近期，我校信息科学技术学院侯迎坤博士两篇论文发表在图像处理研究领域顶级期刊IEEE Transactions on Image Processing（IEEE TIP），IEEE TIP是中科院SCI一区期刊，也是中国计算机学会推荐的计算机图形学与多媒体领域A类期刊，2019年影响因子6.79。我校加强对外学术交流，2篇论文都是侯迎坤博士与南开大学徐君博士及海内外多名知名学者合作完成的。
侯迎坤博士的成果“NLH: A Blind Pixel-level Non-local Method for Real-world Image Denoising”提出了一种像素级非局部方法，将非局部方法从块级推进到像素级在图像处理研究领域尚属首次。该方法不仅执行图像块匹配，还创新性地进一步执行了行匹配，使构造的相似像素群组中的像素充分相似，进而提出了一种在相似像素群组上的提升哈尔变换方法、双硬阈值策略、以及经验维纳滤波方法，通过以上操作获得了当前图像去噪研究领域最好的结果，尤其是在现实图像去噪方面甚至超越了多数基于深度学习的方法。图1为该方法中的相似像素群组过程，图2为基于像素级自相似性的非局部现实图像去噪方法的整体框架。
侯迎坤博士的第二篇论文“STAR: A Structure and Texture Aware Retinex Model”提出了一种基于结构与纹理的视网膜模型，将该模型应用于图像增强与颜色矫正等方面也获得了当前相关研究领域最好的结果。
