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教师简介

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佃仁伟

文章出处: 发表时间:2022-08-31


 

姓名:佃仁伟

职称:副教授 博士生导师 硕士生导师

邮箱drw@hnu.edu.cn

地址:湖南省长沙市岳麓区欧洲杯竞猜·(中国)官方网站C2

谷歌学术:https://scholar.google.dk/citations?hl=zh-CN&user=EoTrH5UAAAAJ

 

一、 个人介绍

湖北荆州人,欧洲杯竞猜·(中国)官方网站副教授、博士生导师,入选国家优秀青年科学基金、博新计划、湖湘青年英才和湖南省优秀青年科学基金主要从事高光谱计算成像的研究工作。

建立了高光谱融合成像理论方法,研制了高空间分辨率高光谱成像装置,以第一/通讯作者IEEE TPAMIIJCVIEEE TIPCVPR权威期刊和会议上发表论文19篇,其中ESI高被引论文7篇,授权发明专利15项,获得了国家自然科学二等奖(排2)、中国人工智能学会优秀青年奖、中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖粤港澳大湾区国际算法算例大赛一等奖ACM Multimedia 多模态多人交互说话人预测比赛第一名

 

二、 教育与工作经历

2008/09-2011/06   湖北省松滋市第一中学 

2011/09—2015/06  武汉科技大学 自动化 学士  导师:柴利教授  

2017/11—2018/11  里斯本大学 公派联合培养博士 导师:José Bioucas Dias教授

2015/09—2020/07  湖南大学 模式识别与智能系统 博士(直博) 导师:李树涛教授

2020/08—2022/07  湖南大学 博士后(博新计划) 合作导师:李树涛教授

2022/08—至今     湖南大学 机器人学院 副教授 博士生导师

 

三、主要研究方向

人工智能,计算机视觉,图像融合,高光谱计算成像

 

四、招生信息

课题组常年招收博士后,博士,硕士及本科实习生,欢迎计算机、自动化、电子信息工程、遥感、数学、光学等相关专业对本课题组研究感兴趣的同学与我联系,课题组研究经费充足,科研氛围良好,硕士生补助600(国家补助)+1000(课题组补助)/月,博士生补助2800(国家补助)+1500(课题组补助)/月。

 

 

五、奖励与荣誉

国家自然科学二等奖(排2),2024

国家优秀青年科学基金,2024

湖南省优秀青年科学基金,2023

中国人工智能学会优秀青年奖,2023

粤港澳大湾区国际算法算例大赛一等奖(奖金60万),2022

湖南大学杰出博士后,2022

博士后创新人才支持计划,2020

中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖2020

ACM Multimedia 多模态多人交互说话人预测比赛第一名,2023


六、科研项目

1. 国家优秀青年科学基金2025.01-2027.12200万,在研,主持

2. 军委科技委重点项目子课题,2021.01-2023.12250万,结题,主持  

3. 湖南省优秀青年科学基金,2023.01-2025.12, 20万,在研,主持

4. 博士后创新人才支持计划,2020.7-2022.763万,结题,主持

5. 国家自然科学青年基金2023.1-2025.1230万,在研,主持

6. 湖南省湖湘青年英才项目,2023.01-2025.12, 40万,在研,主持

7. 中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金,9万,2022.11-2023.11结题,主持

 

七、代表性论文*表示通讯作者)

[1] Renwei Dian, Anjing Guo, and Shutao Li. Zero-Shot Hyperspectral Sharpening [J], IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2023. (ESI热点/高被引论文,中科院一区,CCF A)
[2] Yuanye Liu, Renwei Dian*, and Shutao Li. Low-Rank Transformer for High-Resolution Hyperspectral Computational Imaging [J]. International Journal of Computer Vision (IJCV), 2024. (CCF A)

[3] Renwei Dian, Shutao Li, Anjing Guo, and Leyuan Fang. Deep hyperspectral image sharpening, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), vol. 29, no. 11, pp. 5345-5355, 2018. (ESI高被引论文,中科院一区)

[4] Renwei Dian, Shutao Li, and Leyuan Fang. Learning a low tensor-train rank representation for hyperspectral image super-resolution [J], IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), vol. 30, no. 9, pp. 2672-2683, 2019. (ESI高被引论文,中科院一区)

[5] Shutao Li, Renwei Dian*, Leyuan Fang, and Jose M. Bioucas-Dias. Fusing hyperspectral and multispectral images via coupled sparse tensor factorization [J], IEEE Transactions on Image Processing (TIP), vol. 27, no. 8, pp. 4118-4130, 2018. (ESI高被引论文,中科院一区)

[6] Renwei Dian, Shutao Li, and Xudong Kang, Regularizing hyperspectral and multispectral image fusion by CNN denoiser [J], IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), vol. 32, no. 3, pp. 1124-1135, 2021. (ESI热点/高被引论文,中科院一区)

[7] Renwei Dian and Shutao Li. Hyperspectral image super-resolution via subspace-based low tensor multi-rank regularization [J], IEEE Transactions on Image Processing (TIP), vol. 28, no. 10, pp. 5135-5146, 2019. (ESI高被引论文,中科院一区)

[8] Renwei Dian, Shutao Li, Bin Sun, and Anjing Guo, Recent advances and new guidelines on hyperspectral and multispectral image fusion [J], Information Fusion, vol. 69, 2021, pp. 40-51. (ESI高被引论文,中科院一区)

