一、个人基本信息

  

李晋江，男，博士，教授，山东省优秀研究生导师。2010年毕业于山东大学计算机学院获工学博士学位。2012-2014年在清华大学从事博士后研究工作。目前主要从事可视媒体、机器学习、大数据等方面的综合研究。被评为山东工商学院2008~2010年度“十佳青年教师”，2011~2013年度“优秀教师”，2019年被评选“科研标兵”，2020年被评为“担当作为好干部”，2021年被评为“优秀研究生导师”。获省级教学成果奖一等奖1项，二等奖1项。主讲国家级一流本科课程《操作系统》，参编配套教材2部，入选为国家级规划教材，获山东省高等学校优秀教材奖一等奖。主持国家基金面上项目2项、863项目子课题1项。获山东省科技进步二等奖2项，山东高校优秀科研成果奖一等奖2项。近些年在SCI期刊发表论文60余篇，出版学术专著1部，申请发明专利10余项。所指导的研究生中，有30余人考取了博士，获山东省优秀硕士学位论文3篇，山东计算机学会优秀硕士学位论文5篇，山东省优秀毕业生18人，近些年每年都有指导的研究生获得国家奖学金。

  

二、科研项目

  

[1] 基于多模态融合的互联网图像中人物行为标注研究(61772319)，国家自然科学基金，负责人

  

[2] 面向移动终端的三维模型渐进传输研究(61272430)，国家自然科学基金，负责人

  

[3] 基于人体姿态数据库的立体显示与远程交互关键技术系统（2013AA013903），863计划子课题，负责人         

  

[4] 基于CT图像肺部肿瘤辅助诊断关键技术研究(61272245)，国家自然科学基金子课题，负责人

  

[5] 基于多传感融合的复杂交通环境目标检测研究(ZR2023MF026)，山东省自然科学基金，负责人

  

[6] 基于核方法的群体智能点云预处理研究(ZR2009GQ005)，山东省自然科学基金，负责人

  

[7] 三维重构中散乱点云预处理研究(J07WJ15)，山东省高校科技发展计划项目，负责人

  

[8] 自动驾驶汽车多源传感器信息融合及应用研究(2022JCYJ031)，烟台市科技创新发展计划，负责人

  

三、教学、科研获奖

  

[1]“科教融合，产学协同，计算机学科研究生培养模式的改革与实践”，2022年获山东省省级教学成果奖二等奖（第一完成人）

  

[2]“以建设国家特色专业为契机,深化计算机专业课程体系与教学内容整体优化研究”，2014年获山东省省级教学成果奖一等奖（第三完成人）

  

[3]“基于组件技术的医学辅助可视化系统”，2009年获山东省科技进步奖二等奖（第二完成人）

  

[4]“智能虚拟矿井通风可视化系统”,2008年获山东省科技进步奖二等奖（第四完成人）

  

[5]“图像恢复关键技术研究及应用”，2011年获山东高校优秀科研成果奖一等奖（第一完成人）

  

[6]“基于视觉感知的图像处理关键技术研究与应用”, 2012年获山东高校优秀科研成果奖一等奖（第四完成人）

  

四、教材或专著

  

[1]《C++面向对象程序设计》，清华大学出版社，ISBN9787302285076

  

[2]《C++面向对象程序设计(第2版)》，清华大学出版社，ISBN9787302422051

  

[3]《散乱数据点三维重构关键问题研究》，电子工业出版社，ISBN9787121144196

  

五、指导研究生

  

获奖：

[1]张婉婉. 基于深度学习的遥感图像融合算法研究. 山东省优秀硕士学位论文. 2023. (指导教师：李晋江)

[2]范国栋. 山东省优秀硕士学位论文, 基于端对端重建的单幅图像去雾算法研究. 2022. (指导教师：李晋江)

[3]苑根基. 基于先验知识的matting算法研究. 山东省优秀硕士学位论文/CCF山东计算机学会优秀硕士论文. 2021. (指导教师：李晋江)

[4]冯晓美. 低光照图像增强方法研究. CCF山东计算机学会优秀硕士论文. 2023. (指导教师：李晋江)

[5]王雪娇. 基于深度学习的红外与可见光图像融合算法研究. CCF山东计算机学会优秀硕士论文. 2023. (指导教师：李晋江)

[6]宋鹏斐. 基于卷积神经网络和Transformer的医学图像分割算法的研究. CCF山东计算机学会优秀硕士论文. 2023. (指导教师：李晋江)

