沈會良

沈會良，浙江大學信息與電子工程學院教授、博導、電子工程系主任、統計信息與圖像處理研究中心主任，浙江省151人才工程第二層次培養人員。從事多光譜成像、圖像處理、計算機視覺、顏色技術、機器學習、智慧型感知等方面的教學和科研工作。1996本科畢業於浙江大學，2002年獲浙江大學工學博士學位。2001年至2005年在香港理工大學從事研究工作，2005年開始在浙江大學信息與電子工程學院任教並被評聘為副教授，2009年晉升為教授。已發表SCI收錄學術論文50多篇，授權國家發明專利和美國專利10多項。獲2002年江西省科學技術進步二等獎，2017年中國紡織工業聯合會科學技術一等獎，2018年山東省科技進步一等獎

基本介紹

• 中文名：沈會良
• 畢業院校：浙江大學
• 學位/學歷：博士
• 專業方向：多光譜成像、圖像處理、計算機視覺器學習、無人系統智慧型感知
• 職務：浙江大學電子工程系主任

人物經歷

1996畢業於浙江大學信息與電子工程學系，

2002年獲浙江大學工學博士學位。

2001年至2005年在香港理工大學從事研究工作，

2005年到浙江大學信電系任教並評聘為副教授，

2009年晉升為教授。為浙江省“新世紀151人才工程”第三層次培養人員，任浙江大學電子信息技術與系統研究所副所長。已發表學術論文30多篇，其中SCI收錄20餘篇。是國際期刊The Open Optics Journal編委、IEEE會員。擔任Image and Vision Computing, IET Image Processing, Journal of Electronic Imaging 等多個國際期刊審稿人。

教學與課程

面向大二學生講授《信號與系統》課程，80學時，含若干次大作業。

學術研究

1. 短波紅外波段彩色成像系統，企業合作，2018-2020，主持
2. 手機照片拍攝防抖技術研究，企業合作，2017-2019，主持
3. 面向複雜套用的高端無人機關鍵技術研究與平台研製，浙江省重點研發計畫項目，2017-2019，主要參與
4. 紅外成像分析技術，企業合作，2016-2019，主持
5. 多光譜顏色成像技術及套用研究，國家自然科學基金，2014-2017，主持
6. 虛實混合環境的一致性表示和構建，國家重點基礎研究發展計畫（973計畫）課題，2009-2013，主要參與
7. 視覺色差評估中紋理效應的定量分析研究，國家自然科學基金，2008-2010，主持
8. 面向紡織製衣的顏色測量系統研究與開發，香港創新及科技支援計畫/香港紡織及成衣研究中心，2007-2016，主持
9. 基於單幅多光譜圖像的本徵分量恢復及場景精確合成方法研究，國家自然科學基金，2007-2009，主持
10. 非接觸式LCD缺陷計算機視覺識別軟體開發，企業合作，2006-2007，主持

發表論文

1. Z. W. Pan and H. L. Shen, Multispectral image super-resolution via RGB image fusion and radiometric calibration, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 28(4), 1783-1797, 2019.

2. S. J. Chen, H. L. Shen, C. Li, and J. H. Xin, Normalized total gradient: a new measure for multispectral image registration, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 27(3), 1297-1310, 2018.

3. J. Hua, C. Li, and H. L. Shen, Distributed learning of predictive structures from multiple tasks over networks, IEEE Transactions on Industrial Electronics (TIE), 64(5), 4246-4256, 2017.

4. H. L. Shen, T. Q. Han, and C. Li, Efficient photometric stereo using kernel regression, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 26(1), 439-451, 2017.

5. Z. W. Pan, H. L. Shen, C. Li, S. J. Chen, and J. H. Xin, Fast multispectral imaging by spatial pixel-binning and spectral unmixing, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 25(8), 3612-3625, 2016.

6. T. Q. Han and H. L. Shen, Photometric stereo for general BRDFs via reflection sparsity modeling, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 24(12), 4888-4903, 2015.

