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张显石
职称:助理研究员
邮箱:zhangxianshi@uestc.edu.cn
所在系别:生物医学工程系
研究领域:视觉认知与类脑计算
教育背景
2001年09月—2005年06月,银河娱乐官网入口,通信与信息工程学院,通信工程专业,本科 2005年09月—2008年06月,银河娱乐官网入口,自动化工程学院,模式识别专业,硕士 2012年09月—2017年06月,银河娱乐官网入口,银河娱乐官网入口,生物医学工程专业,博士
工作履历
2017年07月—至今,银河娱乐官网入口,银河娱乐官网入口,助理研究员 2008年07月—2012年03月,华为技术有限公司,工程师
科学研究
研究概况
专注研究视觉系统的信息加工机理,利用计算模型,模拟视觉系统神经机制,构建神经机制与视觉任务之间的桥梁,阐释视觉神经机制在颜色恒常、亮度压缩、噪声抑制、细节增强等多种不同视觉任务中的作用,加深对视觉感知机理的理解。 颜色恒常相关工作,同行评价为与现有算法相比极具竞争力(Hussain, IEEE Access, 2018);图像增强相关工作,同行评价为具有启发性的领域显著进展(Benzi, CVIU, 2018; Wang, PRIA, 2017; Ren, IJCV, 2020);亮度压缩相关工作,同行评价为能适应场景差异性并提供领先结果(Zhang, Sensors, 2019)。 根据视觉神经机制开发的计算机视觉图像增强软件,在相关竞赛中多次获奖,并应用于中国铁路科学研究院基础设施检测研究所电务轨旁设备巡检智能分析系统,为包括沪宁高铁、宁杭高铁、沪杭高铁在内的700公里以上高速铁路日常巡检提供支持,效果明显,运行稳定,取得一定的社会经济效应。
代表性成果
代表性论文: (1) Zhang, Xian-Shi; Gao, Shao-Bing; Li, Ruo-Xuan; Du, Xin-Yu; Li, Chao-Yi; Li, Yong-Jie ; A Retinal Mechanism Inspired Color Constancy Model, Ieee Transactions ON Image Processing, 2016, 25(3): 1219-1232. (2) Zhang, Xian-Shi; Yang, Kai-Fu; Zhou, Jun; Li, Yong-Jie ; Retina inspired tone mapping met hod for high dynamic range images, Optics Express, 2020, 28(5): 5953-5964 (3) Yang, Kai-Fu; Zhang, Xian-Shi; Li, Yong-Jie . A biological vision inspired framework for image enhancement in poor visibility conditions. IEEE Transactions on Image Processing, 2020, 29: 1493-1506. (4) Zhang, Xian-Shi; Yu, Yong-Bo; Yang, Kai-Fu; Li, Yong-Jie ; A fish retina-inspired single image dehazing method, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2021. (5) Zhang, Xian-Shi; Yang, Kai-Fu; Li, Yong-Jie ; Haze removal with channel-wise scattering coefficient awareness based on grey pixels, Optics Express, 2021, 29(11): 16619-16638. 代表性项目: 国家自然科学基金:基于视网膜机制的计算模型及其在复杂图像处理的应用研究(61806041) 专利: (1)基于生物视觉机理的旋翼无人机红外视频跟踪方法 ZL202210036519.X (2)基于散射系数比估计的大气散射降质图像恢复法 ZL202011450265.3 (3)基于生物视觉机理的高动态图像显示法 ZL201711454859.X (4)具有自适应能力的颜色恒常法 ZL201410190874.8 (5)基于生物视觉机理的图像去雾方法 ZL201410191124.2
教育教学
本科生课程
《计算机网络》、《磁共振成像原理与技术》等
研究生课程
招生专业
个人/团队主页
http://www.neuro.uestc.edu.cn/vccl/home.html
职称
助理研究员
邮箱
zhangxianshi@uestc.edu.cn
所在系别
生物医学工程系
研究领域
视觉认知与类脑计算
