姓名：佃仁伟
职称：副教授 博士生导师 硕士生导师
邮箱：drw@hnu.edu.cn
地址：湖南省长沙市岳麓区安博官方网站C2栋
谷歌学术：https://scholar.google.dk/citations?hl=zh-CN&user=EoTrH5UAAAAJ
一、 个人介绍
湖北荆州人，安博官方网站副教授、博士生导师，入选国家优秀青年科学基金、博新计划、湖湘青年英才和湖南省优秀青年科学基金，主要从事高光谱计算成像的研究工作。
建立了高光谱融合成像理论方法，研制了高空间分辨率高光谱成像装置，以第一/通讯作者在IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP和CVPR等权威期刊和会议上发表论文19篇，其中ESI高被引论文7篇，授权发明专利15项，获得了国家自然科学二等奖（排2）、中国人工智能学会优秀青年奖、中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖、粤港澳大湾区国际算法算例大赛一等奖、ACM Multimedia 多模态多人交互说话人预测比赛第一名。
二、 教育与工作经历
2008/09-2011/06 湖北省松滋市第一中学
2011/09—2015/06 武汉科技大学 自动化 学士 导师：柴利教授
2017/11—2018/11 里斯本大学 公派联合培养博士 导师：José Bioucas Dias教授
2015/09—2020/07 湖南大学 模式识别与智能系统 博士(直博) 导师：李树涛教授
2020/08—2022/07 湖南大学 博士后(博新计划) 合作导师：李树涛教授
2022/08—至今 湖南大学 安博官方网站 副教授 博士生导师
三、主要研究方向
人工智能，计算机视觉，图像融合，高光谱计算成像
四、招生信息
课题组常年招收博士后，博士，硕士及本科实习生,欢迎计算机、自动化、电子信息工程、遥感、数学、光学等相关专业对本课题组研究感兴趣的同学与我联系，课题组研究经费充足，科研氛围良好，硕士生补助≥600（国家补助）+1000（课题组补助）/月，博士生补助≥2800（国家补助）+1500（课题组补助）/月。
五、奖励与荣誉
国家自然科学二等奖（排2），2024
国家优秀青年科学基金，2024
湖南省优秀青年科学基金，2023
中国人工智能学会优秀青年奖，2023
粤港澳大湾区国际算法算例大赛一等奖（奖金60万），2022
湖南大学杰出博士后，2022
博士后创新人才支持计划，2020
中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖，2020
ACM Multimedia 多模态多人交互说话人预测比赛第一名，2023
六、科研项目
1. 国家优秀青年科学基金，2025.01-2027.12，200万，在研，主持
2. 军委科技委重点项目子课题，2021.01-2023.12，250万，结题，主持
3. 湖南省优秀青年科学基金，2023.01-2025.12, 20万，在研，主持
4. 博士后创新人才支持计划，2020.7-2022.7，63万，结题，主持
5. 国家自然科学青年基金，2023.1-2025.12，30万，在研，主持
6. 湖南省湖湘青年英才项目，2023.01-2025.12, 40万，在研，主持
7. 中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金，9万，2022.11-2023.11，结题，主持
七、代表性论文（*表示通讯作者）
[1] Renwei Dian, Anjing Guo, and Shutao Li. Zero-Shot Hyperspectral Sharpening [J], IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2023. (ESI热点/高被引论文，中科院一区，CCF A类)
[2] Yuanye Liu, Renwei Dian*, and Shutao Li. Low-Rank Transformer for High-Resolution Hyperspectral Computational Imaging [J]. International Journal of Computer Vision (IJCV), 2024. (CCF A类)
[3] Renwei Dian, Shutao Li, Anjing Guo, and Leyuan Fang. Deep hyperspectral image sharpening, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), vol. 29, no. 11, pp. 5345-5355, 2018. (ESI高被引论文，中科院一区)
[4] Renwei Dian, Shutao Li, and Leyuan Fang. Learning a low tensor-train rank representation for hyperspectral image super-resolution [J], IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), vol. 30, no. 9, pp. 2672-2683, 2019. (ESI高被引论文，中科院一区)
[5] Shutao Li, Renwei Dian*, Leyuan Fang, and Jose M. Bioucas-Dias. Fusing hyperspectral and multispectral images via coupled sparse tensor factorization [J], IEEE Transactions on Image Processing (TIP), vol. 27, no. 8, pp. 4118-4130, 2018. (ESI高被引论文，中科院一区)
[6] Renwei Dian, Shutao Li, and Xudong Kang, Regularizing hyperspectral and multispectral image fusion by CNN denoiser [J], IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), vol. 32, no. 3, pp. 1124-1135, 2021. (ESI热点/高被引论文，中科院一区)
[7] Renwei Dian and Shutao Li. Hyperspectral image super-resolution via subspace-based low tensor multi-rank regularization [J], IEEE Transactions on Image Processing (TIP), vol. 28, no. 10, pp. 5135-5146, 2019. (ESI高被引论文，中科院一区)
[8] Renwei Dian, Shutao Li, Bin Sun, and Anjing Guo, Recent advances and new guidelines on hyperspectral and multispectral image fusion [J], Information Fusion, vol. 69, 2021, pp. 40-51. (ESI高被引论文，中科院一区)
[9] Renwei Dian, Shutao Li, Leyuan Fang, Ting Lu, and Jose M. Bioucas-Dias. Non-local sparse tensor factorization for semi-blind hyperspectral and multispectral image fusion [J], IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), vol. 50, no. 10, pp. 4469-4480, 2020. (中科院一区)
