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陈洪刚

供稿:    责任编辑:李运国    时间:2021-07-01    阅读:

陈洪刚

 

博士、副研究员(专职科研)、 硕士生导师

专业: 通信与信息系统

方向: 图像/视频处理、计算机视觉、人工智能等

Email: honggang_chen@scu.edu.cn

地址: 四川大学望江校区基础教学楼B

 

工作经历

2021.06 至今,四川大学 电子信息学院,副研究员(专职科研),硕士生导师

2019.07 - 2021.06,四川大学 电子信息学院,助理研究员

 

学习经历

2014.09 - 2019.06,四川大学,通信与信息系统,博士

2017.11 - 2018.11,美国加州大学圣地亚哥分校(UCSD),博士联合培养

2010.09 - 2014.06,四川大学,电子信息工程,本科

 

科研项目

1.国家自然科学基金青年科学基金项目,结合成像特性分析的真实场景图像超分辨率重建技术研究(620013162021.01 - 2023.12,项目负责人。

2.企事业单位合作项目,中草药粉末显微图像分析技术研究(20H11302020.12-2022.06,项目负责人。

3.四川大学专职博士后研发基金,基于元学习的高性能真实场景图像复原模型及其应用研究(2021SCU120612021.01 - 2022.12,项目负责人。

4.国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目,信息与通信技术在环境保护与污染监测中的应用(620813301052020.07 - 2021.06,主研。

5.成都市重大科技应用示范项目,基于信息技术的老年痴呆全方位健康管理研究及应用示范(2019-YF09-00120-SN2021.02 - 2023.03,主研。

 

代表性学术论文

1.Chen Honggang, He Xiaohai*, An Cheolhong, Nguyen Truong Q. Adaptive image coding efficiency enhancement using deep convolutional neural networks [J]. Information Sciences, 2020, 524: 298-317.

2.Chen Honggang, He Xiaohai*, Teng Qizhi, Sheriff Raymond E., Feng Junxi, Xiong Shuhua. Superresolution of real-world rock microcomputed tomography images using cycle-consistent generative adversarial networks [J]. Physical Review E, 2020, 101(2): 023305.1-023305.15.

3.Chen Honggang, He Xiaohai*, An Cheolhong, Nguyen Truong Q. Deep wide-activated residual network based joint blocking and color bleeding artifacts reduction for 4: 2: 0 JPEG-compressedimages [J]. IEEE Signal Processing Letters, 2019, 26(1): 79-83.

4.Chen Honggang, He Xiaohai*, Ren Chao, Qing Linbo, Teng Qizhi. CISRDCNN: Super-resolution of compressed images using deep convolutional neural networks [J]. Neurocomputing, 2018, 285: 204-219.

5.Chen Honggang, He Xiaohai*, Qing Linbo, Teng Qizhi, Ren Chao. SGCRSR: Sequential gradient constrained regression for single image super-resolution [J]. Signal Processing: Image Communication, 2018, 66: 1-18.

6.Chen Honggang, He Xiaohai, Qing Linbo, Xiong Shuhua, Nguyen Truong Q. DPW-SDNet: Dual pixel-wavelet domain deep CNNs for soft decoding of JPEG-compressed images [C]. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2018: 8240-8249.

7.Chen Honggang, He Xiaohai*, Qing Linbo, Teng Qizhi. Single image super-resolution via adaptive transform-based nonlocal self-similarity modeling and learning-based gradient regularization [J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2017, 19(8): 1702-1717.

8.Chen Honggang, He Xiaohai*, Teng Qizhi, Ren Chao. Single image super resolution using local smoothness and nonlocal self-similarity priors [J]. Signal Processing: Image Communication, 2016, 43: 68-81.

9.Chen Honggang, He Xiaohai*, Ma Minglang, Qing Linbo, Teng Qizhi. Low bit rates image compression via adaptive block downsampling and super resolution[J]. Journal of Electronic Imaging, 2016, 25(1): 013004-013004.

 

国家发明专利

1.陈洪刚,何小海,卿粼波,等,一种基于相似图像引导的深度自学习图像超分辨率方法. 申请号:202011304420.0.

2.陈洪刚,刘强,何小海,等,一种基于采样重构和特征增强的压缩图像质量提升方法. 申请号:202011057427.7.

3.何小海,陈洪刚,卿粼波,等,基于多层梯度约束回归的单幅图像超分辨率重建方法. 专利号:ZL201710170298.4.(已授权)

4.何小海,陈洪刚,马名浪,等,基于块自适应采样和超分辨率重建的低码率图像编码方法. 专利号:ZL201510848755.1.(已授权)