中国电信人工智能研究院｜【实习】散射介质成像算法实习生

： 1.负责散射环境下图像退化模型的构建与仿真，基于物理模型生成成对/非成对数据集； 2.开发基于物理模型（如暗通道先验、偏振差分）和数据驱动（扩散模型、GAN）的图像增强与复原算法，解决对比度下降、色彩失真等问题； 3.针对散射环境导致的低信噪比问题，优化图像增强算法，提升在退化图像中的检测鲁棒性； 4.参与数据采集，配合硬件设备完成算法调试与效果验证； 5.将算法进行部署，适配嵌入式平台，保证实际应用场景中的实时性与稳定性。

任职要求： 1.计算机视觉、图像处理、光学成像、模式识别等相关专业硕士或博士在读； 2.精通Python，熟练使用PyTorch框架，熟悉OpenCV及传统图像处理算法； 3.深入理解散射介质成像物理模型（大气/水下成像模型），熟悉暗通道先验、Retinex 等经典复原算法； 4.具有生成式模型（扩散模型、GAN）或底层视觉任务（去雾、去噪、水下增强）的实战经验； 5.具备独立的数据处理能力，能完成数据清洗、标注与复杂环境下的数据增广； 6.有相机等硬件设备使用经验，能实际部署算法与调试者优先； 7.在相关领域的顶级会议或期刊（CVPR/ICCV/ECCV/TPAMI/TIP等）发表过论文者优先。