一、基本情況

李允怡，男，湖南邵陽人，中共黨員；工學博士，講師，碩士生導師。2020年12月博士畢業于南京郵電大學，獲工學博士學位。2021年3月進入2003网站太阳集团從事科研和教學工作。目前的研究興趣主要包括信号與圖像處理、智能計算成像和多模态感知等；以第一作者/通訊作者在本領域國際期刊/會議上發表論文多篇；主持和參與了國家/省自然科學基金等科研項目；擔任多個國際期刊的審稿人。

二、研究領域

深度學習、大數據、機器學習等方法在信号與圖像處理、智能計算成像和多模态感知中的應用。

三、科研項目

1. 國家自然科學基金項目（青年）：面向高效圖像重建的互補先驗建模與優化方法研究，62302163，2024.01-2026.12，主持

2. 湖南省自然科學基金項目（青年）：基于互補去噪先驗的壓縮感知方法及高保真快速磁共振成像應用研究，2023JJ40296，2023.01-2025.12，主持

3. 湖南省教育廳科學研究項目（青年）：基于可學習成像機制的高光譜圖像恢複方法研究，21B0466，2022.01-2024.12，主持

 

四、近五年主要論文

[1] Y. Li, F. Xiao, W. Liang, and L. Q. Gui, “Multiply Complementary Priors for Image Compressive Sensing Reconstruction in Impulsive Noise,” ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, vol. 20, no. 6, pp. 1–22, 2024.

[2] Y. Li¹, L. Gao¹, S. Hu, et al, “Nonlocal low-rank plus deep denoising prior for robust image compressed sensing reconstruction,” Expert Systems with Applications, vol. 228, no. May, p. 120456, 2023.

[3] Y. Li, Y. Jiang, H. Zhang, J. Liu, et al, “Nonconvex L1/2-regularized nonlocal self-similarity denoiser for compressive sensing based CT reconstruction,” Journal of the Franklin Institute, vol. 360, no. 6, pp. 4172–4195, 2023.

[4] Y. Li, L. Liu, Y. Zhao, X. Cheng, et al, “Nonconvex nonsmooth low-rank minimization for generalized image compressed sensing via group sparse representation,” Journal of the Franklin Institute, vol. 357, no. 10, pp. 6370–6405, 2020.

[5] Y. Li, G. Gui, and X. Cheng, “From group sparse coding to rank minimization: A novel denoising model for low-level image restoration,” Signal Processing, vol. 176, p. 107655, 2020.

 

五、學術服務

IEEE會員、ACM會員、CCF會員、CSIG會員、CAAI會員

IEEE Transactions on Image Processing/IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology/IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations/ IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters/Expert Systems with Applications/ The Visual Computer/IET Image Processing等期刊的審稿人。

 

六、聯系方式

郵箱：yunyili@hnust.edu.cn

地址：2003网站太阳集团

 

歡迎樂觀開朗、思維敏捷、積極向上、踏實肯幹的同學報考。不求改變世界，但求與時間做朋友，腳踏實地，做更好的自己。

• 認知觀: 認識自我，認識科研，深度思考，不斷成長。

• 方法觀: Plan-Do-Check-Action (計劃-執行-複盤-提升)，反複訓練。

• 心态觀: 熱情與冷靜并存，樂觀與笃行交融，始終保持内心的堅定與安甯。