姓 名：王泽宇

1、 学习经历：从本科填起，工作经历，是否为研究生导师，社会兼职情况

博士  2020.09-2023.06    吉林大学       计算机软件与理论

硕士  2017.09-2020.06       吉林大学              软件工程

学士  2013.09-2017.06   大连民族大学        软件工程

担任AAAI（CCF-A）2022-2024程序委员会委员、International Journal of Computer Vision（CCF-A）、IEEE Transactions on Image Processing（中科院一区，CCF-A）, ACM MM（CCF-A）、Information Fusion（中科院一区）、Applied Intelligence（中科院二区，CCF-C）、The Visual Computer（CCF-C）、Journal of Electronic Imaging（SCI）、Imaging Science Journal（SCI）审稿人。

欢迎有志于科研、对计算机视觉感兴趣、对工作与学习有较强积极主动性的本科生与我联系。

2、 教学科研成果概述，包括著作/教材、论文、专利、著作权、项目、获奖等

●以第一作者身份发表 SCI       论文5篇，其中4篇为CCF-A/中科院一区期刊，1篇为计算机ESI高被引期刊。

●谷歌学术引用量近200次，5篇一作SCI论文影响因子总和突破50。

●以共同作者身份发表 SCI 论文7篇。

●获得国家发明专利2项。

●入选大连市高层次人才青年才俊。

主要研究方向：多源图像融合、图像增强、深度学习。主要涉及方向有：多模态图像融合、医学图像融合、多聚焦图像融合、遥感图像融合、红外与可见光图像融合、多曝光图像融合、图像暗光增强等。

主要学术贡献：

 (1)提出首个适配深度神经网络的图像流形理论和适用于CNN架构的边缘感知层，弥补了国内外相关研究的理论空白，发表于IJCV（年发文量约100多篇，影响因子19.5，人工智能领域四个CCF-A类期刊之一），并获得吉大计算机学院官网新闻报导:       http://ccst.jlu.edu.cn/info/1092/18115.htm

(2)提出图像残差梯度先验以解释自监督学习代理任务的有效性，此模型无需任何图像融合训练集即可超越众多监督类算法性能，发表于IEEE TIP论文（影响因子10.6，CCF-A，图像处理领域顶刊），并获得吉大计算机学院官网新闻报导：http://ccst.jlu.edu.cn/info/1092/16359.htm

(3)提出视觉显著性先验和相应的图像融合模型，以真实的成像原理为基础攻克了预训练任务与下游任务不适配的问题，发表于IEEE       TCSVT（中科院一区，CCF-B）

(4)提出针对频域设计的多模态图像融合网络，发表于ESWA（中科院一区）。

主要学术合作：

●与阿联酋起源人工智能研究院的 Dr. Shao（IEEE       Fellow, IAPR Fellow）教授保持学术合作；

●与腾讯天衍实验室的 Dr. Zheng（IEEE       Fellow）科学家保持学术合作；

●与澳科院的Dr. Chen（英国皇家工程院院士, IEEE       Senior Member, IET Fellow）教授保持学术合作。

●与英国纽卡斯尔大学的Dr. Wang教授以及博后Dr. Duan保持学术合作；

●与丹麦奥尔堡大学的Dr. Liu保持学术合作；

●与英国杜伦大学的Dr. Long教授保持学术合作；

●与哈尔滨工业大学相关研究者保持学术合作。

1、论文

已发表（第一作者）

[1] Zeyu Wang, Xiongfei Li, Libo Zhao, Haoran Duan, Shidong Wang and Xiaoli Zhang.  “When Multi-Focus Image Fusion Networks Meet Traditional  Edge-Preservation Technology.” International Journal of Computer  Vision, 131(2023): 2529-2552. (CCF-A类期刊, SCI, 影响因子: 19.5).

