西安电子科技大学--智能感知与图像理解教育部重点实验室--智能信息处理研究所
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实验室研究成果获国家自然科学奖二等奖
  点击数:   发布时间:2018-01-08 19:39

  2018年1月8日上午,中共中央、国务院在北京人民大会堂举行2017年度国家科学技术奖励大会。党和国家领导人习近平、李克强、张高丽、王沪宁出席大会并为获奖代表颁奖。西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室副主任,人工智能学院石光明教授负责完成的“编码混叠成像与计算重建理论方法研究”获得国家自然科学奖二等奖。石光明教授、董伟生教授和吴金建副教授作为获奖代表受到习近平等党和国家领导人亲切会见。


 
  石光明教授率领的研究团队围绕图像高分辨率成像重构理论和方法,在国家自然科学基金和863计划等持续支持下,历经10余年攻关研究,阐明了用低分辨率探测器获取高分辨率图像的机制,揭示了图像时空结构相关的计算特性,发现了感知图像结构差异性的机理,提出了适合非线性多空间结构稀疏的计算重构模型。具体科学发现如下:
  1. 混叠编码成像方面:阐明了用单点探测器获取高分辨率信息的机制,揭示了混叠编码感知和先验解耦的高分辨率成像新机理,突破了传统信息采样的分辨率限制,解决了高分辨率探测完全依赖高性能探测器的瓶颈问题。
  2. 图像结构表征方面:阐明了图像结构和纹理表征的空间差异性,揭示了用局部稀疏子空间实现紧致时空表达的相关规律,提出了基于稀疏子空间选择的图像结构表征方法,发现了通过感知图像结构自相似性实现稀疏子空间学习的计算关系,建立了基于稀疏子空间选择的图像结构表征体系,解决了图像结构差异性造成图像稀疏空间表达不紧致的根本性难题。
  3. 图像计算重建方面:阐明了图像结构紧致表达对高分辨率图像重建的作用机制,揭示了从低分辨率图像鲁棒恢复高分辨率图像结构化标准的客观规律,发现了图像结构化稀疏先验学习与表达机理,提出了结构化模型驱动的图像计算重构方法,实现了高分辨率图像的稳健、鲁棒精确重建。
  上述工作得到了美国工程院院士T. Huang,美国科学院院士S. Osher等国际同行高度评价,利用图像结构差异性构建的稀疏编码方法被评价为“高效且最优的”稀疏编码方法之一;图像结构化稀疏先验学习的计算机理被评价为“图像结构稀疏编码”方面的典范工作;结构化模型驱动的高分辨率重建方法被评价为“令人印象深刻的图像高分辨率重建方法之一”。基此成功研制了面向微纳卫星的轻量化高可靠光谱视频成像系统,应用于空天光谱探测仪器研制。
  2篇代表性论文入选ESI热点论文,1篇代表性论文入选ESI高被引论文。8篇代表性论文SCI他引878次,Google Scholar引用1884次;单篇最高SCI他引311次,Google Scholar引用579次。第一完成人入选教育部长江学者特聘教授;第二完成人获国家优秀青年科学基金并入选教育部青年长江学者特聘教授。第二完成人现任IEEE T-IP和SIAM J.Imag. Sci.编委。部分成果获2013年陕西省科学技术奖一等奖。
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