讲师 

西安邮电大学 通信与信息工程学院（人工智能学院） 信息工程系

图像处理，人工智能

liyinghua@xupt.edu.cn

个人简介

西安邮电大学讲师。2019年毕业于西安电子科技大学通信与信息系统专业，获工学博士学位，2017-2018年澳大利亚Swinburne University of Technology公派联合培养博士生，2019年7月—至今，在西安邮电大学通信与信息工程学院（人工智能学院）工作。

主要从事图像处理研究和计算机视觉研究 。在国内外主流会议和期刊(ACM TOMM, CCPE, ACCESS, ICNLP, AIPR及中国科技论文,电子学报，西邮学报，计算机科学与探索等)发表SCI/EI检索论文10余篇。担任ACM TOMM, ITL, MSC, IJCAT, Computational Intelligence，ICCT，ICNLP, AIPR等国内外期刊和会议的审稿人。主持及参与多项纵横向项目。

教育背景

2017.04-2018.04 澳大利亚Swinburne University of Technology 国家公派联合培养博士生

2012.09-2019.06 西安电子科技大学 硕博连读

2007.09-2011.06 西南大学 本科

研究领域

主要从事图像处理和计算机视觉的研究工作，具体为超分辨率重建，图像加密，压缩感知等。

学术论文

[1] Super-Resolution of Brain MRI Images using Overcomplete Dictionaries and Nonlocal Similarity, Yinghua Li, Bin Song, Jie Guo, IEEE Access (中科院二区，JCR-Q1， IF:3.557). Vol. 7, Issue 1, pp. 25897-25907, 2019.

[2] Image Encryption Based on Compressive Sensing and Scrambled Index for Secure Multimedia Transmission, Yinghua Li, Bin Song, Rong Cao. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (中科院三区，JCR-Q2，IF: 2.019), Vol. 12 Issue 4, Nov. 2016, Article No. 62.

[3] Vehicle-Type Detection Based on Compressed Sensing and Deep Learning in Vehicular Networks, Yinghua Li, Bin Song, Xu Kang, Xiaojiang Du. Sensors (中科院三区, JCR-Q2, IF:2.475), Vol. 18, Issue 12, No.4500.

[4] Image Encryption Based on a Single-round Dictionary and Chaotic Sequences in Cloud Computing, Yinghua Li, Bin Song, Jinjun Chen. Concurrency and Computation: Practice and Experience (高被引, JCR-Q3,). Vol. 33, Issue 7, April 2021, DOI: 10.1002/cpe.5182.

[5] Performance analysis and hardware implementation of a nearly optimal buffer management scheme for high-performance shared memory switches, Zheng L, Pan W, Li Y. International Journal of Communication Systems, 2020, 33.

[6] Group Bilinear CNNs for Dual-Polarized SAR Ship Classification, Jinglu He, Wenlong Chang, Fuping Wang, Ying Liu, Yinghua Li, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 19, 2022.

[7] Multi-level Feature Extraction and Edge Reconstruction Fused Generative Adversarial Networks for Image Super Resolution, Li, Yinghua; Liu, Yue; Liu, Ying; Qiao, Yangge; He, Jinglu, 2023 5th International Conference on Natural Language Processing, ICNLP 2023, pp.113-120, 2023

[8] Light-weight Super-Resolution Network based on Classified Measurement-domain Features, Shuo Li, Yinghua Li, Dan Xu, Ying Zhang, Jinglu He, September 2023, 6th International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition, AIPR2023.

[9]基于测量域二次采样的自适应压缩感知图像编码,曹茸，李莹华，宋彬，《中国科技论文》2016年第20期

[10]基于压缩感知的超分辨率重建研究综述,李莹华,乔杨歌,刘颖.西安邮电大学学报, 2021,26(2):9.

[11]基于学习的图像超分辨率技术回顾与展望,李莹华，刘悦，刘颖，西安邮电大学学报, 2022,27(2):72-87.

[12]图像超分辨率技术的回顾与展望,刘颖,朱丽,林庆帆,李莹华.计算机科学与探索, 2020, 014(002):181-199.

[13]基于深度学习的小目标检测研究与应用综述.刘颖,刘红燕,范九伦,公衍超,李莹华,王富平.电子学报,48(3),12.

专利：

[1] 宋彬; 王宇; 郭洁; 李莹华; 秦浩; 基于测量域分块显著性检测的压缩感知图像重构方法, 2015-12-31, 中国, ZL201511029884.4.

[2] 宋彬; 杨荣坚; 曹茸; 李莹华; 秦浩; 一种双目视觉的图像超分辨率融合去噪方法, 2016-8-10, 中国, CN201610159959.9. 

[3]  何敬鲁; 常文龙; 王富平; 刘颖; 李莹华; 基于分组双线性卷积神经网络的双极化雷达舰船分类方法, 2022-05-31, 中国, CN202210618884.1.

[4]  田方; 宋彬; 魏正; 刘海啸; 李莹华; 基于支撑集和信号值检测的视频压缩感知重构方法, 2014-10-29, 中国， CN104125459A.

[5]  徐健; 何春梦; 赵钰蓉; 益琛; 李莹华; 范九伦; 雷博; 一种基于变分自编码的盲图像超分辨率重建方法及系统, 2023-10-27, 中国， CN115880158B.

科研项目

[1] 博士科研启动项目.基于压缩感知的多类别字典构建. 2019.09. 主持.

[2] 横向项目.基于压缩感知的图像超分辨率重建算法研究. 2020.03. 主持.

[3] 横向项目.基于压缩感知与混沌序列的图像加密算法研究. 2020.05. 主持.

[4] 横向项目.基于深度学习的人脸识别. 2021.12. 主持.

[5] 横向项目.基于人脸识别的智慧考勤系统. 2022.12. 主持.

[6] 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，面向多模态大数据融合的细粒度共享表征空间构建方法研究, 2019-01-01 至 2021-12-31, 结题, 参与.

[7] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 基于自学习自编码网络的刑侦图像超分辨率方法研究，2021-01-01至2024-12-31, 在研, 参与.

[8] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 面向多模态大数据的演进式深度增强学习方法, 2018-01-01至2021-12-31, 结题, 参与.

联系方式 CONTACT

E-mail:liyinghua@xupt.edu.cn

联系地址:陕西省西安市长安区西长安街618号西安邮电大学，邮编:710121