杨开富
职称：副研究员
邮箱：yangkf@uestc.edu.cn
所在系别：生物医学工程系
研究领域：视觉认知与类脑智能



教育背景
2005年09月—2009年06月，电子科技大学，生命科学与技术学院，生物医学工程专业，本科2009年09月—2012年06月，电子科技大学，生命科学与技术学院，生物医学工程专业，硕士2012年09月—2016年06月，电子科技大学，生命科学与技术学院，生物医学工程专业，博士
工作履历
2016年07月—至今，电子科技大学，生命科学与技术学院，副研究员2019年08月—2020年08月，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich），信息技术与电子工程系（D-ITET），计算机视觉实验室（CVL），访问****
科学研究
研究概况
主要研究方向为类脑计算机视觉及认知计算，具体研究问题包括：（1）基于视觉感知机制的图像增强方法，如颜色校正、夜间图像增强等； （2）智能交通场景理解，如语义分割、目标检测等； （3）基于眼动仪等，研究视觉搜索过程的认知机制及计算模型。目前，已在计算机视觉领域国际期刊及会议 （如IEEE-TPAMI, IEEE-TIP, IEEE-TITS, IEEE-TCSVT, CVPR, ICCV, ECCV等）发表论文20余篇。
代表性成果
[1]?Kai-Fu Yang, Xian-Shi Zhang, and Yong-Jie Li. A Biological Vision Inspired Framework for Image Enhancement in Poor Visibility Conditions.?IEEE Trans. Image Processing (TIP), 29: 1493-1506, 2020.[2]?Kai-Fu Yang, Hui Li, Hulin Kuang, Chao-Yi Li, and Yong-Jie Li. An Adaptive Method for Image Dynamic Range Adjustment.?IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), 29(3): 640-652, 2019.[3]?Kai-Fu Yang, Hui Li, Chao-Yi Li, and Yong-Jie Li. A Unified Framework for Salient Structure Detection by Contour-Guided Visual Search. IEEE Trans. Image Processing (TIP), 25(8): 3475-3488, 2016.[4]?Kai-Fu Yang, Shao-Bing Gao, Ce-Feng Guo, Chao-Yi Li, Yong-Jie Li. Boundary Detection Using Double-Opponency and Spatial Sparseness Constraint.?IEEE Trans. Image Processing (TIP), 24(8): 2565-2578, 2015. [5]?Kai-Fu Yang, Chao-Yi Li, Yong-Jie Li. Multifeature-Based Surround Inhibition Improves Contour Detection in Natural Images.IEEE Trans. Image Processing (TIP), 23(12): 5020-5032, 2014.?[6]?Kaifu Yang, Shaobing Gao,Yongjie Li, Efficient Illuminant Estimation for Color Constancy Using Grey Pixels. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015.[7]?Kaifu Yang, Shaobing Gao, Chaoyi Li, Yongjie Li. Efficient Color Boundary Detection with Color-opponent Mechanisms. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013.
教育教学
本科生课程
《数字图像处理》等
研究生课程

招生专业
硕士：083100生物医学工程（02医学成像与图像处理技术、06视觉感知与认知机理、07计算神经科学与类脑智能）
个人/团队主页
http://www.neuro.uestc.edu.cn/vccl/home.html
职称 副研究员 邮箱 yangkf@uestc.edu.cn
所在系别 生物医学工程系 研究领域 视觉认知与类脑智能
科学研究 招生专业 硕士：083100生物医学工程（02医学成像与图像处理技术、06视觉感知与认知机理、07计算神经科学与类脑智能）
联系方式 办公地址
团队联系方式 教育教学 2005年09月—2009年06月，电子科技大学，生命科学与技术学院，生物医学工程专业，本科
2009年09月—2012年06月，电子科技大学，生命科学与技术学院，生物医学工程专业，硕士
2012年09月—2016年06月，电子科技大学，生命科学与技术学院，生物医学工程专业，博士
工作履历 2016年07月—至今，电子科技大学，生命科学与技术学院，副研究员
2019年08月—2020年08月，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich），信息技术与电子工程系（D-ITET），计算机视觉实验室（CVL），访问**** 研究概况 主要研究方向为类脑计算机视觉及认知计算，具体研究问题包括：（1）基于视觉感知机制的图像增强方法，如颜色校正、夜间图像增强等； （2）智能交通场景理解，如语义分割、目标检测等； （3）基于眼动仪等，研究视觉搜索过程的认知机制及计算模型。目前，已在计算机视觉领域国际期刊及会议 （如IEEE-TPAMI, IEEE-TIP, IEEE-TITS, IEEE-TCSVT, CVPR, ICCV, ECCV等）发表论文20余篇。
代表性成果 [1]?Kai-Fu Yang, Xian-Shi Zhang, and Yong-Jie Li. A Biological Vision Inspired Framework for Image Enhancement in Poor Visibility Conditions.?IEEE Trans. Image Processing (TIP), 29: 1493-1506, 2020.
[2]?Kai-Fu Yang, Hui Li, Hulin Kuang, Chao-Yi Li, and Yong-Jie Li. An Adaptive Method for Image Dynamic Range Adjustment.?IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), 29(3): 640-652, 2019.
[3]?Kai-Fu Yang, Hui Li, Chao-Yi Li, and Yong-Jie Li. A Unified Framework for Salient Structure Detection by Contour-Guided Visual Search. IEEE Trans. Image Processing (TIP), 25(8): 3475-3488, 2016.
[4]?Kai-Fu Yang, Shao-Bing Gao, Ce-Feng Guo, Chao-Yi Li, Yong-Jie Li. Boundary Detection Using Double-Opponency and Spatial Sparseness Constraint.?IEEE Trans. Image Processing (TIP), 24(8): 2565-2578, 2015.
[5]?Kai-Fu Yang, Chao-Yi Li, Yong-Jie Li. Multifeature-Based Surround Inhibition Improves Contour Detection in Natural Images.IEEE Trans. Image Processing (TIP), 23(12): 5020-5032, 2014.?
[6]?Kaifu Yang, Shaobing Gao,Yongjie Li, Efficient Illuminant Estimation for Color Constancy Using Grey Pixels. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015.
[7]?Kaifu Yang, Shaobing Gao, Chaoyi Li, Yongjie Li. Efficient Color Boundary Detection with Color-opponent Mechanisms. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013. 教育教学
本科生课程 《数字图像处理》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 团队主页