肖亮（1976-），男，博士，湖南長沙市人。南京理工大學計算機科學與技術學院教師，教授。主要研究領域為：計算機圖像圖形學、虛擬現實技術與系統仿真、多尺度幾何分析與稀疏表示理論、變分偏微分方程圖像建模及其圖像處理應用等。與吳慧中教授、韋志輝教授學術合作關系密切。教育部高維信息智能感知與系統重點實驗室副主任、江蘇省光譜信息感知與系統重點實驗室副主任，江蘇省計算機學會學術工委執行主任。CCF YOCSEF南京2018-2019主席，2018起為CCF南京副主席，CCF 杰出會員。研發光譜成像儀器、智能遙感分析與解譯系統等，取得行業應用，獲江蘇省科學技術獎2項，國土自然資源部級科學獎二等獎2項，中國軍民兩用技術應用銅獎1項等。
人物經歷
2009~2010 倫斯勒理工學院（RPI）博士后研究。南京理工大學計算機科學與技術學院，副教授，計算機應用技術專業博士學位，目前主要從事多維圖像處理與分析，圖像工程開源軟件開發，可視化開源軟件開發。
研究方向
虛擬現實與系統仿真，圖像處理與計算機視覺。
主要貢獻
肖亮教授的研究成果豐富，發表了多篇學術論文，并出版了多部專著。以下是部分代表性的成果：
1. 孫玉寶 肖亮 韋志輝 邵文澤. 基于Gabor 感知多成份字典的圖像稀疏表示算法研究。自動化學報 2008 34 (11): 1379-1387。
2. 黃麗麗 肖亮 韋志輝 張軍. 空間移不變系統圖像超分辨復原的快速解耦算法 自動化學報。
3. 肖亮 韋志輝 吳慧中 . 基于最大后驗概率和魯棒估計的圖像恢復推廣變分模型. 計算機研究與發展, 2007, 44 (07): 1105-1113。
4. 肖亮 吳慧中 韋志輝 . 面向彩色圖像恢復與邊緣檢測的Mumford-Shah推廣模型研究. 計算機學報, 2006, 29 (02): 286-295。
5. 肖亮 吳慧中 韋志輝 湯淑春 . 圖像分割中分段光滑Mumford-Shah模型的水平集算法 計算機研究與發展, 2004, 41 (01): 129-1356。
6. 肖亮 錢小燕 吳慧中 韋志輝 . 流線型風格化圖像生成算法. 計算機輔助設計與圖形學學報, 2008, 20 (07): 843-849 7。
7. 肖亮 吳慧中 韋志輝. 基于圖像內容的脊波變換域數字水印模型和算法研究。電子與信息學報，2004，26（9）。
8. 張瑛 Janet M Wang 肖亮 吳慧中 . 工藝參數隨機擾動下的傳輸線建模與分析新方法. 電子學報, 2005, 33 (11): 1959-1964。
9. 吳敏孫玉寶，韋志輝，肖亮, 湯黎明 .基于稀疏表示的兩階段腦電癲癇波檢測算法研究。中國生物醫學工程，2009，28（4）。
10. 云挺 肖亮 吳慧中 . 基于偏微分方程的稠密視差圖獲取方法. 中國圖象圖形學報, 2009, 14 (04): 718-724。
11. 孫玉寶 吳敏 韋志輝 肖亮 馮燦 . 基于稀疏表示的腦電棘波檢測算法研究. 電子學報, 2009, (09)。
12. 肖甫 肖亮 吳慧中 . 一種基于NPR的虛擬環境生成方法. 中國圖象圖形學報, 2009, 14 (04): 738-743。
13. 肖亮，劉鵬飛，多源空譜遙感圖像融合機理與變分方法，北京，科學出版社 ，2020。
14. 肖亮，楊勁翔，徐洋，趙永強，多源空譜遙感圖像融合的表示學習方法，北京，科學出版社 ，2021。
15. 肖亮，韋志輝，邵文澤,基于圖像先驗建模的超分辨增強理論與算法：變分PDE、稀疏正則化與托馬斯·貝葉斯方法，北京，國防工業出版社，2017。
16. 肖亮，張軍，劉鵬飛. 稀疏圖像與信號處理：小波，曲波，形態多樣性，國防工業出版社 ，北京，2015。
17. Q. Liu, L. Xiao, J. Yang and Z. Wei, "Multilevel Superpixel Structured Graph U-Nets for Hyperspectral Image Classification," in IEEE Transactions on 地球科學 and Remote Sensing, vol. 60, pp. 1-15, 2022, Art no. 5516115, doi: 10.1109/TGRS.2021.3112586。
18. D. Shen, J. Liu, Z. Wu, J. Yang and L. Xiao, "ADMM-HFNet: A Matrix Decomposition-Based Deep Approach for Hyperspectral Image Fusion," in IEEE Transactions on 地球科學 and Remote Sensing, vol. 60, pp. 1-17, 2022, Art no. 5513417, doi: 10.1109/TGRS.2021.3112181。