[7]姜李脉. 基于深度学习的多聚焦图像融合方法研究. CCF山东计算机学会优秀硕士论文. 2022. (指导教师：李晋江)

[8]苏循洋, 王雪娇, 宋昕洋. 基于注意力的多源图像融合算法研究. 山东省研究生优秀成果奖 三等奖, 2022. (指导教师：李晋江)

[9]蒋申, 宋鹏斐, 刘方瑾. 基于双分支融合网络的图像分割算法研究. 山东省研究生优秀成果奖 三等奖, 2022. (指导教师：李晋江)

[10]张婉婉, 姜李脉, 王浩然. 基于注意力机制的图像融合算法研究. 山东省研究生优秀成果奖 二等奖, 2021. (指导教师：李晋江)

[11]韩梦, 李桂会, 张海程. 基于端到端深度卷积神经网络的图像阴影去除算法研究. 山东省研究生优秀成果奖 二等奖, 2019. (指导教师：李晋江)

[12]傅钊进, 赵一阳, 上官钰.基于注意力的医学图像分割算法研究. 山东省研究生创新成果奖, 2023. (指导教师：李晋江)   

[13]宋昕洋, 李知璇, 梁仕科. 基于多信息特征融合的遥感图像处理. 山东省研究生创新成果奖, 2023. (指导教师：李晋江)

[14]国家奖学金：上官钰(2023)、傅钊进(2023)、宋昕洋(2023)、梁仕科(2023)、张鑫宇(2022)、崔恒帅(2022)、蒋申(2022)、张婉婉(2021)、姜李脉(2021)、冯晓美(2020)、苑根基(2019)、李桂会(2018)

[15]山东省优秀毕业生：李桂会、苑根基、韩梦、张海程、冯晓美、丁元娟、张婉婉、姜李脉、陈心雨、张鑫宇、黄志雄、崔恒帅、王雪娇、蒋申、吴盼、苏循洋、李心雨、宋鹏斐

  

读博：

  

宋鹏斐(复旦大学)              黄志雄(大连理工大学)

张鑫宇(南开大学)              王雪娇(华东师范大学)

崔恒帅(大连理工大学)        刘方瑾(中国科学技术大学)

许新涛(厦门大学)              蒋申(中南大学)

吴  盼(中南大学)              朱文刚(天津大学)

苏循洋(中国海洋大学)        刘存哲(上海大学)

姜李脉(中国科学院大学)    张婉婉(上海大学)

于娜娜(天津大学)              李小玲(北京科技大学)

冯晓美(大连理工大学)        迟  杨(大连理工大学)

李知璇(南京理工大学)        赵一阳(南京理工大学)

宋昕洋(北京理工大学)        梁仕科(东北大学)

范国栋(青岛大学)              张天霖(山东师范大学)

苑根基(青岛大学)              李桂会(中国海洋大学)

李孟军(中国矿业大学)        郭  杰(山东大学)

任  璐(大连理工大学)        陈  征(大连理工大学)

傅钊进(北京科技大学)        上官钰(电子科技大学)

  

论文：

[1] YuShangguan（上官钰）,Jinjiang Li, Yepeng Liu, Fan Zhang, Caiming Zhang. Attention filteringnetwork based on branch transformer for Change Detection in Remote SensingImages. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, DOI:10.1109/TGRS.2023.3345645, 2024

[2] HailinTao（陶海林）, JinjiangLi, Zhen Hua, Fan Zhang. DUDB: Deep Unfolding Based Dual-Branch FeatureFusion Network for Pan-sharpening remote sensing images. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3341076, 2024

[3] XinyangSong（宋昕洋）,Zhen Hua, Jinjiang Li. CSAGC: Context Spatial Awareness Graph andConvolution Interaction Network for Remote Sensing Image Change Detection. IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2024.3357524,2024

[4] YuShangguan（上官钰）,Jinjiang Li, Zhen Chen, Lu Ren, Zhen Hua. Multi-scale Attention FusionGraph Network for Remote Sensing Building Change Detection. IEEE Transactionson Geoscience and Remote Sensing, DOI: 10.1109/TGRS.2024.3356711, 2024

[5]WenGangZhu（朱文刚）, JinjiangLi, Zhiyong An, Zhen Hua. Mutiscale Hybrid Attention Transformer for RemoteSensing Image Pansharpening. IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing. DOI:10.1109/TGRS.2023.3239013, 2023.

