Sanqian Li

2020-06-27

201609—201907       南昌大学(保送)   信息工程学院     信息与通信工程      (综合成绩3/52)


201209—201606        南昌大学          信息工程学院     生物医学工程        (综合成绩2/27)

  • 2017/05-至今江西省研究生创新基金:基于低秩张量稀疏编码的图像应用研究。项目负责人

负责完成整个项目的分工和算法建模和代码实现,并且撰写项目报告;

负责学习图像的不同特征域并利用其特性组合成张量并挖掘张量稀疏性;

负责研究求解数学模型的最优算法,且将算法程序化。

  • 2016/05-2017/02 参与国家自然科学基金项目:基于字典学习理论的快速高分辨率磁共振成像关键技术研究。

负责挖掘卷积稀疏编码在梯度域内的特性、建立多视角特征图和卷积稀疏表示模型;

负责针对自然图像和磁共振图像复原特性设计不同算法求解;

负责将模型的求解算法程序化,并进行算法优化以及大量的实验分析。

负责在Windows和Ubuntu系统下搭建深度学习环境框架caffe;

负责研究深度学习模型,如CNN,ResNet,DnCNN,GAN等深度学习网络模型

负责对训练图像数据集进行处理,特征学习,稀疏性挖掘;

负责研究不同的深度学习网络模型,针对不同的图像处理进行不同的模型设计;

负责将图像先验信息有效的利用在不同图像处理中;

负责将深度学习训练模型和传统算法进行结合,并很好的利用学习图像特征;

负责对临床数据进行处理及实验测试,撰写论文等工作。

  • Li Sanqian, Liu Qiegen, Qin Binjie, Wang Yuhao, Liang Dong. “Multi-channels and multi-models based autoencoding priors for grayscale image restoration”, IEEE Trans. Image Process., vol. 29, 142-156, 2019. (SCI, JCR 2, IF: 6.79)
  • Li Sanqian, Lv Junjie, Qin Binjie, Liang Dong, Liu Qiegen, “MRI denoising using jointly distribution-based neural network”, Medical image analysis. (SCI, JCR 1, IF: 8.65, 在投)
  • Liu Qiegen, Li Sanqian, Xiao Jing, Zhang Minghui, “Multi-filters guided low-rank tensor coding for image inpainting” Signal Processing: Image CommunicationSCI, IF: 725, 导师第一)
  • Liu Qiegen, Li Sanqian, Xiong Jiaojiao, Qin Binjie. “WpmDecolor: weighted projection maximum solver for contrast-preserving decolorization.” Visual Computer. SCI, IF: 1.468, 导师第一)
  • Lu Hongyang, Li Sanqian, Liu Qiegen, Zhang Minghui “MF-LRTC: Multi-filters guided low-rank tensor coding for image restoration”, Neurocomputing, 303, pp. 88-102, 2018. (SCI, JCR2, IF: 3.317)
  • Xiong Biao#, Liu Qiegen#, Xiong Jiaojiao, Li Sanqian, Wang Shanshan, Dong Liang, “Field-of-Experts filters guided tensor completion,” IEEE trans. MultiMedia., 2018. (Co-first author. SCI, JCR2, IF: 3.502)
  • Li Sanqian, Liu Qiegen, “Multi-filters guided low-rank tensor coding for image inpainting.” ICIVC (Oral presentation)
  • Liu Qiegen, Li Sanqian, Liang Dong, et. al “MRI denoising using progressively distribution-based network” (导师第一Oral presentation)
  • Lu Hongyang, Li Sanqian, Liu Qiegen, “MF-LRTC: Multi-filters guided low-rank tensor coding for image restoration”, ICIP 2018, 2104-2108.
  • Xiong JiaoJiao, Li Sanqian, Liu Qiegen, Xu Xiaoling, “Analysis-operator guided simultaneous tensor decomposition and completion” ICIP, 2018:2677-2981.
  • 廖庆洪;胡婉如;胡靓;李三仟;陈吴等《一种基于FASTICA算法的盲源分离技术控制聚焦系统》发明专利。(已授权)

  • 《基于增广拉格朗日快速迭代的图像处理软件0》计算机软件著作权登记证书一项。(已授权)
  • 专业技能:熟练掌握Matlab软件编程, 熟悉Linux 开发环境, 熟悉Shell,Python脚本语言; 熟悉深度学习框架Caffe, 熟悉掌握各种深度学习模型。
  • 数学技能:熟悉基本图像处理算法,计算机视觉算法,以及图像处理中的降噪,复原,重建模型求解;熟悉掌握最小二乘,软阈值,梯度下降,布雷格曼求解模型算法等;具有扎实的数学公式推导能力。

  • 英语能力:大学英语四级、大学英语六级。

竞赛:第十二届研究生电子设计大赛华中赛区三等奖;

江西省第十四届创新创业大赛挑战杯铜奖;

南昌大学第十四届创新创业大赛挑战杯特等奖;

南昌大学物理竞赛三等奖;南昌大学外研社写作三等奖。

奖学金:研究生:优秀研究生学业特等奖学金2次;国家奖学金一次;

本科:优秀奖学金一等奖5次,二等奖1次;

国家励志奖学金1次和宜春市奖学金1次;

荣誉称号:南昌大学三好学生标兵兼优秀学生干部;南昌大学优秀毕业生;


南昌大学优秀共青团员,江西省优秀志愿者等。

  • 本科期间曾担任南昌大学信息工程学院自强社社长
  • 本科期间曾担任南昌大学信息工程学院勤工助学中心主任