[9] Renwei Dian, Shutao Li, Leyuan Fang, Ting Lu, and Jose M. Bioucas-Dias. Non-local sparse tensor factorization for semi-blind hyperspectral and multispectral image fusion [J], IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), vol. 50, no. 10, pp. 4469-4480, 2020. (中科院一区)

[10] Renwei Dian, Shutao Li, Leyuan Fang, and Qi Wei, Multispectral and hyperspectral image fusion with spatial-spectral sparse representation [J], Information Fusion, vol. 49, pp. 262-270, 2019. (中科院一区)

[11] Renwei Dian, Leyuan Fang, and Shutao Li, Hyperspectral image super-resolution via non-local sparse tensor factorization [C], IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, America, 2017, pp. 3862-3871. (CCF A 类会议)

[12] Renwei Dian, Tianci Shan, Wei He, and Haibo Liu, Spectral Super-Resolution via Model-Guided Cross-Fusion Network [J], IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023. (中科院一区)

[13] Renwei Dian, Yuanye Liu, and Shutao Li*. Spectral Super-Resolution via Deep Low-Rank Tensor Representation[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS), 2024. (中科院一区)

[14] Renwei Dian, Yuanye Liu, and Shutao Li*. Hyperspectral Image Fusion via a Novel Generalized Tensor Nuclear Norm Regularization. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS) ,2024. (中科院一区)

[15] Shutao Li, Renwei Dian*, and Haibo Liu, Learning the External and Internal Priors for Multispectral and Hyperspectral Image Fusion [J], Science China Information Sciences, 2022. (CCF A )

[16] Lishan Tan, Renwei Dian*, Shutao Li, and Jinyang Liu. Frequency-Spatial Domain Feature Fusion for Spectral Super-Resolution[J]. IEEE Transactions on Computational Imaging, 2024. (中科院)

[17] Weiwei Song, Zhi Gao, Renwei Dian*, Pedram Ghamisi, Yongjun Zhang, and Jón Atli Benediktsson, Asymmetric Hash Code Learning for Remote Sensing Image Retrieval, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022. (中科院)

[18] Haibo Liu, Chenguo Feng, Renwei Dian*, and Shutao Li. SSTF-Unet: Spatial–Spectral Transformer-Based U-Net for High-Resolution Hyperspectral Image Acquisition[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS) , 2023. (中科院一区)

[19] Anjing Guo, Renwei Dian, and Shutao Li, A Deep Framework for Hyperspectral Image Fusion between Different Satellites, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2022. (中科院CCF A )


八、发明专利

[1] Shutao Li; Renwei Dian; Anjing Guo; Xudong Kang; Bin Sun; Leyuan Fang; Ting Lu ; High-resolution hyperspectral computational imaging method and system and medium, 2022-11-17, 美国,17871943.

[2] 李树涛; 佃仁伟; 刘海波; 郭安静; 胡宇龙, 基于智能空谱融合的高分辨

率视频高光谱成像方法、装置及介质, 2022-06-13, 中国, ZL202210658844.X

[3] 李树涛; 佃仁伟, 一种高光谱和多光谱图像融合方法、系统及介质, 202

0-05-26, 中国, ZL202010455786.1

[4] 李树涛; 佃仁伟; 郭安静; 康旭东; 孙斌; 方乐缘; 卢婷, 一种高分辨率

高光谱计算成像方法、系统及介质, 2021-04-13, 中国, ZL202110395614.4

[5] 李树涛; 佃仁伟; 任重阳; 刘海波 ; 基于内部和外部先验的高光谱融合

成像方法、系统及介质, 2023-1-24, 中国, ZL202211243981.3

[6] 李树涛; 佃仁伟; 单天赐; 郭安静; 韦晓辉, 基于滤光片采样融合的视

频高光谱成像方法、系统及介质, ZL202310179342.3

[7] 李树涛;谭力山;佃仁伟;刘锦洋, 一种长波红外高光谱与多光谱图像融合

方法、系统及介质, 2023-5-16, 中国, ZL202310195183.6

[8] 李树涛; 郭安静; 佃仁伟, 一种高光谱融合计算成像方法及系统, 2021-0

8-24, 中国, ZL202110971174.2

[9] 李树涛; 郭安静; 佃仁伟; 康旭东, 一种多光谱与全色图像联合配准与

模糊核估计方法与系统, 2021-05-19, 中国, ZL202110542741.2

[10] 李树涛; 刘锦洋; 佃仁伟; 韦晓辉; 刘海波, 一种红外与可见光图像融合

方法、系统及介质, 2022-04-20, 中国, ZL202210413734.7

[11] 李树涛; 单天赐; 佃仁伟; 刘海波; 郭安静; 段普宏, 基于双 RGB 图像

融合的高光谱成像方法、系统及介质, 2022-09-28, 中国, ZL202210925152.7

[12] 李树涛;吴耀航; 佃仁伟; 郭安静,基于双光路 RGB 融合的高分辨率

高光谱成像方法及装置,ZL202310696883.3

[13] 李树涛; 高慧玲; 佃仁伟, 基于深度曲线学习的多模图像配准方法、系

统及介质, ZL202310686721.1

[14] 李树涛; 刘锦洋; 佃仁伟, 一种多源图像高效融合方法、系统及介质, Z

L20231 0614277.2

[15] 李树涛;郭安静;佃仁伟;刘海波,面向光谱超分辨率重建的滤光片设

计方法、滤光片及系统,ZL202110930163.X

[16] 李树涛; 冯辰果; 刘海波; 佃仁伟, 中波红外高光谱及多光谱图像融合

方法、系统及介质, 2022-09-30, 中国, ZL202210941183.1

 

 

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