近期，我院博士研究生王子楷所撰写的2篇学术论文先后在IEEE Transactions on Image Processing和Pattern Recognition上发表。根据中科院期刊分区表，以上期刊均为计算机学科大类一区TOP期刊，最新SCI影响影子分别为10.6和8.0。

王子楷同学的博士论文研究主题为“图像线特征检测”，指导教师为钟宝江教授。该研究包括直线段检测、椭圆检测等内容，均为计算机视觉领域的底层任务，所发展的算法能够被广泛用于解决众多中、上层任务（如三维重建、SLAM、医学图像分析等），具有重要的基础研究价值。经过多年发展，相关算法的推进、更迭速度明显变缓，一般只有取得显著性突破的研究成果才能够被本领域的此类学术期刊接受发表。

论文贡献介绍：

[1] Zikai Wang, Baojiang Zhong and Kai-Kuang Ma. Anisotropic scale-invariant ellipse detection.IEEE Transactions on Image Processing, 2024. https://doi.org/10.1109/TIP.2024.3392481

“仿射不变的图像特征检测”是视觉和图像分析领域一个极具挑战性的课题，其解决既需要精巧的算法设计，也需要完备的数学论证。本文首先基于人眼视觉机制，阐述仿射不变性对于椭圆检测任务的重要意义。然后，建立一个仿射不变的椭圆检测方法框架，并提出一系列关键技术，包括：仿射不变的椭圆拟合技术、仿射不变的“点-椭圆”、“椭圆-椭圆”距离度量。最后，设计与实现具体的椭圆检测算法。

[2] Zikai Wang, Baojiang Zhong, Xueyuan Chen and Hangjia Zheng. MPG-LSD: A high-quality line segment detector based on multi-scale perceptual grouping. Pattern Recognition, May 2024. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110286

本文提出一款基于“多尺度感知组合”的直线段检测方法，主要创新是在图像的尺度空间中提取线索，通过感知组合形成直线段特征。与当前SOTA算法相比，该方法展现出显著优势，能够将平均F-得分从46%提升至54%。审稿人之一评价“The paper proposes a solution that is simple, integral, and elegant, effectively addressing the challenge.”。