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座
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（**）”，2021.01 - 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（20H1130）”，2020.12-2022.06，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（2021SCU12061）”，2021.01 - 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（）”，2020.07 - 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-SN）”，2021.02 - 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：0.0.
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：7.7.
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：ZL8.4.（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：ZL5.1.（已授权）