任超
博士、副研究员（专职科研）、 硕士生导师
专业： 智能信息系统
方向： 图像/视频处理、计算机视觉、人工智能等
Email: chaoren@scu.edu.cn
地址： 四川大学望江校区基础教学楼B座
邮编： 610065

工作经历
2018-5至今, 四川大学, 电子信息学院, 副研究员（专职科研）
2017-7至2018-4, 四川大学, 电子信息学院, 助理研究员
学习经历
2012-9至2017-6, 四川大学, 通信与信息系统, 博士
2015-9至2016-9，美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD），博士联合培养
2008-9至2012-6, 四川大学, 电子信息工程, 学士
科研项目与获奖
国家自然科学基金委员会，青年基金项目，**，联合模型先验与学习先验的高性能超分辨率重建技术，2019-01至2021-12，主持
中国博士后科学基金会，博新计划项目，BX，数字图像非局部特性建模和质量提升技术研究，2017-08至2019-07，主持
四川大学基本科研研发基金项目，2017SCU12003，基于非局部相似性的图像质量提升技术研究，2017-09至2018-12，主持
国家自然科学基金委员会，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至2021-06，主研
国家自然科学基金委员会，国际（地区）合作与交流项目，，信息与通信技术在山区自然灾害救援中的应用，2018-01至2018-12，主研
国家自然科学基金委员会，面上项目，**，结合超分辨率重建的图像及视频新型压缩编码技术研究，2015-01至2018-12，主研
2017年入选国家博士后创新人才支持计划（人力资源和社会保障部、全国博士后管委会设立的一项青年拔尖人才支持计划，本年度所申请领域全国共8人，四川大学该年度所有领域唯一入选）；2017年两次获得Elsevier授予的优秀审稿人奖；2019年评为电子二党支部优秀党员；2018年获“三信”奖教金；2020年获五粮春优秀教职工奖。

论文与专利
已发表SCI期刊论文或国际学术会议论文30余篇。其中，以第一作者或通信作者在国际顶级期刊/会议上发表多篇论文，包括IEEE Transactions on Image Processing（TIP，1区，CCF A类， IF 10.86）、IEEE Transactions on Cybernetics （TCYB，1区，IF 11.45）、IEEE Transactions on Multimedia（TMM, 1区）、Knowledge-Based Systems（KBS，1区）、IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR，CCF A类)等。为第四届ICCC国际会议的分会主席。图像处理及相关领域20余个SCI期刊/国际会议的审稿人，如：IEEE TIP、 IEEE Transactions on Signal Processing (TSP，1区)、IEEE TMM, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT，1区)、IEEE Transactions on Computational Imaging (TCI，1区)、Future Generation Computer Systems（1区）、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)、Journal of the Franklin Institute、IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters、Neurocomputing等。
部分代表性论文如下：
Chao Ren, Xiaohai He, Qizhi Teng, Yuanyuan Wu, Truong Q. Nguyen. Single image super-resolution using local geometric duality and non-local similarity[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2016, 25(5): 2168-2183.（CCF A类，IF 10.86）
Chao Ren, Xiaohai He, Truong Q. Nguyen. Single image super-resolution via adaptive high-dimensional non-local total variation and adaptive geometric feature[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2017, 26(1): 90-106.（CCF A类，IF 10.86）
Chao Ren, Xiaohai He, Yifei Pu. Non-local similarity modeling and deep CNN gradient prior for super resolution[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2018, 25(7): 916-920.
Chao Ren, Xiaohai He, Truong Q. Nguyen. Adjusted non-local regression and directional smoothness for image restoration[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2019, 21(3): 731-745.
Chao Ren, Xiaohai He, Yifei Pu, Truong Q. Nguyen. Enhanced non-local total variation model and multi-directional feature prediction prior for single image super resolution[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28(8): 3778-3793. （CCF A类，IF 10.86）
Chao Ren, Xiaohai He, Yifei Pu, Truong Q. Nguyen. Learning image profile enhancement and denoising statistics priors for single-Image super-resolution[J]. IEEE Transactions on Cybernetics，2021, 51(7): 3535 - 3548.（IF 11.45）
Chuncheng Wang, Chao Ren*, Xiaohai He, Linbo Qing. Deep recursive network for image denoising with global non-linear smoothness constraint prior[J]. Neurocomputing, 2021, 426: 147-161.
Chao Ren, Xiaohai He, Chuncheng Wang, Zhibo Zhao. Adaptive consistency prior based deep network for image denoising[C]. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021.（口头报告（Oral, 约4%），CCF A类）
Chao Ren, Xiaohai He, Linbo Qing, Yuanzhouhan Cao. Deep deblocker driven adaptive iteration scheme for compressed image recovery[C]. IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2021, DOI: 10.1109/ICME51207.2021.**.（口头报告（Oral, 约6%））
Chao Ren, Xiaohai He, Linbo Qing, Yuanyuan Wu, Yifei Pu. Remote sensing image recovery via enhanced residual learning and dual-luminance scheme[J]. Knowledge-Based Systems, 2021, 222, 107013.
部分代表性国家发明专利如下：
1.任超; 何小海; 吴晓红; 滕奇志; 卿粼波; 刘屹霄，基于多方向特征预测先验的单幅图像超分辨率重建方法（已授权），2019.07.15，中国，ZL9.8.
2.任超; 何小海; 熊淑华; 王正勇; 滕奇志; 卿粼波，基于增强非局部总变分模型先验的单幅图像超分辨率重建方法（已授权），2019.11.08，中国，ZL4.5.
3.任超; 伏伶丽; 何小海; 吴晓红; 王正勇; 卿粼波; 滕奇志, 基于自适应联合约束的遥感图像超分辨率重建方法（已授权），2019.08.29，中国，ZL3.1.