19. N. Huang, L. Xiao, Y. Xu and J. Chanussot, "A Bipartite Graph Partition-Based Coclustering Approach With Graph Nonnegative Matrix Factorization for Large Hyperspectral Images," in IEEE Transactions on 地球科學 and Remote Sensing, vol. 60, pp. 1-18, 2022, Art no. 5506918, doi: 10.1109/TGRS.2021.3097358。
20. P. Liu and L. Xiao, "A Nonconvex Pansharpening Model With Spatial and Spectral Gradient Difference-Induced Nonconvex Sparsity Priors," in IEEE Transactions on 地球科學 and Remote Sensing , vol. 60, pp. 1-15, 2022, Art no. 5403515, doi: 10.1109/TGRS.2021.3078334。
21. J. Song, L. Xiao, M. Molaei and Z. Lian, "Sparse Coding Driven Deep Decision Tree Ensembles for 細胞核 Segmentation in Digital 病理學 Images," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 30, pp. 8088-8101, 2021, doi: 10.1109/TIP.2021.3112057。
22. H. Wu, L. Xiao and Z. Wei, "Simultaneous Video Stabilization and Rolling Shutter Removal," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 30, pp. 4637-4652, 2021, doi: 10.1109/TIP.2021.3073865。
23. J. Song, L. Xiao and Z. Lian, "等高線Seed Pairs Learning-Based Framework for Simultaneously Detecting and Segmenting Various Overlapping Cells/Nuclei in Microscopy Images," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 27, no. 12, pp. 5759-5774, Dec. 2018, doi: 10.1109/TIP.2018.2857001。
24. J. Liu, Z. Wu, L. Xiao, J. Sun and H. Yan, "A Truncated Matrix Decomposition for Hyperspectral Image Super-Resolution," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 29, pp. 8028-8042, 2020, doi: 10.1109/TIP.2020.3009830。
25. L. Wang, L. Xiao, H. Liu and Z. Wei, "Variational Bayesian Method for Retinex," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 23, no. 8, pp. 3381-3396, Aug. 2014, doi: 10.1109/TIP.2014.2324813。
自2004年加入南京理工大學以來，承擔國家自然科學基金、國家博士點基金，江蘇省自然科學基金項目3項，作為主要成員承擔國家自然科學基金，國家863項目，博士點基金，江蘇省科技計劃等10項。
獲得獎項
1.東方衛報報道，研制的“遙感地質應用微型高光譜成像儀與數據分析系統”，在第二屆中國軍民兩用技術創新應用大賽中獲銅獎。
2.揚子晚報報道，完成的“基于空譜聯合結構化特征的高光譜圖像分析方法與應用技術”，獲得2019年江蘇省科學技術二等獎。
3.江蘇省政府網站報道，主持完成的“高性能圖像與視頻超分辨支撐理論與應用技術”，獲得2013年江蘇省科學技術三等獎。
4.據中國地質礦產經濟學會報道，完成的”小型機載高光譜成像關鍵技術與應用“，獲得2020 年度國土資源科學技術二等獎。
5.據自然資源部網站報道，完成的”紅外礦物光譜數據綜合處理系統“，獲得2018 年度國土資源科學技術二等獎。
參考資料 >