[6]PengfeiSong（宋鹏斐）, JinjiangLi, Zhiyong An, etc. CTMFNet: CNN and Transformer Multi-scale Fusionnetwork for City Remote Sensing Image Segmentation. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing. DOI:10.1109/TGRS.2022.3232143, 2023

[7]ZhaojinFu（傅钊进）, JinjiangLi, Lu Ren, Zheng Chen. SLDDNet: Stagewise Short and Long DistanceDependency Network for Remote Sensing Change Detection. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3305554, 2023

[8]Xintao XU（许新涛）, Zhe Yang, JinjiangLi. AMCA: Attention-Guided Multiscale Context Aggregation Network forRemote Sensing Image Change Detection. IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3272006, 2023

[9]ZhixuanLi（李知璇）, JinjiangLi, Fan Zhang, Linwei Fan. CADUI: Cross-Attention-Based Depth UnfoldingIteration Network for Pansharpening Remote Sensing Images. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3267841, 2023

[10]XunyangSu（苏循洋）, JinjiangLi, Zhen Hua. Attention-Based and Staged Iterative Networks forPan-sharpening of Remote Sensing Images. IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2022.3215205, 2022

[11]XunyangSu（苏循洋）, JinjiangLi, Zhen Hua. Transformer-based Regression Network for Pansharpening RemoteSensing Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. DOI:10.1109/TGRS.2022.3152425, 2022

[12] WanwanZhang（张婉婉）,Jinjiang Li, Zhen Hua. Attention-based Multi-Stage Fusion Network forRemote Sensing Image Pansharpening. IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing. DOI: 10.1109/TGRS.2021.3113984, 2021

[13] XuejiaoWang（王雪娇）,Zhen Hua, Jinjiang Li. PACCDU: Pyramid Attention Cross ConvolutionalDual UNet for Infrared and Visible Image Fusion. IEEE Transactions onInstrumentation & Measurement. DOI: 10.1109/TIM.2022.3216399, 2022

[14] XinyangSong（宋昕洋）,Zhen Hua, Jinjiang Li. Remote sensing image change detection transformernetwork based on dual-feature mixed attention. IEEE Transactions on Geoscienceand Remote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2022.3209972, 2022

[15]Hengshuai Cui（崔恒帅）,Jinjiang Li, Zhen Hua, etc. Progressive Dual Branch Network for LowLight Image Enhancement. IEEE Transactions on Instrumentation &Measurement. DOI: 10.1109/TIM.2022.3216880, 2022

[16]ZhiXiong Huang（黄志雄）,Jinjiang Li, Zhen Hua, etc. Underwater Image Enhancement via AdaptiveGroup Attention-based MultiScale Cascade Transformer. IEEE Transactions onInstrumentation & Measurement. DOI: 10.1109/TIM.2022.318 9630. SCI, 2022

[17] JinjiangLi, Xiaomei Feng（冯晓美）,Zhen Hua. Low-light image enhancement via progressive-recursive network. IEEETransactions on Circuits and Systems for Video Technology. DOI:10.1109/TCSVT.2021.3049940. SCI, 2021.

[18]Xiangnan Ren（任向楠）,Jinjiang Li, Zhen Hua, Xinbo Jiang. Consistent image processing based onco-saliency. CAAI Transactions on Intelligence Technology.DOI:10.1049/cit2.12020, 2021

[19] XiaomeiFeng（冯晓美）, JinjiangLi, Zhen Hua. Guided filter-based multi-scale super-resolutionreconstruction. CAAI Transactions on Intelligence Technology, DOI:10.1049/trit.2019.0065, 2020

[20] GenjiYuan（苑根基）, JinjiangLi, Hui Fan. Evaluating the robustness of image matting algorithm. CAAITransactions on Intelligence Technology, DOI: 10.1049/trit.2020.0079, 2020

[21]JinjiangLi, Xiaomei Feng（冯晓美）,Hui Fan. Saliency-based image correction for color blind patients.Computational Visual Media, 2020, 6(2):169-189.  

[22] TianlinZhang（张天霖）,Jinjiang Li, Hui Fan. Progressive edge-sensing dynamic scene deblurring.Computational Visual Media. DOI: 10.1007/s41095-021-0246-4, 2022

[23]ZhiXiongHuang（黄志雄）,Jinjiang Li, Zhen Hua, Linwei Fan. Attention-based Dual-color SpaceFusion Network for Low-light image enhancement. Signal Processing: ImageCommunication. DOI: 10.1016/j.image.2023.117060, 2023

[24] XinyuZhang（张鑫宇）,Jinjiang Li, Zhen Hua. MFFE: Multi Feature Fusion Enhanced Net for imagedehazing. Signal Processing: Image Communication DOI:10.1016/j.image.2022.116719, 2022

