1. 基本信息
姓姓名名：罗甫林
职职称称：弘深青年学者教授（博士生/硕士生导师）
电子邮箱：luoflyn@cqu.edu.cn
联系电话：15172500861（微信同号）
办公地点：A区主教1507
个人主页：https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=TICo9iQAAAAJ
个人主页：https://www.researchgate.net/profile/Luo-Fulin
2. 研究方向
· 遥感图像处理：遥感图像分类、目标探测、异常探测、变化检测、地物提取
· 计算机视觉：目标检测、目标追踪、目标识别
· 生物医学分析：CT影像重建、医学影像分割、医学影像诊断
3. 招生信息
· 每年度招收博士生1名、硕士生3-4名，欢迎感兴趣的同学加入课题组
· 长期招生本科生到课题组开展科研训练，培养科研兴趣，优秀者可推荐新加坡南洋理工大学、武汉大学等高校继续深造
· 招收弘深青年教师或博士后（特别资助：37-40万元/年，重点资助：27-30万元/年），并享受学校相关规定的科研奖励，
· 详见：/info/1268/5939.htm
4. 个人简介
罗甫林，弘深青年学者教授，教授，博士生/硕士生导师，IEEE Senior Member。重庆大学博士，新加坡南洋理工大学和武汉大学博士后，获得“全国博士后创新人才支持计划”、重庆市优秀博士学位论文和优秀硕士论文。主要围绕深度学习、迁移学习、稀疏表示、图学习等理论在遥感图像处理、计算机视觉、生物医学分析领域展开研究，目前在国内外重要期刊和会议上发表论文40余篇，其中SCI论文21篇，CCF A类会议2篇，入选ESI高被引论文7篇，申请发明专利6项，其中授权4项。主持国家自然科学基金面上项目1项、国家青年科学基金项目1项、中国博士后创新人才资助项目1项、中国博士后科学基金特别资助(站中)项目1项、中国博士后科学基金面上资助项目2项、湖北省博士后择优资助项目1项、中央高校基金项目1项、重点实验室开放基金项目9项；作为研究骨干参与国家重点研发计划1项(课题联系人)、国家自然科学基金重点项目1项、国家优秀青年科学基金1项、国家自然科学基金面上项目3项、国家青年科学基金项目1项、湖北省重大科技项目1项。此外，担任Remote Sensing客座编辑，IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Geoscience and Remote等期刊的审稿人和AAAI、IJCAI、IJCNN等会议审稿人。
5. 主持项目
国家自然科学基金面上, 62071340, 多视图超图卷积网络的高光谱图像无监督学习方法研究, 2021/1-2024/12.
国家青年科学基金, 61801336, 高光谱遥感图像超图迁移学习方法研究, 2019/1-2021/12.
第13批中国博士后科学基金特别资助项目, 2020T130480, 基于超图神经网络的高光谱遥感图像特征表达与地物分类, 2020/7-2021/6.
第66批中国博士后基金面上项目, 2019M662717, 面向高光谱图像分类的跨域特征表达方法研究, 2019/11-2021/05.
中央高校基本科研业务费专项资金项目, 2042020kf0013, 基于单域与多域学习的高光谱图像分类, 2020/01-2021/12.
第二届中国博士后创新人才计划, BX201700182, 高光谱遥感数据深度特征表达与回归模型, 2017/5-2019/4.
第62批中国博士后基金面上项目, 2017M622521, 面向高光谱遥感影像分类的稀疏空-谱超图特征学习研究, 2017/11-2019/10.
湖北省博士后科技活动项目择优资助, G18, 基于稀疏超图学习的高光谱遥感影像空谱特征表达与分类研究, 2017/11-2018/12.
综合业务网理论及关键技术国家重点实验室开放基金, ISN20-12, 基于跨领域超图学习的光谱图像特征表达, 2019/3-2021/2.
空间数据挖掘与信息共享教育部重点重点实验室开放基金, 2019LSDMIS06, 面向高光谱图像分类的超图学习模型, 2019/01-2020/12.
智能地学信息处理湖北省重点实验室开放基金, KLIGIP-2018A06, 基于空谱图学习的高光谱图像特征表达, 2019/12-2020/12.
应用数学湖北省重点实验室开放课题, HBAM201803, 基于超图学习的高光谱图像降维研究, 2019/01-2020/12.
中国科学院数字地球重点实验室开放基金, 2017LDE002, 高光谱遥感影像的空谱特征联合学习方法研究, 2018/1-2019/12.
测绘遥感信息工程国家重点实验室自主研究课题, 基于空-谱超图学习的高光谱遥感影像分类, 2018/1-2018/12.
地理空间信息与数字技术国家测绘地理信息局工程技术研究中心开放研究基金, SIDT2017001, 面向高光谱图像分类的稀疏深度学习方法研究, 2017/11-2018/10.
光电技术及系统教育部重点实验室开放基金, 基于深度学习模型的高光谱分辨率图像分类研究, 2017/7-2019/6.
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室开放基金, JYB201703, 基于稀疏图学习的高光谱遥感数据维数约简与分类研究, 2017/1-2018/12.
6. 代表性论文（*通讯作者）
Fulin Luo, Zehua Zou, Jiamin Liu*, Zhiping Lin. Dimensionality reduction and classification of hyperspectral image via multi-structure unified discriminative embedding, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, Doi: 10.1109/TGRS.2021.3128764.
Tan Guo, Fulin Luo*, Leyuan Fang, Bob Zhang. Meta-Pixel-Driven Embeddable Discriminative Target and Background Dictionary Pair Learning for Hyperspectral Target Detection [J]. Remote Sensing, 2022, 14(3): 481.