[2] Zeyu Wang, Xiongfei Li, Haoran Duan and Xiaoli Zhang. “A Self-Supervised Residual Feature Learning Model for Multifocus Image Fusion.” IEEE Transactions on Image Processing, 31 (2022): 4527-4542. (CCF-A类期刊, 中科院Top, SCI, 影响因子: 10.6).

[3] Zeyu Wang, Xiongfei Li, Shuang Yu, Xiaoli Zhang and Shiping Chen. “VSP-Fuse: Multifocus Image Fusion Model Using the Knowledge Transferred From Visual Salience Priors.” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 33(2023): 2627-2641. (中科院Top,视频处理顶刊, CCF-B类期刊, SCI, 影响因子: 8.4).

[4] Zeyu Wang, Xiongfei Li, Haoran Duan and Xiaoli Zhang. “Medical Image Fusion based on  Convolutional Neural Networks and Non-subsampled Contourlet Transform.” Expert Systems with Applications 171 (2021): 114574. (中科院Top, CCF-C类期刊, SCI, 影响因子: 8.5).  

[5] Zeyu Wang, Xiongfei Li, Haoran Duan and Xiaoli Zhang. “Multifocus Image Fusion using  Convolutional Neural Networks in the Discrete Wavelet Transform  Domain.” Multimedia Tools and Applications 78(2019). (CCF-C类期刊, ESI期刊, SCI, 影响因子: 3.6).

已发表（共同作者）

[6] Yanchi Su, Zhanshan Li, Haihong Yu and Zeyu Wang. “Multi-band weighted L_p norm  minimization for image denoising.” Information Sciences 537  (2020): 162-183. (中科院Top, CCF-B类期刊, 影响因子: 8.1).

[7] Yu Wang, Xiongfei Li, Rui Zhu, Zeyu Wang, Yuncong Feng and  Xiaoli Zhang. “A  multi-focus image fusion framework based on multi-scale sparse  representation in gradient domain.” Signal Processing 189  (2021): 108254. (中科院2区, CCF-C类期刊, 影响因子: 4.4).

[8] Xinze Lin, Xiongfei Li, Zeyu Wang and Xiaoli Zhang. “Detecting sparse building change with ambiguous label using Siamese Full-Scale Connected Network and Instance Augmentation.”Applied Intelligence 已录用.   (中科院2区，CCF-C类期刊, 影响因子: 5.3).

[9] Zixuan Song, Xiongfei Li, Rui Zhu, Zeyu Wang and Yu Yang.  “ERMF: Edge refinement multi-feature for change detection in bitemporal  remote sensing images.” Signal Processing: Image Communication (2023):  116964. (中科院2区，CCF-C类期刊, 影响因子: 3.5).

[10] Siqi Zhang, Xiongfei Li, Rui Zhu, Xiaoli Zhang, Zeyu Wang, Shuhan Zhang. “Medical image fusion algorithm based on L0 gradient minimization for CT and MRI.” Multimedia Tools and Applications 80 (2021): 21135-21164. (CCF-C, SCI, ESI期刊, 影响因子3.6)

[11] Zibei Zhou, Xiongfei Li, Shuang Yu, Zeyu Wang and Xiaoli Zhang. “Position information attention networks for explosive mobile phone classification.” Journal of Electronic Imaging31.4 (2022): 043020. (SCI, 影响因子: 1.1).

[12] Jing Wang, Xiongfei Li, Zeyu Wang, Haoran Duan and Xiaoli Zhang. “Exposure correction using deep learning.” Journal of Electronic Imaging 28.3(2019): 033003-033003. (SCI, 影响因子: 1.1).

2、 专利、著作权

国家发明专利

[1] 于爽，王泽宇，战永泽;        基于视觉显著性先验知识的多聚焦图像融合方法，2023年已授权。

[2] 于爽，张小利，张维轩，王泽宇，罗茂；一种基于样本难度的垃圾邮件分类方法，2020年已授权。

3、 项目

国家自然科学基金青年基金，基于自适应分解的图像融合及其质量评估问题研究，61801190，主要参与人。