Smart Computational Imaging (SCI) Lab
智能计算成像实验室

Personal Resume

王博文.jpg

姓名王博文性别
出生年月
1996.11
邮箱

wangbowen@njust.edu.cn

学历博士在读 电话

18260088308

学位学士学位通讯地址南京理工大学电光学院B501
教育经历

    2014.09-2018.06    中国计量大学(本)

   2018.09-至今          南京理工大学(硕博)

荣誉获奖

   12019年,第十四届全国研究生电子设计大赛“一等奖”;

   2、2019年,第五届全国互联网+大学生创新创业大赛“金奖”;

   3、2019年,南京理工大学电光学院“院长奖章”;

   4、2019年,南京理工大学电光学院“金质奖章”;

   5、2021年,国际信息光学与光子学学术会议(CIOP 2021)最佳海报奖;

   6、2021年,第十六届全国研究生电子设计大赛“一等奖”;

   7、2021年,南京理工大学优秀研究生

   8、2022年,全国光学与光学工程博士生学术联赛全国百强“一等奖”(积分赛冠军);

   9、2022年,兵器工业集团兵工杯高校创新竞赛“优秀奖”;

   10、2022年,第十七届全国研究生电子设计大赛“一等奖”、“最佳路演奖”;

   11、2022年,第七届“创客中国”中小企业创新创业大赛全国500强;

   12、2022年,第三届源创杯颠覆性技术大赛“一等奖”;

   13、2022年,第十届“赢在南京”青年大学生创业大赛“优秀奖”;

   14、2022年,南京理工大学校长奖章

   15、2022年,南京理工大学 优秀共青团标兵

   16、2023年,第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛总冠军(江苏省首次)

   17、2023年,江苏省三好学生

   18、2023年,江苏省“最美大学生”;

   19、2023年,南京理工大学“大学生创新先锋”;

   20、2023年,南京理工大学优秀共产党员标兵

   21、2023年,中国光学学会“王大珩光学奖”

   22、2023年,南京理工大学“青年五四奖章”;

   23、2023年,南京理工大学“瑞华杯”大学生年度人物;

   24、2023年,京理工大学电光学院“院长奖章”;

   25、2024年,第七届“马克思主义青年说”优秀作品;

奖学金

   2019.09 - 2022.09   校级奖学金一等奖

   2022.09   国家奖学金

   2023.12   江苏省瑞华基金会专项奖学金

   2023.12   人民网奖学金

研究方

计算光电成像探测

  • 孔径编码像素超分辨成像探测 (有效解决图像像素化问题)

20220423

     20220422

      800.gif


样机.png


  • 非干涉合成孔径成像(突破镜头衍射极限)

图片3.png

  • 跨模态高分辨成像(提升目标信息感知能力)           

color.png


20211224


发表论文

1. Zou Y, Zhang L, Liu C, et al. Super-resolution reconstruction of infrared images based on aconvolutional neural network with skip connections [J]. Optics and Lasers in Engineering, 2021, 146: 106717.   (SCI 收录, 通讯作者)

2. Wang B, Li S, Chen Q, et al. Learning-based single-shot long-range synthetic aperture Fourier ptychographic imaging with a camera array[J]. Optics Letters, 2023, 48(2): 263-266. (SCI 收录, 第一作者)   Highlighted as an Editor's Pick

3. Wang B, Li L, Yang H, et al. Model-based deep learning for fiber bundle infrared image restoration[J]. Defence Technology, 2022. (SCI 收录, 第一作者)

4. Wang B, Zou Y, Zhang L, et al. Multimodal super-resolution reconstruction of infrared and visible images via deep learning [J]. Optics and Lasers in Engineering, 2022, 156: 107078. (SCI 收录, 第一作者)

5. Wang B, Zou Y, Zhang L, et al. Low-Light-Level Image Super-Resolution Reconstruction Based on a Multi-Scale Features Extraction Network [J]//Photonics. MultidisciplinaryDigital Publishing Institute, 2021, 8(8): 321. (SCI 收录, 第一作者)

Invited for the Special Issue of "Smart Pixels and Imaging"

6. Li S, Wang B, Liang K, etal. Far‐Field Synthetic Aperture Imaging via FourierPtychography with Quasi‐PlaneWave Illumination[J]. Advanced Photonics Research,2023: 2300180. (SCI 收录, 共同一作)   Selected for the Front Cover

7. Wang B, Zuo C, Sun J, et al.A computational super-resolution technique based on coded apertureimaging [C] //Computational Imaging V. International Society for Optics andPhotonics, 2020, 11396: 113960P.

8. Wang B, Zou Y, Zuo C, et al. Pixel super resolution imaging method based on coded aperturemodulation [C]//Fourth International Conference on Photonics and OpticalEngineering. International Society for Optics and Photonics, 2021, 11761:1176111.

9. Wang B, Xu H, Sun J, et al. Super resolution imaging method based on the synthetic aperturesystem [C]//Optics Frontier Online 2020: Optics Imaging and Display.International Society for Optics and Photonics, 2020, 11571: 115710Q.

学术会议:

1.   2023年光学工程前沿交叉科学论坛:基于编码孔径的远场超分辨成像探测技术应用与研究(特邀报告)

2.   第四届红外技术及其应用大会基于编码孔径的远场超分辨成像探测技术(特邀报告、程序委员会)

3.   第九届新型光电探测技术及其应用研讨会:基于编码孔径的远场超分辨成像探测技术(特邀报告)

专 利

1.   一种基于透射式双缝孔径编码成像系统及超分辨方法 (授权)

2. 一种基于透射式红外孔径编码成像系统及超分辨方法 (授权)

3. 一种非干涉合成孔径超分辨成像系统及重构方法(授权)

4.   基于叠层重建的远场漫反射合成孔径超分辨成像方法(受理)

5.   一种基于复眼相机阵列的远场信号反演重建方法(受理)

SCILab 官方公众号
SCILab 官方B站