报告题目：多源图像融合研究进展
报告时间：2022年11月23日（星期三）14：00
报告方式：腾讯会议
会议码：975-689-593
报告人：刘羽
报告人简介：
刘羽，合肥工业大学仪器科学与光电工程学院副教授，博士生导师，生物医学工程系系主任。2011年和2016年于中国科学技术大学自动化系分别获得学士和博士学位，期间获中科大郭沫若奖学金、中国科学院经理优秀奖。2016年7月进入合肥工业大学工作，目前主要研究方向包括：图像融合、图像复原、医学图像分析等。近年来，主持了多项科研项目，主要包括：国家自然科学基金面上项目/青年基金、安徽省自然科学基金、商汤青年科研基金等。在Information Fusion、IEEE TIP、IEEE TCI、IEEE TIM、IEEE TGRS、IEEE SPL、IEEE/CAA JAS、中国图象图形学报等国内外知名期刊和会议上发表论文80余篇，其中署名第一作者或通讯作者论文40余篇。论文谷歌学术总计被引6900余次，11篇署名第一作者或通讯作者论文单篇被引超100次（其中3篇超500次），9篇署名第一作者或通讯作者论文入选ESI高被引论文。其论文先后入选Elsevier中国高被引学者榜单（2020、2021），入选斯坦福大学发布的World’s Top 2% Scientists榜单（2020、2021、2022）。获安徽省自然科学二等奖（2019，3/3）、国际期刊IEEE TIM年度最佳论文奖（2020，通讯作者）、国际期刊IET IP年度最佳论文奖（2017，第一作者）。担任国际权威期刊Information Fusion（影响因子：17.564）编委，以及国内外多个期刊（客座）编委。
报告内容简介：
多源图像融合技术旨在综合同一场景下多幅源图像包含的重要信息，生成能够更加全面、准确描述所述场景的融合图像，从而帮助人或机器更好地实现场景感知，在军事、医学、安防、遥感、数码摄影等诸多领域具有很高的应用价值。针对图像融合方法研究中源图像细节/模态等信息提取能力弱、对噪声/误配准等真实情况鲁棒性差、缺乏面向具体应用的研究等问题，课题组近年来基于多尺度变换、稀疏表示、深度学习等模型对多源图像融合及其应用问题开展了一系列研究工作。本报告对课题组近年来在多源图像融合方向取得的研究成果进行介绍，并对该方向的未来发展趋势进行展望。
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