嶺南大學協理副校長（策略型研究）、利榮康計算智慧學講座教授鄺得互教授，聯合來自香港城市大學、中國科學院、北京交通大學、悉尼大學及天津大學等多所高校的學者共同完成的研究論文《An Underwater Image Enhancement Benchmark Dataset and Beyond》，榮獲2025年國際電氣工程師協會信號處理學會（IEEE Signal Processing Society）最佳論文獎。該獎項由IEEE信號處理學會嚴格評審，從過去六年內發表於學會相關期刊的優秀論文中遴選產生，是國際權威學術界對研究成果學術價值與創新貢獻的高度肯定，不僅體現了鄺得互教授團隊深厚的科研實力，也彰顯了嶺南大學在計算機視覺與信號處理領域的前沿學術地位。

本次獲獎論文發表於《IEEE Transactions on Image Processing》，是國際電氣工程師協會（IEEE）在影像處理領域的頂級期刊，屬JCR（Journal Citation Reports）一區，2024年最新影響因子為13.7，在計算機科學（人工智能領域）及工程學（電機與電子領域）均位列第八。論文聚焦於兼具重要學術價值與廣闊應用前景的水下圖像增強研究，為該領域的發展提供了關鍵的基準數據集與理論支撐。

IEEE信號處理學會是國際電氣與電子工程師協會旗下專注於信號處理領域的權威學術組織，也是全球信號處理領域規模最大、影響力最廣的專業學術機構之一。其設立的最佳論文獎旨在表彰當年在相關研究領域取得突破性進展、具有重要學術影響與應用價值的傑出成果，是該領域科研工作者的重要榮譽。

水下環境複雜多變，光線衰減、散射及“海洋雪花”等現象常導致水下圖像存在能見度低、對比度不足、色彩失真等問題，嚴重制約了海洋工程、水下機器人、海洋生物學等領域的發展。研究團隊主導構建了首個大規模真實世界水下圖像增強基準資料集，包含950張真實水下圖像及890組對應參考圖像，填補了該領域高品質真實資料集的空白。

基於該資料集，團隊不僅對當前主流的水下圖像增強演算法進行了全面、系統的定性與定量評估，為領域發展提供了關鍵依據，還創新性地提出了Water-Net深度學習模型。該模型在去除色彩失真、提升圖像清晰度等方面表現優異，性能顯著優於傳統演算法，為水下圖像增強技術的實際應用奠定了堅實基礎。

嶺南大學將持續支持頂尖學者開展高水準學術研究，鼓勵跨學科合作與創新，加強國際交流，為解決關鍵科技難題、推動相關領域進步貢獻力量。