黄德天（博士、副教授、硕士生导师）
物联网工程
*：huangdetian@hqu.edu.cn
研究领域：机器视觉、模式识别、深度学习以及DSP/FPGA/ARM嵌入式开发



【学术经历】

2008.06 厦门大学信息科学与技术学院 电子信息工程 获工学学士学位
2013.06 中国科学院大学 电路与系统 获工学博士学位

【科研项目】

1. 国家自然科学基金委员会，青年项目，**，基于稀疏表示与深度学习的超分辨率方法的关键技术研究，2020/01-2022/12，22.5万元，在研，主持。
2. 福建省自然科学基金，面上项目，2019J01083，基于稀疏表示的图像超分辨率重建的关键技术研究，2019/07-2022/06，4万元，在研，主持。
3. 福建省教育厅中青年教师教育科研项目，JAT170053，基于稀疏表示和RBM深度网络的超分辨率算法研究，2017/05-2019/04，1万元，已结题，主持。
4. 泉州市高层次人才创新创业项目，2017G046，基于深度学习的高级辅助驾驶系统的关键技术研究，2017/10-2020/08，10万元，已结题，主持。
5. 泉州市科技计划项目，2014Z113，基于云控制的运动控制卡的设计及其在数控机床中的应用，2014/07-2017/06，8万元，已结题，主持。
6. 华侨大学本科教学改革项目，15JGYB32，适应企业发展需求人才培养模式的DSP原理与应用课程教学方法改革研究，1万元，已结题，主持。
7. xxx光电望远镜，红外图像增强分系统，已结题，分系统负责人。
8. xxx精密跟踪测量系统数字化升级改造，视频调焦分系统，已结题，技术骨干。


【承担课程】

本科生课程：《嵌入式系统设计》、《面向对象程序设计》、《DSP原理与应用》《大学信息技术基础》
研究生课程：《嵌入式系统》

【代表性论著】

1. M. Yang, Y. Lin, D. Huang*, et al. Accurate Visual Tracking via Reliable Patch. The Visual Computer, 2021(3):1-14.
2. J. Chen, Y. Lin, D. Huang*, et al. Robust tracking algorithm for infrared target via correlation filter and particle filter. Infrared Physics and Technology, 2020, 111, 103516.
3. D. Huang*, P. Gu, H. Feng, et al. Robust visual tracking models designs through kernelized correlation filters. Intelligent Automation and Soft Computing, 2020, 26(2): 313-322.
4. D. Huang*, L. Kong, J. Zhu, et al. Improved action-decision network for visual tracking with Meta-learning. IEEE Access, 2019, 7: 117206-117218.
5. D. Huang*, W. Huang, Z. Yuan, et al. Image super-resolution reconstruction based on an improved sparse autoencoder. Information, 2018, 9(11): 1-17.
6. Y. Lin, D. Huang*, W. Huang. Target tracking algorithm based on an adaptive feature and particle filter. Information, 2018, 9(140): 1-15.
7. D. Huang*, W. Huang, P. Gu, et al. Image super-resolution reconstruction based on regularization technique and guided filter. Infrared Physics and Technology, 2017, 83: 103-113.
8. D. Huang*, W. Huang, H. Huang, et al. Application of regularization technique in image super-resolution algorithm via sparse representation. Optoelectronics Letters, 2017, 13(6): 339-443.
9. 黄德天*，黄炜钦，云海姣，等. 正则化技术和低秩矩阵在稀疏表示超分辨率算法中的应用. 计算机辅助设计与图形学学报，2018, 30(5): 868-877.
10. 黄炜钦，黄德天*，顾培婷，等. 非局部相似和双边滤波的图像超分重建. 华侨大学学报(自然科学版)，2018, 39(6): 926-931.
11. 顾培婷，黄德天*，黄炜钦，等. 抗遮挡的相关滤波目标跟踪算法. 华侨大学学报(自然科学版)，2018, 39(4): 611-617.
12. 黄德天*，顾培婷，黄炜钦，等. 改进的自适应核相关滤波目标跟踪. 华侨大学学报(自然科学版)，2017, 38(5): 693-698.
13. 黄炜钦，黄德天*，顾培婷，等. 空间自适应正则化的图像超分重建算法. 小型微型计算机系统，2017, 38(6): 1398-1403.
14. D. Huang, J. Tang, P. Liu, et al. Novel Criterion for Synchronization Stability of Complex Dynamical Networks with Non-delayed and Delayed Coupling. International Journal of Control and Automation, 2016, 9(9): 1-10.
15. 黄德天*，郑力新，柳培忠，等. 基于带间预测的非负支撑域受限递归逆滤波盲复原算法. 计算机应用，2015, 35(4): 1075-1078, 1096.
16. 黄德天*，刘雪超，张红胜，等. 基于人类视觉的快速自动调焦法. 液晶与显示，2014, 29(5): 768-776.
17. 黄德天*，吴志勇，刘雪超. 一种适用于任意目标的离焦深度快速自动聚焦技术. 光电子?激光，2013, 24(04): 799-804.
18. 黄德天*，吴志勇. 提升小波变换在NAS-RIF盲复原算法中的应用. 计算机辅助设计与图形学学报，2012, 24(12): 1614-1620.
19. 黄德天*，吴志勇. 基于非负支撑域受限递归逆滤波的自适应图像盲复原. 光学精密工程，2012, 20(9): 2078-2086.
【发明专利】
1. 朱显丞，黄德天，陈健，等. 一种结合SegNet和U-Net网络的车道线检测方法，国家发明专利，专利申请号：CN6.1，已受理。
2. 陈剑涛，黄德天. 基于三通道卷积神经网络的单幅图像超分辨率方法，国家发明专利，专利申请号：CN7.2，已受理。
3. 张健，黄德天，陈健. 一种低分辨率人脸图像超分辨率重建方法，国家发明专利，专利申请号：CN5.1，已受理。
4. 陈健，黄德天. 一种基于改进YOLO v3模型的行人检测方法，国家发明专利，专利申请号：CN3.X，已公开。
5. 陈健，黄德天. 一种自适应的车道线检测方法，国家发明专利，专利申请号：CN6.9，已公开。
6. 黄德天，黄炜钦，等. 一种基于改进稀疏自动编码器的图像超分辨率方法，国家发明专利，专利申请号：CN1.8，已公开。
7. 黄炜钦，黄德天，等. 基于稀疏正则化技术和加权引导滤波的图像超分辨率方法，国家发明专利，专利申请号：CN8.2，已授权。
8. 黄德天，顾培婷，等. 一种大圆机的坏针瑕疵检测方法，国家发明专利，专利申请号：CN6.0，已授权。
9. 柳培忠，顾培婷，刘晓芳，黄德天，等. 一种大圆机的破洞瑕疵检测方法，国家发明专利，专利申请号：CN3.0，已授权。




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