7. S. J. Chen and H. L. Shen, Multispectral image out-of-focus deblurring using interchannel correlation, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 24(11), 4433-4445, 2015.

專利成果

1. 多光譜成像顏色測量系統及其成像信號處理方法, 專利號: CN201010539818.2

2. 直接利用存在非線性誤差的相位實現場景三維重建的方法, 專利號: CN201410135801.9

3. 一種用於多光譜成像的快速濾光片轉輪裝置, 專利號: CN201410163720.X

4. Fast focusing method and device for multi-spectral imaging, US9247127B2

5. Multispectral imaging color measurement system and method for processing imaging signals thereof, US9417132B2

6. 基於分組稀疏的光度立體視覺實現非朗伯物體重建的方法, 專利號: CN201510161292.1

7. 利用廣義高斯模型進行單張失焦圖像清晰重建的方法, 專利號: CN201510160479.X

8. 一種消除材質對光譜反射率測量精度影響的方法, 專利號: CN201410392131.9

9. 一種用於多光譜成像的快速調焦方法及裝置, 專利號: CN201310464106.2

研究與成果

多光譜成像

多光譜相機通過增加光譜波段的成像通道數量，與普通RGB相機相比，能獲得所拍攝場景更多的光譜信息，因而在很多領域具有重要套用。實驗室歷時多年，搭建了基於積分球與濾光片輪的多光譜成像顏色測量（ICM）系統，處於國際領先地位，在紡織及成衣工業成功套用，獲2013年瑞士日內瓦國際發明展覽會金獎、2017年中國紡織工業聯合會科學技術一等獎。

顏色是人眼感知外部世界的主要信息，在工業及消費電子中得到越來越多的重視。實驗室開展成像設備（手機、相機、掃瞄器、顯示器、印表機等）的顏色特性化、視覺色差建模等方面的研究，並通過與多光譜成像技術相結合，為相關工業界提供全面的顏色測量和管理解決方案。

圖像處理

面向行業套用，開展織物圖像分割、重著色等方面的算法。針對多光譜圖像特性，研究包括圖像配準、去噪、去模糊、修復（inpainting）、超解析度、融合等在內的各類圖像恢複方法，並開展多光譜視頻重建研究。上述研究可廣泛用於普通RGB圖像與多模態圖像，以及移動設備（例如手機）圖像的恢復與增強。

人體紅外熱圖像能很好地反映人體的健康狀況。實驗室開展紅外熱圖像處理與分析，包括圖像拼接與分割、人體溫度建模、異常檢測、紅外圖像與三維模型融合等方面內容，在此基礎上研發人體健康輔助診斷系統。

計算機視覺

利用計算機視覺開展三維立體重建方面的研究與套用。光度立體視覺方面，利用數學最佳化與機器學習，從多幅光影圖像中可靠恢復非郎伯表面（具有高光、陰影等複雜反射現象）的形狀信息。通過與物體表面反射特性的結合，可用於虛擬現實中物體外觀的高度真實感渲染。

單目/雙目立體方面，研究三維場景感知與重建，特別是將相關技術套用於無人機視覺避障、路徑規劃、導航、地圖構建等方面，增強無人系統智慧型與自主性。在計算機視覺方面還開展目標識別與跟蹤等方面的技術研究。

機器學習

開展各類機器學習相關算法（例如深度學習）研究，將其與上述圖像處理、計算機視覺算法進行深度融合，促進相關技術進步與套用。

表面材質數據採集與處理

客觀世界中的物體表面具有各類材質特性。實驗室設計並搭建了雙向反射率函式（BRDF）與雙向紋理函式（BTF）數據採集系統，並在此基礎上開展了材質數據稀疏採集、超解析度重建、光譜BTF數據重建等方面的研究。實驗室將BTF數據用於共享，以促進相關領域的研究。

紡織面料顏色數位化關鍵技術及產業化,2019年度國家科學技術進步獎二等獎,主要完成人