[25]JunyuFan（范钧宇）, JinjiangLi, Yepeng Liu, Fan Zhang. Frequency-aware robust multidimensionalinformation fusion framework for remote sensing image segmentation. EngineeringApplications of Artificial Intelligence. DOI: 10.1016/j.engappai.2023.107638,2023

[26]ZhaojinFu（傅钊进）, JinjiangLi, Zhen Hua, Linwei Fan. Deep Supervision Feature Refinement AttentionNetwork for Medical Image Segmentation. Engineering Applications of ArtificialIntelligence. DOI: 10.1016/j.engappai.2023.106666, 2023

[27]Hengshuai Cui（崔恒帅）,Jinjiang Li, Zhen Hua, etc. TPET: Two-stage Perceptual EnhancementTransformer Network for Low-light Image Enhancement. Engineering Applicationsof Artificial Intelligence. DOI: 10.1016/j.engappai.2022.105411, 2022

[28]ShenJiang（蒋申）, JinjiangLi, Zhen Hua. DPCFN: Dual Path Cross Fusion Network for Medical ImageSegmentation. Engineering Applications of Artificial Intelligence. DOI:10.1016/j.engappai.2022.105420, 2022

[29] XiaomeiFeng（冯晓美）, JinjiangLi, Zhen Hua. Low-light image enhancement based on multi-illuminationestimation. Applied Intelligence. 51(7), pp.5111-5131, SCI, 2021

[30] YangChi（迟杨）, JinjiangLi, Hui Fan. Pyramid-attention based multi-scale feature fusion network formultispectral pan-sharpening. Applied Intelligence. DOI:10.1007/s10489-021-02732-5, 2021

[31]ZhiXiong Huang（黄志雄）,Jinjiang Li, Zhen Hua, etc. Filter-cluster attention based recursivenetwork for low-light enhancement. Frontiers of Information Technology &Electronic Engineering. DOI: 10.1631/FITEE.2200344, 2022

[32] ShikeLiang（梁仕科）,Zhen Hua, Jinjiang Li. Enhanced Feature Interaction Network for RemoteSensing Change Detection. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters.10.1109/LGRS.2023.3319648, 2023

[33]XinyangSong（宋昕洋）,Zhen Hua, Jinjiang Li. LHDACT: Lightweight Hybrid Dual Attention CNN andTransformer Network for Remote Sensing Image Change Detection. IEEE Geoscienceand Remote Sensing Letters. DOI: 10.1109/LGRS.2023.3323367, 2023

[34]XuejiaoWANG（王雪娇）,Zhen Hua, Jinjiang Li. DBSD: DUAL Branches Network using Semantic andDetail information for Infrared and Visible Image Fusion. Infrared Physics andTechnology. DOI: 10.1016/j.infrared.2023.104769, 2023.

[35]ZhiweiDong（董志伟）, JinjiangLi, Zhen Hua. Transformer-based multi-attention hybrid networks for skinlesion segmentation. Expert Systems with Applications. DOI:10.1016/j.eswa.2023.123016. 2024

[36] Nana YU（于娜娜）, Jinjiang Li,Zhen Hua. FLA-Net: Multi-stage modular network for low-light image enhancemen.The Visual Computer.  DOI: 10.1007/s00371-022-02402-8, 2022

[37]YiyangZhao（赵一阳）, JinjiangLi, Zhen Hua. MPSHT: Multiple Progressive Sampling Hybrid Model Multi-OrganSegmentation. IEEE Journal of Translational Engineering in Health &Medicine. DOI: 10.1109/JTEHM.2022.3210047, 2022

[38] ZhiweiDong（董志伟）,Genji Yuan（苑根基）,Zhen Hua, Jinjiang Li. Diffusion model-based text-guided enhancementnetwork for medical image segmentation. Expert Systems with Applications. DOI:10.1016/j.eswa.2024.123549, 2024

[39] Zixu Li（李子旭）, Genji Yuan（苑根基）, Jinjiang Li.DUCD: Deep Unfolding Convolutional-Dictionary Network for Remote Sensing ImagePansharpening. Expert Systems with Applications, DOI:10.1016/j.eswa.2024.123589, 2024

[40]JunyuFan（范钧宇）, JinjiangLi, Zhen Hua, Fan Zhang, Caiming Zhang. Elevation information-guidedmultimodal fusion robust framework for remote sensing image segmentation. IEEEGeoscience and Remote Sensing Letters. DOI: 10.1109/LGRS.2024.3350593, 2024