欧洲杯 2025级博士研究生陈兀迪的论文《Phy-CoSF: Physics-Guided Continuous Spectral Fields Reconstruction and Spectral Super-Resolution for Snapshot Compressive Imaging》被国际人工智能顶级学术会议International Conference on Machine Learning（ICML 2026）接收。

论文概述：近期的研究进展表明，编码孔径快照光谱成像（CASSI）系统在通过单次二维测量捕获三维高光谱图像（HSIs）方面展现出巨大潜力。尽管CASSI捕获的场景具有固有的光谱连续性，但大多数现有的重建方法仅限于输出固定的离散光谱，从而无法实现连续光谱重建或光谱超分辨率。为了应对这一挑战，我们提出了Phy-CoSF，它将深度展开网络与隐式神经表示相协同，为CASSI中的连续光谱重建和超分辨率确立了新的范式。具体而言，我们提出了一种两阶段架构，该架构在离散波长训练和连续光谱渲染之间架起了桥梁，从而能够在任意目标波长下合成高保真的高光谱图像。我们框架的核心是连续光谱场（CoSF）模块，它作为动态先验被嵌入到每个展开阶段中，该模块包含一个用于全面融合空间、频率和通道特征的三分支跨域特征混合器，以及一个通过查询连续波长坐标来生成光谱强度的光谱合成头。大量实验结果表明，Phy-CoSF不仅能在任意光谱分辨率下实现连续建模，而且在重建保真度和光谱细节保留方面均优于许多现有最先进的方法。

陈兀迪为论文第一作者，我院查志远教授为该论文通讯作者，该研究得到了吉林大学王世刚教授、燕刚教授、范子沛教授、西湖大学袁鑫副教授、新加坡南洋理工大学文碧汉副教授、澳门大学周建涛教授和电子科技大学朱策教授的支持与指导。研究工作受到国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（海外）和国家自然科学基金面上项目的资助。

International Conference on Machine Learning（ICML）是中国计算机学会（CCF）推荐的人工智能领域A类（CCF A）会议，是机器学习与泛人工智能领域的顶级国际会议。这是我院作为第一作者单位在该会议上发表的首篇论文。

文字 潘思睿

编校 胡云峰、孙日娜

审核 丁子芮