姓 名 刘羽*
职 称 副教授
所属系 生物医学工程系
邮 箱 yuliu@hfut.edu.cn
电 话

个人简历

刘羽，博士，副教授，硕士生导师，2007-2016年就读于中国科学技术大学信息科学技术学院，获工学学士学位（2011年6月）、工学博士学位（2016年6月），曾获第30届中科大郭沫若奖学金、中国科学院院长优秀奖。2016年7月进入合肥工业大学仪器科学与光电工程学院任职。目前主要从事图像处理、计算机视觉、机器学习相关方向的研究，具体包括多源图像融合、图像复原、物体识别、医学图像分析等。近年来，作为项目负责人承担了国家自然科学基金、安徽省自然科学基金、商汤青年科研基金、校优秀青年人才培育计划A项目等多项科研项目。在Information Fusion、IEEE TIP、IEEE TIM、IEEE SPL、CBM、IET IP、中国图象图形学报、ICIP、ICIF、MMSP等国内外知名学术期刊和会议上发表论文50余篇，其中以第一/通讯作者身份发表论文30余篇。论文总计被引3000余次（Google Scholar），6篇第一/通讯作者论文入选ESI高被引论文，其中1篇入选ESI热点论文。获国际期刊IEEE TIM年度最佳论文奖（2020，通讯作者）、国际期刊IET IP年度最佳论文奖（2017，第一作者）、安徽省自然科学二等奖（2019，排名第三）。担任国际期刊Information Fusion编委、国际期刊Frontiers in Neuroscience的Review Editor、国际期刊Entropy客座编辑。担任IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMI、IEEE TMM、IEEE TBME、IEEE TIM、IEEE SPL、Information Fusion、Pattern Recognition、Signal Processing、Optics Express等30余个国际期刊审稿人。

研究领域
图像处理、计算机视觉、机器学习
开设课程
本科生：《数字图像处理》、《医学模式识别》
研究生：《模式识别》
科研项目
1. 国家自然科学基金青年科学基金项目，**，25万元，项目负责人
2. 国家重点研发计划，2019YFA**，36万元，项目骨干、子课题负责人
3. 安徽省自然科学基金青年基金项目，**QF186，10万元，项目负责人
4. 商汤青年科研基金，W2018JSKF0481，20万元，项目负责人
5. 合肥工业大学优秀青年人才培育计划A项目，JZ2020HGPA0111，40万元，项目负责人
6. 合肥工业大学学术新人提升计划B项目，JZ2018HGTB0228，20万元，项目负责人
7. 合肥工业大学学术新人提升计划A项目，JZ2017HGTA0176，5万元，项目负责人
8. 合肥工业大学校博士专项科研资助基金，JZ2016HGBZ1025，2万元，项目负责人

发表论文

主要代表性论文（*表示通讯作者）：
[1] Huafeng Li, Yueliang Cen, Yu Liu*, Xun Chen, Zhengtao Yu, “Different input resolutions and arbitrary output resolution: A meta learning-based deep framework for infrared and visible image fusion,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 30, pp. 4070-4083, 2021.
[2] Yu Liu, Lei Wang, Juan Cheng, Chang Li, Xun Chen, “Multi-focus image fusion: A survey of the state of the art,” Information Fusion, vol. 64, pp. 71-91, 2020. 特邀综述
[3] Yu Liu, Chao Zhang, Chang Li, Juan Cheng, Yadong Zhang, Huiqin Xu, Tao Song, Liang Zhao, Xun Chen, “A practical PET/CT data visualization method with dual-threshold PET colorization and image fusion,” Computers in Biology and Medicine, vol. 126, p. 104050, 2020.
[4] Ming Yin, Xiaoning Liu, Yu Liu*, Xun Chen, “Medical image fusion with parameter-adaptive pulse coupled neural network in nonsubsampled shearlet transform domain,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 68, no. 1, pp. 49-64, 2019. ESI高被引论文、IEEE TIM年度最佳论文
[5] Yu Liu, Xun Chen, Rabab K. Ward, Z. Jane Wang, “Medical image fusion via convolutional sparsity based morphological component analysis,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 26, no. 3, pp. 485-489, 2019.
[6] Yu Liu, Xun Chen, Zengfu Wang, Z. Jane Wang, Rabab K. Ward, Xuesong Wang, “Deep learning for pixel-level image fusion: Recent advances and future prospects,” Information Fusion, vol. 42, pp. 158-173, 2018. 特邀综述、ESI高被引论文
[7] Yu Liu, Xun Chen, Hu Peng, Zengfu Wang, “Multi-focus image fusion with a deep convolutional neural network,” Information Fusion, vol. 36, pp. 191-207, 2017. ESI高被引论文
[8] Yu Liu, Xun Chen, Juan Cheng, Hu Peng, “A medical image fusion method based on convolutional neural networks,” 20th International Conference on Information Fusion (ICIF), Xi’an, China, July 10-13, 2017, pp. 1070-1076.
[9] Yu Liu, Xun Chen, Rabab K. Ward, Z. Jane Wang, “Image fusion with convolutional sparse representation,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 23, no. 12, pp. 1882-1886, 2016. ESI高被引论文
[10] Yu Liu, Shuping Liu, Zengfu Wang, “A general framework for image fusion based on multi-scale transform and sparse representation,” Information Fusion, vol. 24, pp. 147-164, 2015. ESI热点论文、ESI高被引论文
[11] Yu Liu, Zengfu Wang, “Simultaneous image fusion and denoising with adaptive sparse representation,” IET Image Processing, vol. 9, no. 5, pp. 347-357, 2015. IET IP年度最佳论文
[12] Yu Liu, Shuping Liu, Zengfu Wang, “Multi-focus image fusion with dense SIFT,” Information Fusion, vol. 23, pp. 139-155, 2015. ESI高被引论文
[13] Yu Liu, Zengfu Wang, “Dense SIFT for ghost-free multi-exposure fusion,” Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 31, pp. 208-224, 2015.
[14] Yu Liu, Shuping Liu, Yang Cao, Zengfu Wang, “A practical algorithm for automatic chessboard corner detection,” 21th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Paris, France, Oct. 27-30, 2014, pp. 3394-3398.
[15] 刘羽, 汪增福. 结合小波变换和自适应分块的多聚焦图像快速融合, 中国图象图形学报, vol. 18, no. 11, pp. 1435-1444, 2013.
谷歌学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=r4cmlNgAAAAJ&hl=zh-CN


专著教材

申请专利
1. 汪增福，刘羽，一种实时的多模态医学图像融合方法，中国发明专利，授权号：ZL2.3
2. 李畅，刘羽，成娟，宋仁成，彭虎. 一种基于逐波段广义双线性模型的高光谱图像的解混方法，中国发明专利，授权号：ZL4.X
3. 成娟，魏馥琳，刘羽，陈勋，李畅，宋仁成，一种中国普乐手语编码的手势动作识别方法，中国发明专利，授权号：ZL5.6
4. 刘羽，张超，陈勋，成娟，李畅，宋仁成，基于非下采样轮廓波变换和卷积神经网络的骨龄评估方法，中国发明专利，申请号：8.7
5. 刘羽，张超，宋涛，图像处理方法及装置、电子设备和存储介质，中国发明专利，申请号：7.1

获奖成果
1. 安徽省自然科学二等奖（面向多模态人机交互的图像计算理论与方法，3/3）
2. 国际期刊IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement年度最佳论文奖（通讯作者）
3. 国际期刊IET Image Processing年度最佳论文奖（第一作者）