计算机所郭宗明研究员指导的2012级博士生杨文瀚同学的论文《基于学习的低质图像重建研究》被评为2018年北京大学优秀博士学位论文。

杨文瀚同学的研究以基于学习的图像视频复原重建为出发点，采用数据驱动的学习技术作为研究框架，重点针对图像插值、图像超分辨率重建、视频超分辨率重建和图像视频去雨等图像视频复原问题展开深入的研究。本人的研究涉及理论模型、数据与应用三个方面，具有丰富的理论价值。在理论层面，力图构建对信号具有更强描述和表达能力的模型，涉及统计模型、稀疏表示模型和深度学习模型。在数据层面，一方面对降质模型进行研究，以生成更符合实际降质过程的数据用于模型训练；另一方面，研究更好地利用数据的方式。在应用层面，系统性地解决图像插值、超分辨率重建和雨雾去除等一系列降质复原问题，搭建了一个完整的图像视频重建平台，适合于各种情况的低质图像重建。对比相关领域最新方法，本人的研究成果具有一流的性能，相关工作已发表至或接收在领域内顶级会议与期刊CVPR-2017, TIP, TCSVT, TMM, CVIU等，作为第一作者，发表的期刊论文影响因子总数达到14.52。

杨文瀚（中）与导师郭宗明（左）、协助导师（刘家瑛）合影