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【公派访学报告】佃仁伟:高分辨率高光谱成像

发布时间:2018-11-29  发布作者:  点击数:

时间:12月5日(周三)下午16:30-17:30

地点:研究生楼D316

题目:高分辨率高光谱成像

主讲人:佃仁伟


主讲人简介:

佃仁伟,湖南大学电气与信息工程学院2015级直博生,导师为李树涛教授,于2017年11月至2018年11月在葡萄牙里斯本大学进行为期一年的国家公派博士联合培养,国外导师为Jose Bioucas-Dias教授。曾主持湖南省研究生创新基金项目、作为主要研究人员参与国家杰出青年科学基金项目和国际合作重点项目,担任本领域国际权威期刊IEEE Transactions on Image Processing,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Cybernetics,IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing等审稿人,以第一作者(通讯作者)发表中国计算机协会指定A类会议(IEEE CVPR)和期刊(IEEE TIP)各一篇以及SCI一区论文2篇(IEEE TNNLS和Information Fusion)。 在联培期间参加国际会议一次IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IEEE IGARSS),入围最佳学生论文候选人并做口头报告。


内容提要:

本报告主要介绍本人在葡萄牙联培一年的两个工作:基于空谱融合的高分辨高光谱成像技术研究,以及留学体会和感想。随着对地遥感传感技术的飞速发展,高光谱图像可以包含数百个波段以及丰富的光谱信息,为精准地物分类提供技术保障。然而由于成像设备的限制,高光谱图像很难拥有高的空间分辨率,这极大地限制了高光谱成像技术的应用。现有的成像设备能够获得高空间分辨率的多光谱图像,因而融合高光谱图像和同一场景下的多光谱图像成了流行的高分辨高光谱成像机制。考虑到高光谱图像的三维结构,我们提出了基于张量表示的高分辨率高光谱成像方法。此外,考虑到卷积神经网络的强大学习能力和高的计算效率,我们进一步提出了基于深度卷积神经网络的高分辨率高光谱成像方法。


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