科学研究
招生专业
联系方式
办公地址
团队联系方式
教育教学
2001年09月—2005年06月,银河娱乐官网入口,通信与信息工程学院,通信工程专业,本科</br>
2005年09月—2008年06月,银河娱乐官网入口,自动化工程学院,模式识别专业,硕士</br>
2012年09月—2017年06月,银河娱乐官网入口,银河娱乐官网入口,生物医学工程专业,博士
工作履历
2017年07月—至今,银河娱乐官网入口,银河娱乐官网入口,助理研究员</br>
2008年07月—2012年03月,华为技术有限公司,工程师
研究概况
专注研究视觉系统的信息加工机理,利用计算模型,模拟视觉系统神经机制,构建神经机制与视觉任务之间的桥梁,阐释视觉神经机制在颜色恒常、亮度压缩、噪声抑制、细节增强等多种不同视觉任务中的作用,加深对视觉感知机理的理解。</br>
颜色恒常相关工作,同行评价为与现有算法相比极具竞争力(Hussain, IEEE Access, 2018);图像增强相关工作,同行评价为具有启发性的领域显著进展(Benzi, CVIU, 2018; Wang, PRIA, 2017; Ren, IJCV, 2020);亮度压缩相关工作,同行评价为能适应场景差异性并提供领先结果(Zhang, Sensors, 2019)。</br>
根据视觉神经机制开发的计算机视觉图像增强软件,在相关竞赛中多次获奖,并应用于中国铁路科学研究院基础设施检测研究所电务轨旁设备巡检智能分析系统,为包括沪宁高铁、宁杭高铁、沪杭高铁在内的700公里以上高速铁路日常巡检提供支持,效果明显,运行稳定,取得一定的社会经济效应。
代表性成果
代表性论文:</br>
(1) Zhang, Xian-Shi; Gao, Shao-Bing; Li, Ruo-Xuan; Du, Xin-Yu; Li, Chao-Yi; Li, Yong-Jie ; A Retinal Mechanism Inspired Color Constancy Model, Ieee Transactions ON Image Processing, 2016, 25(3): 1219-1232.</br>
(2) Zhang, Xian-Shi; Yang, Kai-Fu; Zhou, Jun; Li, Yong-Jie ; Retina inspired tone mapping met hod for high dynamic range images, Optics Express, 2020, 28(5): 5953-5964</br>
(3) Yang, Kai-Fu; Zhang, Xian-Shi; Li, Yong-Jie . A biological vision inspired framework for image enhancement in poor visibility conditions. IEEE Transactions on Image Processing, 2020, 29: 1493-1506.</br>
(4) Zhang, Xian-Shi; Yu, Yong-Bo; Yang, Kai-Fu; Li, Yong-Jie ; A fish retina-inspired single image dehazing method, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2021.</br>
(5) Zhang, Xian-Shi; Yang, Kai-Fu; Li, Yong-Jie ; Haze removal with channel-wise scattering coefficient awareness based on grey pixels, Optics Express, 2021, 29(11): 16619-16638.</br>
</br>代表性项目:</br>
国家自然科学基金:基于视网膜机制的计算模型及其在复杂图像处理的应用研究(61806041)</br>
</br>专利:</br>
(1)基于生物视觉机理的旋翼无人机红外视频跟踪方法 ZL202210036519.X</br>
(2)基于散射系数比估计的大气散射降质图像恢复法 ZL202011450265.3</br>
(3)基于生物视觉机理的高动态图像显示法 ZL201711454859.X</br>
(4)具有自适应能力的颜色恒常法 ZL201410190874.8</br>
(5)基于生物视觉机理的图像去雾方法 ZL201410191124.2</br>
教育教学
本科生课程
《计算机网络》、《磁共振成像原理与技术》等
研究生课程
个人团队主页
http://www.neuro.uestc.edu.cn/vccl/home.html
代表性学术成果
荣誉与奖励
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