[10] Renwei Dian, Shutao Li, Leyuan Fang, and Qi Wei, Multispectral and hyperspectral image fusion with spatial-spectral sparse representation [J], Information Fusion, vol. 49, pp. 262-270, 2019. (中科院一区)
[11] Renwei Dian, Leyuan Fang, and Shutao Li, Hyperspectral image super-resolution via non-local sparse tensor factorization [C], IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, America, 2017, pp. 3862-3871. (CCF A 类会议)
[12] Renwei Dian, Tianci Shan, Wei He, and Haibo Liu, Spectral Super-Resolution via Model-Guided Cross-Fusion Network [J], IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023. (中科院一区)
[13] Renwei Dian, Yuanye Liu, and Shutao Li*. Spectral Super-Resolution via Deep Low-Rank Tensor Representation[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS), 2024. (中科院一区)
[14] Renwei Dian, Yuanye Liu, and Shutao Li*. Hyperspectral Image Fusion via a Novel Generalized Tensor Nuclear Norm Regularization. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS) ,2024. (中科院一区)
[15] Shutao Li, Renwei Dian*, and Haibo Liu, Learning the External and Internal Priors for Multispectral and Hyperspectral Image Fusion [J], Science China Information Sciences, 2022. (CCF A 类)
[16] Lishan Tan, Renwei Dian*, Shutao Li, and Jinyang Liu. Frequency-Spatial Domain Feature Fusion for Spectral Super-Resolution[J]. IEEE Transactions on Computational Imaging, 2024. (中科院二区)
[17] Weiwei Song, Zhi Gao, Renwei Dian*, Pedram Ghamisi, Yongjun Zhang, and Jón Atli Benediktsson, Asymmetric Hash Code Learning for Remote Sensing Image Retrieval, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022. (中科院二区)
[18] Haibo Liu, Chenguo Feng, Renwei Dian*, and Shutao Li. SSTF-Unet: Spatial–Spectral Transformer-Based U-Net for High-Resolution Hyperspectral Image Acquisition[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS) , 2023. (中科院一区)
[19] Anjing Guo, Renwei Dian, and Shutao Li, A Deep Framework for Hyperspectral Image Fusion between Different Satellites, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2022. (中科院一区，CCF A 类)
八、发明专利
[1] Shutao Li; Renwei Dian; Anjing Guo; Xudong Kang; Bin Sun; Leyuan Fang; Ting Lu ; High-resolution hyperspectral computational imaging method and system and medium, 2022-11-17, 美国，17871943.
[2] 李树涛; 佃仁伟; 刘海波; 郭安静; 胡宇龙, 基于智能空谱融合的高分辨
率视频高光谱成像方法、装置及介质, 2022-06-13, 中国, ZL202210658844.X
[3] 李树涛; 佃仁伟, 一种高光谱和多光谱图像融合方法、系统及介质, 202
0-05-26, 中国, ZL202010455786.1
[4] 李树涛; 佃仁伟; 郭安静; 康旭东; 孙斌; 方乐缘; 卢婷, 一种高分辨率
高光谱计算成像方法、系统及介质, 2021-04-13, 中国, ZL202110395614.4
[5] 李树涛; 佃仁伟; 任重阳; 刘海波 ; 基于内部和外部先验的高光谱融合
成像方法、系统及介质, 2023-1-24, 中国, ZL202211243981.3
[6] 李树涛; 佃仁伟; 单天赐; 郭安静; 韦晓辉, 基于滤光片采样融合的视
频高光谱成像方法、系统及介质, ZL202310179342.3
[7] 李树涛;谭力山;佃仁伟;刘锦洋, 一种长波红外高光谱与多光谱图像融合
方法、系统及介质, 2023-5-16, 中国, ZL202310195183.6
[8] 李树涛; 郭安静; 佃仁伟, 一种高光谱融合计算成像方法及系统, 2021-0
8-24, 中国, ZL202110971174.2
[9] 李树涛; 郭安静; 佃仁伟; 康旭东, 一种多光谱与全色图像联合配准与
模糊核估计方法与系统, 2021-05-19, 中国, ZL202110542741.2
[10] 李树涛; 刘锦洋; 佃仁伟; 韦晓辉; 刘海波, 一种红外与可见光图像融合
方法、系统及介质, 2022-04-20, 中国, ZL202210413734.7
[11] 李树涛; 单天赐; 佃仁伟; 刘海波; 郭安静; 段普宏, 基于双 RGB 图像
融合的高光谱成像方法、系统及介质, 2022-09-28, 中国, ZL202210925152.7
[12] 李树涛；吴耀航; 佃仁伟; 郭安静，基于双光路 RGB 融合的高分辨率
高光谱成像方法及装置，ZL202310696883.3
[13] 李树涛; 高慧玲; 佃仁伟, 基于深度曲线学习的多模图像配准方法、系
统及介质, ZL202310686721.1
[14] 李树涛; 刘锦洋; 佃仁伟, 一种多源图像高效融合方法、系统及介质, Z
L20231 0614277.2
[15] 李树涛；郭安静；佃仁伟；刘海波，面向光谱超分辨率重建的滤光片设
计方法、滤光片及系统，ZL202110930163.X
[16] 李树涛; 冯辰果; 刘海波; 佃仁伟, 中波红外高光谱及多光谱图像融合
方法、系统及介质, 2022-09-30, 中国, ZL202210941183.1