Bo Du, Ziyi Liu, Fulin Luo*. Deep multi-scale attention network for RNA-binding proteins prediction [J]. Information Sciences, 2022, 582: 287-301.
Guangyao Shi, Fulin Luo*, Yiming Tang, Yuan Li. Dimensionality Reduction of Hyperspectral Image Based on Local Constrained Manifold Structure Collaborative Preserving Embedding [J]. Remote Sensing, 2021, 13(7): 1363.
Fulin Luo, Liangpei Zhang*, Bo Du*, Lefei Zhang. Dimensionality Reduction with Enhanced Hybrid-graph Discriminant Learning for Hyperspectral Image Classification [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 58(8): 5336-5353.
Fulin Luo, Liangpei Zhang, Xiaocheng Zhou, Tan Guo, Yanxiang Cheng*, Tailang Yin*. Sparse-Adaptive Hypergraph Discriminant Analysis for Hyperspectral Image Classification [J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020, 17(6): 1082-1086.
Fulin Luo, Yajuan Huang, Weiping Tu*, Jiamin Liu*. Local Manifold Sparse Model for Image Classification [J]. Neurocomputing, 2020, 382: 162-173.
Fulin Luo, Tan Guo*, Zhiping Lin, Jinchang Ren, Xiaocheng Zhou. Semi-supervised hypergraph discriminant learning for hyperspectral image classification [J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 13: 4242-4256.
Weiwen Wu, Dianlin Hu, Kang An, Shaoyu Wang, Fulin Luo*. A high-quality photon-counting CT technique based on weight adaptive total-variation and image-spectral tensor factorization for small animals imaging [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 70: 2502114.
Liangpei Zhang, Fulin Luo*. Review on graph learning for dimensionality reduction of hyperspectral image [J]. Geo-spatial Information Science, 2020, 23(1): 98-106.
Tan Guo, Fulin Luo*, Lei Zhang, Bob Zhang, Xiaoheng Tan, Xiaocheng Zhou. Learning Structurally Incoherent Background and Target Dictionaries for Hyperspectral Target Detection [J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 13: 3521 - 3533.
Tan Guo, Fulin Luo*, Lei Zhang, Xiaoheng Tan, Juhua Liu, Xiaocheng Zhou. Target Detection in Hyperspectral Imagery via Sparse and Dense Hybrid Representation [J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020, 17(4): 716-720.
Fulin Luo, Bo Du*, Liangpei Zhang, Lefei Zhang, Dacheng Tao. Feature Learning Using Spatial-Spectral Hypergraph Discriminant Analysis for Hyperspectral Image [J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 49(7): 2406-2419.
Fulin Luo, Hong Huang*, Yule Duan, Jiamin Liu, Yinghua Liao. Local geometric structure feature for dimensionality reduction of hyperspectral imagery [J]. Remote Sensing, 2017, 9(8): 790.
Fulin Luo, Hong Huang*, Jiamin Liu, Zezhong Ma. Fusion of graph embedding and sparse representation for feature extraction and classification of hyperspectral imagery [J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2017, 83(1): 37-46.
Fulin Luo*, Hong Huang, Zezhong Ma, Jiamin Liu. Semi-supervised sparse manifold discriminative analysis for feature extraction of hyperspectral images [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 54(10): 6197-6221.
Ziyi Liu, Fulin Luo*, Bo Du*. RNA secondary structure representation network for RNA-proteins binding prediction [C]. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2021, 35(1): 361-370.
Zehua Zou, Fulin Luo*, Jiamin Liu*, Guangyao Shi, Yufei Liu. Local structure graph discriminant embedding for hyperspectral image classification [C]. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Brussels, Belgium, 11-16, July, 2021.
Fulin Luo*, Liangpei Zhang, Bo Du, Lefei Zhang, Yanni Dong. Discriminant Spatial-Spectral Hypergraph Learning for Hyperspectral Image Classification [C]. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Valencia, Spain, 22-27, July, 2018, pp. 8480-8483.
Fulin Luo, Hong Huang*, Yaqiong Yang, Zhiyong Lv. Dimensionality reduction of hyperspectral images with local geometric structure Fisher analysis [C]. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Beijing, China, 10-15, July, 2016, pp. 52-55.
罗甫林. 高光谱图像稀疏流形学习方法研究 [D]. 重庆: 重庆大学, 2016.（博士学位论文）
罗甫林. 基于流形学习和稀疏表示的高光谱遥感影像分类研究 [D]. 重庆: 重庆大学, 2013.（硕士学位论文）
7. 发明专利
刘嘉敏, 彭玲, 罗甫林, 袁佳成, 刘军委, 邓勇. 基于稀疏表示与集成学习的轴承故障分类诊断方法, ZL201610096063.0.（授权）
黄鸿, 罗甫林, 马泽忠, 刘智华, 杨娅琼. 一种稀疏自适应半监督多流形学习的高光谱影像分类方法, ZL201510197492.2.（授权）
刘嘉敏, 刘军委, 刘亦哲, 罗甫林, 彭玲, 黄鸿. 基于稀疏表示和大间隔分布学习的轴承故障分类诊断方法, ZL201510099984.8.（授权）
刘嘉敏, 罗甫林, 黄鸿, 韩耀顺, 刘亦哲. 基于稀疏保持流形嵌入的高光谱遥感影像分类方法, ZL201410024004.3.（授权）
杜博, 刘子翼, 罗甫林. 一种基于多尺度注意力卷积神经网络的RNA结合蛋白预测方法及装置, 202010571759.0.（公开）
刘嘉敏, 彭玲, 罗甫林, 刘军委, 袁佳成. 基于智能小车的钢轨表面缺陷检测系统及方法, 201610269971.5.（公开）
