黄德天 副教授 

  中国科学院大学博士

  研究方向：计算机视觉、深度学习、强化学习以及DSP/FPGA/ARM嵌入式系统开发

  所属部门：物联网工程系

  电子邮件：huangdetian@hqu.edu.cn

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个人简历：

1、个人简介

黄德天，男，博士，副教授，硕士研究生导师，泉州市高层次人才，福建省科技特派员。2008年6月毕业于厦门大学信息科学与技术学院，获学士学位；2013年6月毕业于中国科学院长春光学精密机械与物理研究物，获博士学位；2013年7月入职4556银河国际线路测试。2015年获批专业学位硕士研究生导师，2020年获批学术学位硕士研究生导师，2020年、2021年连续两年获批福建省科技特派员。近年来，先后主持国家自然科学基金青年项目、福建省自然科学基金面上项目、泉州市高层次人才创新创业项目等7项国家省部厅及校课题。在计算机视觉领域国内外知名期刊和会议上发表学术论文50余篇，申请国家发明专利10余项，授权3项，获得计算机软件著作权3项。

2、主讲课程

本科生课程：《嵌入式系统设计》、《面向对象程序设计》、《DSP原理与应用》《大学信息技术基础》

研究生课程：《嵌入式系统》

3、科研项目

[1] 中央高校基本科研项目（第九批4556银河国际线路测试中青年教师科技创新资助计划），ZQN-921，图像超分辨率关键技术研究，2021/05-2025/04，40万元，在研，主持。

[2] 国家自然科学基金委员会，青年项目，61901183，基于稀疏表示与深度学习的超分辨率方法的关键技术研究，2020/01-2022/12，22.5万元，在研，主持。

[3] 福建省自然科学基金，面上项目，2019J01083，基于稀疏表示的图像超分辨率重建的关键技术研究，2019/07-2022/06，4万元，在研，主持。

[4] 福建省教育厅中青年教师教育科研项目，JAT170053，基于稀疏表示和RBM深度网络的超分辨率算法研究，2017/05-2019/04，1万元，已结题，主持。

[5] 泉州市高层次人才创新创业项目，2017G046，基于深度学习的高级辅助驾驶系统的关键技术研究，2017/10-2020/08，10万元，已结题，主持。

[6] 泉州市科技计划项目，2014Z113，基于云控制的运动控制卡的设计及其在数控机床中的应用，2014/07-2017/06，8万元，已结题，主持。

[7] 4556银河国际线路测试本科教学改革项目，15JGYB32，适应企业发展需求人才培养模式的DSP原理与应用课程教学方法改革研究，1万元，已结题，主持。

4、代表性论著

[1] J. Chen, D. Huang*, X. Zhu, et al. Gradient-guided and multi-scale feature network for image super-resolution. Applied Sciences, 2022, 12(6), 2935.

[2] L. Kong, C. Lian, D. Huang, et al. Breaking the Dilemma of Medical Image-to-image Translation. Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021.

[3] M. Yang, Y. Lin, D. Huang*, et al. Accurate visual tracking via reliable patch. The Visual Computer, 2021(3):1-14.

[4] J. Chen, Y. Lin, D. Huang*, et al. Robust tracking algorithm for infrared target via correlation filter and particle filter. Infrared Physics and Technology, 2020, 111, 103516.

[5] D. Huang*, P. Gu, H. Feng, et al. Robust visual tracking models designs through kernelized correlation filters. Intelligent Automation and Soft Computing, 2020, 26(2): 313-322.

[6] D. Huang*, L. Kong, J. Zhu, et al. Improved action-decision network for visual tracking with Meta-learning. IEEE Access, 2019, 7: 117206-117218.

[7] D. Huang*, W. Huang, Z. Yuan, et al. Image super-resolution reconstruction based on an improved sparse autoencoder. Information, 2018, 9(11): 1-17.

[8] Y. Lin, D. Huang*, W. Huang. Target tracking algorithm based on an adaptive feature and particle filter. Information, 2018, 9(140): 1-15.

[9] D. Huang*, W. Huang, P. Gu, et al. Image super-resolution reconstruction based on regularization technique and guided filter. Infrared Physics and Technology, 2017, 83: 103-113.

[10] D. Huang*, W. Huang, H. Huang, et al. Application of regularization technique in image super-resolution algorithm via sparse representation. Optoelectronics Letters, 2017, 13(6): 339-443.

[11] 黄德天*，黄炜钦，云海姣，等. 正则化技术和低秩矩阵在稀疏表示超分辨率算法中的应用. 计算机辅助设计与图形学学报，2018, 30(5): 868-877.

[12] 黄德天*，吴志勇. 基于非负支撑域受限递归逆滤波的自适应图像盲复原. 光学精密工程，2012, 20(9): 2078-2086.

5、发明专利

[1] 黄德天，陈健，杨梦维，等. 一种多阶段渐进式图像超分辨率方法，国家发明专利，专利申请号：CN202010953936.1，已申请。

[2] 朱显丞，黄德天，陈健，等. 一种结合SegNet和U-Net网络的车道线检测方法和装置，国家发明专利，专利申请号：CN202010953936.1，已公开。

[3] 陈剑涛，黄德天. 基于三通道卷积神经网络的单幅图像超分辨率方法，国家发明专利，专利申请号：CN202010523197.2，已公开。

[4] 张健，黄德天，陈健. 一种低分辨率人脸图像超分辨率重建方法，国家发明专利，专利申请号：CN202010424455.1，已公开。

[5] 陈健，黄德天. 一种基于改进YOLO v3模型的行人检测方法，国家发明专利，专利申请号：CN201911257993.X，已公开。

[6] 陈健，黄德天. 一种自适应的车道线检测方法，国家发明专利，专利申请号：CN201911265306.9，已公开。

[7] 黄德天，黄炜钦，等. 一种基于改进稀疏自动编码器的图像超分辨率方法，国家发明专利，专利申请号：CN201810871111.8，已公开。

[8] 黄炜钦，黄德天，等. 基于稀疏正则化技术和加权引导滤波的图像超分辨率方法，国家发明专利，专利申请号：CN201710718998.2，已授权。

[9] 黄德天，顾培婷，等. 一种大圆机的坏针瑕疵检测方法，国家发明专利，专利申请号：CN201710036716.0，已授权。

[10] 柳培忠，顾培婷，刘晓芳，黄德天，等. 一种大圆机的破洞瑕疵检测方法，国家发明专利，专利申请号：CN201710322853.0，已授权。

6、学术兼职

IEEE Transactions on Image Processing期刊审稿人

Infrared Physics & Technology期刊审稿人

计算机辅助设计与图形学学报期刊审稿人

7、奖励与荣誉

第十八届中国科协年会全国科技工作者创新创业大赛金奖，排名第3，2016年9月。