李晓光  
  1. 基本情况

李晓光,博士,副教授,硕士生导师。

招生:学术型硕士:(0809)电子科学与技术 -01视觉大数据处理与分析

     专业型硕士:(0854)电子信息 -02人工智能系统设计与集成

   2003年毕业于北京工业大学电子与信息工程专业,获学士学位,荣获北京地区高等院校优秀毕业生荣誉。同年,被推荐免试到北京工业大学信号与信息处理研究室攻读硕士研究生。2005年提前攻博2008年获得博士学位,荣获北京工业大学优秀博士学位论文。随后在北京工业大学任教,从事教学与科研工作。

   合作出版学术专著《图像检索与压缩域处理技术的研究》、《图像/视频的超分辨率复原》、《新一代高效视频编码技术》(均为第3作者),出版译著3部。在Neural Networks, TIP,  JVCIR等国内外期刊和会议上发表学术论文70余篇。多次赴香港理工大学电子及资讯工程学系进行联合研究工作。201711-201811月,美国南加州大学,国家公派访问学者;20122-7月赴悉尼大学信息技术学院担任访问学者。入选2014年度北京市属高等院校“青年拔尖人才”培育计划,入选北京工业大学“日新人才”培育计划。

   培养硕士毕业生主要就业去向包括华为、京东、中国科学院信息工程研究所、埃尔卡特-朗讯、京东方、惠普、华3等信息技术企事业单位。

  1. 工作简历

  • 2008.7至今 北京工业大学  教学科研

  • 2017.11-2018.11 Media Communication Lab. University of Southern California, Visiting Scholar

  • 2012.02-2012.07 School of Information Technologies, Faculty of Engineering and Information Technologies, The University of Sydney, Visiting Scholar

  • 2009.07-2009.08 Department of Electronic and Information Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Research Associate

  • 2007.02-2008.02 Department of Electronic and Information Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Research Assistant

  • 2006.03-2006.07 Department of Electronic and Information Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Research Assistant

  1. 主要研究领域 

    1. 视觉大数据处理分析

    2. 人工智能系统设计与集成

    3. 医学影像分析

  2. 主要科研项目

  • 国家自然科学基金:面向识别的低质量人脸特征超分辨率重建技术研究负责.

  • 国家自然科学基金:面向监控网络的高分辨率高动态范围联合重建研究负责

  • 北京市自然科学基金:基于HRCT的搏动性耳鸣(PT)骨质性病变精准智能诊断关键技术研究合作研究

  • 北京市自然科学基金:基于学习的高质量图像联合重建技术研究负责

  • 北京市教委面上项目:面向高对比度动态场景的多曝光彩色图像融合技术研究.负责

  1. 代表性论文

  1. Xiaoguang Li, Zhaopeng Gong, Hongxia Yin, et al. A 3D Deep Supervised Densely Network for Small Organs Segmentation in Temporal Bone CT Images. Neural Networks, 2020,124: 75-85.

  2. Xinfeng Zhang, Chao Yang, Xiaoguang Li, Shan Liu, Haitao Yang, Ioannis Katsavounidis, Shaw-Min Lei, and C.-C. Jay Kuo, Image Coding with Data-Driven Transforms: Methodology, Performance and Potential. IEEE Transactions on Image Processing, 202029:9292-9304.

  3. Xiaoguang Li, Ning Dong, Jianglu Huang, Li Zhuo and Jiafeng Li. A Discriminative Self-Attention Cycle GAN for Face Super-Resolution and Recognition. IET Image Processing, 2021;1-15. https://doi.org/10.1049/ipr2.12250

  4. Xiaoguang Li, Xu Sun, Li Zhuo, et al. Deep-network based method for joint image deblocking and super-resolution. IET Image Processing, 2019, 13(10): 1636-1647.

  5. Xiaoguang Li, Fenghui Li, Li Zhuo, Dagan Feng. A Layered-Based Exposure Fusion Algorithm. IET Image Processing. 2013, 7(7):701-711.

  1. 研究生报考联系方式 

Email:  lxg@bjut.edu.cn   (联系报考请发报专业类型、初试成绩、简历(包括基本信息,本科主修课程、参加的科技竞赛、活动、获奖等)和本科课程成绩单).

 


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