赵永强
| 姓名 | 赵永强 |
| 性别 | 男 |
| 学校 | 西北工业大学 |
| 部门 | 自动化学院 |
| 学位 | 工学博士学位 |
| 学历 | 博士研究生毕业 |
| 职称 | 正高 |
| 联系方式 | 实用新型1875包写包过 |
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教育教学 Education and teaching 教育教学 招生信息 《智能信息处理技术》，本科生专业课《光学遥感数据采集与处理》，本科生专业课《Detection and Estimation Theory》，外籍留学生课程《现代图像处理理论进展》，硕士、博士生课程《光学遥感信号处理进展》，硕士、博士生课程 博士生: 陈路路，卜远洋，申凌皓，冯凯，张洵，姚乃夫，姚嘉昕，郭阳，严浩方,张磊，王昭中硕士生：刘攀，王憬诣， 赖积洋，乔新博，王稼璇，王景怡，李麟强 ，郑文强鼓励从所招收的硕士生中推荐选拔硕博连读，每年将选派博生到比利时根特大学、加拿大麦克马斯特大学、比利时布鲁塞尔自由大学、法国巴黎第一大学、香港理工大学做博士论文或联合培养。 教育教学荣誉获奖 Awards Information 获奖名称 成果名称 证书编号 第一作者 获奖日期 荣誉获奖科学研究 Scientific Research 科研方向:图像处理，计算光学成像，偏振成像，高光谱遥感等[1] 仿生视觉利用全光场信息能够准确的获取复杂干扰环境下感兴趣目标的各种信息，是机器视觉领域一个新的研究方向。主要基于生物的视觉机理分析，开展高速、高分辨全光场成像、多维度信息联合编解码、仿生全光场视觉模型等方面的工作。[2] 计算光学成像通过感算一体的方式是获取高空间、时间、光谱、偏振分辨率的图像是高分辨全光场成像的有效手段，如何平衡采样效率和重构性能是计算光学成像的核心问题。主要在该领域开展计算偏振光谱成像、压缩光场成像、多维度图像重构、多目标联合优化等方面的研究。[3] 智能光电感知面向国家重大需求，在可见光、红外、多光谱、偏振图像目标检测、跟踪、识别等方向开展研究和应用工作。科研项目:[1] 国家自然科学基金 (NSFC：61771391), “基于光栅阵列和深度学习的偏振光谱成像理论研究”. 1/2018 —12/2021(负责人)[2] 国家自然科学基金委员会与韩国国家研究基金会联合资助合作交流项目（NSFC- NRF: 61511140292），“基于微纳滤光片级联阵列的多波段偏振成像理论研究”.7/2015 — 6/2017(负责人)[3] 国家自然科学基金 (NSFC：61371152), “用于压缩偏振光谱成像的联合稀疏采样理论研究”. 1/2014 —12/2017(负责人)[4] 国家自然科学基金 (NSFC：61071172), “仿生多波段偏振视觉感知模型研究”. 1/2011 —12/2013(负责人)[5] 国家自然科学基金 (NSFC：60602056), “基于多尺度分析的成像光谱偏振探测信息综合及应用”. 1/2007 —12/2009(负责人) 科学研究学术成果 Academic Achievements 专著：[1] 赵永强，李宁，潘泉，分焦平面红外偏振摄像技术，科学出版社（国家出版基金资助，“十三五”国家重点出版物出版规划项目），2022.[2]肖亮，杨劲翔，徐洋，赵永强，多源空谱图像融合的表示学习方法，科学出版社，2021.[3]赵永强，潘泉，程咏梅. 成像偏振光谱遥感及应用.国防工业出版社(国防科技图书出版基金资助).2011年5月. [4] Yongqiang Zhao, Quan Pan,S.G.Kong et al. Multi-band Optical Polarization Imaging and Application. Springer.2016.期刊论文:1.赵永强，乔新博，李宁，潘泉，偏振视觉，中国科学—信息科学，2023.2.B. Wang, Y. Zhao, L. Yang, T. Long, and X. Li, "Temporal Action Localization in the Deep Learning Era: A Survey," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI). 2023.3. Linghao Shen, Haisheng Xia, Xun Zhang, Yongqiang Zhao, Ning Li, Seong G. Kong, Binglu Wang, and Zhijun Li，U2PNet: An Unsupervised Underwater Image-Restoration Network Using Polarization, IEEE TCYB, 2024.4. Feng Kai,Yongqiang Zhao, Seong G. Kong, and Haijin Zeng, Unsupervised Spectral Demosaicing with Lightweight Spectral Attention Networks, IEEE Trans. On Image Processing. 2024.5.N. Li, B. Wang, F. Goudail, Y. Zhao and Q. Pan, "Joint Denoising-Demosaicking Network for Long-Wave Infrared Division-of-Focal-Plane Polarization Images with Mixed Noise Level Estimation," IEEE Transactions on Image Processing. 2024. 学术成果社会兼职 Social Appointments 陕西省图像图形学学会常务理事陕西省仪器仪表学会常务理事国家自然科学基金函评专家IEEE Sensors Journal Associate Editor, 2020-今 综合介绍 |
