基本信息
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个人简介
主要研究方向:
(1) 计算光学成像,包括但不限于:数字全息成像,显微成像,散射介质成像
主要研究通过成像系统和重建算法的联合设计,提高成像系统的光学性能,如分辨率提高、自动聚焦、相位畸变补偿、景深扩展、多聚焦图像融合等目的。
(2) 深度学习与光学成像技术的交叉热点
1. 通过设计深度神经网络,实现数字全息术中的自动聚焦、全息重建、定量相位成像、三维成像、超分辨率成像等;针对显微成像系统实现快速自动聚焦和清晰图像采集。
2. 针对高维多模态传感器(如偏振、可见光光谱、红外光等),实现目标有效光学信息的提取和融合,提高成像系统对目标的光学表征能力。
(3) 基于多模态光学信息探测的目标特征提取、信息融合、目标检测和跟踪研究
利用多模态探测手段,获得目标可见光、中长波红外、光谱信息等多源光学信息,建立复杂环境下弱小目标检测模型,针对数字病理学样本、遥感成像、飞行器目标等应用场景实现特定目标的快速、自动检测,研究复杂环境下超快弱小目标的检测和跟踪。
(1) 计算光学成像,包括但不限于:数字全息成像,显微成像,散射介质成像
主要研究通过成像系统和重建算法的联合设计,提高成像系统的光学性能,如分辨率提高、自动聚焦、相位畸变补偿、景深扩展、多聚焦图像融合等目的。
(2) 深度学习与光学成像技术的交叉热点
1. 通过设计深度神经网络,实现数字全息术中的自动聚焦、全息重建、定量相位成像、三维成像、超分辨率成像等;针对显微成像系统实现快速自动聚焦和清晰图像采集。
2. 针对高维多模态传感器(如偏振、可见光光谱、红外光等),实现目标有效光学信息的提取和融合,提高成像系统对目标的光学表征能力。
(3) 基于多模态光学信息探测的目标特征提取、信息融合、目标检测和跟踪研究
利用多模态探测手段,获得目标可见光、中长波红外、光谱信息等多源光学信息,建立复杂环境下弱小目标检测模型,针对数字病理学样本、遥感成像、飞行器目标等应用场景实现特定目标的快速、自动检测,研究复杂环境下超快弱小目标的检测和跟踪。
研究兴趣
论文共 50 篇作者统计合作学者相似作者
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时间
引用量
主题
期刊级别
合作者
合作机构
INTERNATIONAL CONFERENCE ON OPTICAL AND PHOTONIC ENGINEERING, ICOPEN 2023 (2024)
Light, science & applicationsno. 1 (2024): 4-4
PHOTONICS RESEARCHno. 11 (2023): 1802-1813
OPTICS AND LASERS IN ENGINEERING (2023): 107793-107793
Optics lettersno. 18 (2023): 4849-4852
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Digital Holography and 3-D Imaging 2022 (2022)
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