEEE Transactions论文16篇），顶级会议论文20余篇。主持7项国家基金项目和1项863课题，包括国家基金重点项目和国家基金国际合作重点项目。2003年获国家科技进步奖二等奖（第三完成人），2008年和2012年分别获中国专利优秀奖（分别为第二完成人和第一完成人），获2015年教育部科学进步奖二等奖（第二完成人）。授权中国发明专利30余项，授权美国发明专利1项。任中国仿真学会理事，中国体视学会理事，多个专委会副主任，多个国际会议程序委员会主席，任全国信息标准化委员会分委会委员。
张晓鹏教授表示，三维信息获取与表达，是计算机视觉和计算机图形学的重要研究问题，是机器人导航、无人驾驶、人机交互、增强现实等应用的重要基础。我们在深度图像超分辨率重建、高分辨率双目立体匹配、三维点云的分类和识别及基于三维数据和生长规则的三维建模方面展开工作。三维信息获取方面，我们在对象级别，分别将双目匹配、深度图像插值和对象分割结合，设计优化目标函数，得到高质量的稠密深度图像和对象分割结果，深度超分辨率重建结果优于传统方法；我们将多帧之间的颜色一致性和几何一致性结合起来，提高多视角图像稠密深度估计与点云重建的精度。三维信息表达方面，我们将三维真实数据与植物生长规则相结合，定义了植物生长的参数表示模型，用于三维点云引导的过程式植物建模。将生长参数集成到一个文法规则中，利用点云的三维空间位置信息和权重来决定枝干的优化方向，并且在重建过程中我们使用了一个logistic生长方程来控制植物的生长（扩展）速率，从而自适应地构建树木三维模型。之后，我们将过程式植物建模方法扩展到基于多视角图像的植物重建，使得图像数据可以引导植物建模。实验结果表明我们的方法可以得到具有真实感的三维植物模型，同时重建的模型满足植物学的生长规则，为植物的逆向过程建模提供了思路。
