国际站 
11月6日至8日，第十八届图形与图像处理国际会议（ICGIP 2026）在江苏无锡举行。本届会议由南京理工大学、江南大学联合主办，江南大学人工智能与计算机学院承办，南京信息工程大学、江苏省计算机学会、江苏省人工智能学会协办。会议围绕图形与图像处理领域的基础理论、关键技术及应用研究，通过主旨报告、专题研讨、论文报告和海报交流等形式，组织国内外专家学者分享研究成果，探讨相关领域的研究进展与发展方向。
大会开幕式
11月7日上午，会议开幕式在江南大学无锡长广溪宾馆举行，由江南大学人工智能与计算机学院副院长冯振华教授主持。江南大学科学技术研究院院长东为富教授致欢迎辞，南京理工大学计算机科学与工程学院副院长肖亮教授致开幕辞。
东为富教授在致辞中向与会专家学者表示欢迎，并向支持会议筹备与组织的各方表示感谢。他指出，图形与图像处理与人工智能、计算机科学及相关应用学科联系紧密，是推动多学科交叉研究的重要方向。江南大学希望以此次会议为契机，进一步加强与国内外高校及科研机构的学术交流，在科研合作、人才培养和成果应用等方面拓展合作。
肖亮教授在致辞中表示，随着图形与图像处理领域新方法、新任务的不断涌现，相关研究既要重视基础理论与算法创新，也应加强实验验证，关注研究方法在实际场景中的适用性与可靠性。他希望与会学者围绕共同关注的研究问题深入交流，分享研究成果与实践经验，促进相关领域的学术合作。
大会主旨报告
随着人工智能、计算机视觉及多模态学习等技术的发展，图形与图像处理研究在复杂场景感知、跨模态信息融合及智能分析等方向持续拓展，模型的可靠性、可解释性及实际应用能力也成为重要研究议题。
本届大会设置四场主旨报告，邀请罗马尼亚巴比什-波雅依大学副校长Christian Sacarea教授、马来西亚日本国际工科院Hamido Fujita教授、东南大学首席教授张煜东（IET Fellow、BCS Fellow）以及英国萨里大学、江南大学Josef Kittler教授（英国皇家工程院院士、IAPR Fellow），围绕视觉模型语义理解、可信人工智能、医学图像分析及基础模型表征等方向介绍研究进展。
Christian Sacarea教授围绕形式概念分析与图形、图像处理的理论联系展开报告，介绍基于概念格的视觉模型语义分析框架，探讨如何通过概念层次与形式化方法理解视觉模型中的知识组织及语义关系。
Hamido Fujita教授以线上形式作报告，围绕人工智能与机器学习的可信性和可解释性展开讨论，分析数据噪声、类别不平衡及弱关联等因素对模型可靠性的影响，并探讨可解释性方法在模型分析与可信性研究中的作用。
东南大学张煜东教授介绍人工智能在结直肠癌研究中的应用进展，重点围绕内镜图像与病理图像分析，探讨图像处理技术在早期病变识别、良恶性鉴别及疾病进展监测等方面的研究应用，并就临床验证、安全评估与技术转化等问题进行交流。
Josef Kittler教授围绕基础模型的表征特性展开报告，分析深度表征所包含的信息及其理解方式，探讨相关研究对信息提取、模型应用和决策解释的启示。
四场主旨报告涉及理论方法、模型表征、可信性研究及医学应用等多个方向，从不同角度讨论图形与图像处理领域的基础问题与技术应用，为参会学者了解相关研究进展提供了参考。
专题分会及参观
除主旨报告外，会议还设置四个线下主题分会、八个线上主题分会及两场海报交流，围绕先进成像与图形学、计算机视觉与机器智能、跨模态学习、图像安全等方向开展研讨，交流内容涉及小目标检测、图像分割、多模态融合与重建、高光谱及遥感图像处理等研究课题。
在专题交流中，与会学者结合各自研究成果，围绕模型设计、信息表征、算法优化及复杂场景下的技术应用展开讨论。医学图像分析、工业缺陷检测、农业健康监测等应用研究受到关注，相关报告结合具体场景，探讨图像处理方法的技术特点、实验验证及应用条件。
海报交流环节为参会人员进一步讨论具体研究问题提供了机会。与会学者围绕实验设计、结果分析、方法适用范围等内容交换意见，促进了不同研究方向之间的交流。
会议期间，与会人员还参观了江南大学校史馆和食品科学馆，了解学校办学沿革及食品学科发展历程。参观活动从学科建设、科研积累和行业服务等方面，增进了与会人员对承办高校的认识，也为信息技术与特色学科之间的交叉研究提供了观察视角。学术报告之外的交流，进一步加深了参会人员之间的了解，为后续沟通与合作创造了条件。
自2009年创办以来，图形与图像处理国际会议（ICGIP）已历经十八届发展，先后在马来西亚、埃及、新加坡、日本及中国多个城市举办，持续促进不同国家和地区研究人员之间的学术交流。本届会议延续历届会议的学术交流传统，围绕模型表征、算法可靠性及复杂场景应用等研究问题展开讨论，体现了图形与图像处理领域对基础理论、技术方法与实际应用的持续关注，也为相关领域进一步深化学术联系与科研合作创造了条件。