一、个人基本信息
李晋江，男，博士，教授。2010年毕业于山东大学古天乐代言太阳集团获工学博士学位。2012-2014年在清华大学从事博士后研究工作。目前主要从事可视媒体、机器学习、大数据等方面的综合研究。被评为山东工商学院2008~2010年度“十佳青年教师”，2011~2013年度“优秀教师”，2019年被评选“科研标兵”，2020年被评为“担当作为好干部”，2021年被评为“优秀研究生导师”。获省级教学成果奖一等奖1项，二等奖1项。主讲国家级一流本科课程《操作系统》，参编配套教材2部，入选为国家级规划教材，获山东省高等学校优秀教材奖一等奖。主持国家基金面上项目2项、863项目子课题1项。获山东省科技进步二等奖2项，山东高校优秀科研成果奖一等奖2项。近些年在SCI期刊发表论文50余篇，出版学术专著1部，申请发明专利10余项。所指导的研究生中，有20余人考取了博士，获山东省优秀硕士学位论文2篇，山东计算机学会优秀硕士学位论文2篇，山东省优秀毕业生18人，近些年每年都有指导的研究生获得国家奖学金。
二、科研项目
[1] 基于多模态融合的互联网图像中人物行为标注研究(61772319)，国家自然科学基金，负责人
[2] 面向移动终端的三维模型渐进传输研究(61272430)，国家自然科学基金，负责人
[3] 基于人体姿态数据库的立体显示与远程交互关键技术系统（2013AA013903），863计划子课题，负责人
[4] 基于CT图像肺部肿瘤辅助诊断关键技术研究(61272245)，国家自然科学基金子课题，负责人
[5] 基于核方法的群体智能点云预处理研究(ZR2009GQ005)，山东省自然科学基金，负责人
[6] 三维重构中散乱点云预处理研究(J07WJ15)，山东省高校科技发展计划项目，负责人
三、教学、科研获奖
[1]“科教融合，产学协同，计算机学科研究生培养模式的改革与实践”，2022年获山东省省级教学成果奖二等奖（第一完成人）
[2]“以建设国家特色专业为契机,深化计算机专业课程体系与教学内容整体优化研究”，2014年获山东省省级教学成果奖一等奖（第三完成人）
[3]“基于组件技术的医学辅助可视化系统”，2009年获山东省科技进步奖二等奖（第二完成人）
[4]“智能虚拟矿井通风可视化系统”, 2008年获山东省科技进步奖二等奖（第四完成人）
[5]“图像恢复关键技术研究及应用”，2011年获山东高校优秀科研成果奖一等奖（第一完成人）
[6]“基于视觉感知的图像处理关键技术研究与应用”, 2012年获山东高校优秀科研成果奖一等奖（第四完成人）
四、教材或专著
[1]《C++面向对象程序设计》，清华大学出版社，ISBN9787302285076
[2]《散乱数据点三维重构关键问题研究》，电子工业出版社，ISBN9787121144196
五、指导研究生
获奖：
[1] 苑根基. 基于先验知识的matting算法研究. 山东省优秀硕士学位论文/山东计算机学会优秀硕士学位论文
[2] 范国栋. 基于端对端重建的单幅图像去雾算法研究. 山东省优秀硕士学位论文
[3] 姜李脉. 基于深度学习的多聚焦图像融合方法研究. 山东计算机学会优秀硕士学位论文
[4] 张婉婉，姜李脉，王浩然. 基于注意力机制的图像融合算法研究. 山东省研究生优秀成果奖二等奖
[5] 韩梦, 李桂会, 张海程. 基于端到端深度卷积神经网络的图像阴影去除算法研究. 山东省研究生优秀成果奖二等奖
[6] 苏循洋, 王雪娇, 宋昕洋. 基于深度学习的多聚焦图像融合方法研究. 山东省研究生优秀成果奖三等奖
[7] 蒋申, 宋鹏斐, 刘方瑾. 基于注意力的多源图像融合算法研究. 山东省研究生优秀成果奖三等奖
[8] 国家奖学金：李桂会、苑根基、冯晓美、姜李脉、张婉婉、崔恒帅、张鑫宇、蒋申
[9] 省优秀毕业生：李桂会、苑根基、韩梦、张海程、冯晓美、丁元娟、张婉婉、姜李脉、陈心雨、张鑫宇、黄志雄、崔恒帅、王雪娇、蒋申、吴盼、苏循洋、李心雨、宋鹏斐
读博：
宋鹏斐(复旦大学)、刘方瑾(中国科学技术大学)、张鑫宇(南开大学)、黄志雄(大连理工大学)、崔恒帅(大连理工大学)、王雪娇(华东师范大学)、许新涛(厦门大学)、蒋申(南京理工大学)、吴盼(深圳大学)、朱文刚(天津大学)、苏循洋(中国海洋大学)、姜李脉(中国科学院大学)、张婉婉(上海大学)、于娜娜(天津大学)、李小玲(北京科技大学)、冯晓美(大连理工大学)、迟杨(大连理工大学)、范国栋(青岛大学)、张天霖(山东师范大学)、苑根基(青岛大学)、李桂会(中国海洋大学)、李孟军(中国矿业大学)、郭杰(山东大学)、任璐(大连理工大学)、陈征(大连理工大学)
论文：
[1] Xunyang Su(苏循洋), Jinjiang Li, Zhen Hua.Transformer-based Regression Network for Pansharpening Remote Sensing Images.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.DOI:10.1109/TGRS.2022.3152425
[2] Pengfei Song(宋鹏斐), Jinjiang Li, Zhiyong An,Hui Fan, Linwei Fan. CTMFNet: CNN and Transformer Multi-scale Fusion networkfor City Remote Sensing Image Segmentation. IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2022.3232143
[3] ZhiXiong Huang(黄志雄), Jinjiang Li, Zhen Hua,Linwei Fan. Underwater Image Enhancement via Adaptive Group Attention-basedMultiScale Cascade Transformer. IEEE Transactions on Instrumentation &Measurement. DOI: 10.1109/TIM.2022.3189630
[4] Hengshuai Cui(崔恒帅)，Jinjiang Li, Zhen Hua, Linwei Fan.Progressive Dual Branch Network for Low Light Image Enhancement. IEEETransactions on Instrumentation & Measurement. DOI:10.1109/TIM.2022.3216880
[5] Xuejiao WANG(王雪娇), Zhen Hua, Jinjiang Li.PACCDU: Pyramid Attention Cross Convolutional Dual UNet for Infrared andVisible Image Fusion . IEEE Transactions on Instrumentation &Measurement. DOI: 10.1109/TIM.2022.3216399
[6] Wengang Zhu(朱文刚), Jinjiang Li, Zhiyong An, Zhen Hua. Mutiscale Hybrid AttentionTransformer for Remote Sensing Image Pansharpening. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3239013
[7] Xunyang Su(苏循洋), Jinjiang Li, Zhen Hua. Attention-Basedand Staged Iterative Networks for Pan-sharpening of Remote Sensing Images. IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2022.3215205
[8] Wanwan Zhang(张婉婉), Jinjiang Li, Zhen Hua.Attention-based Multistage Fusion Network for Remote SensingImagePansharpening. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.DOI:10.1109/TGRS.2021.3113984.
[9] Zhixuan Li(李知璇), Jinjiang Li, Fan Zhang,Linwei Fan. CADUI: Cross Attention-based Depth Unfolding Iteration Network forPan-sharpening remote sensing images. IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3267841
[10] Xintao Xu(许新涛), Zhe Yang, Jinjiang Li. AMCA: Attention-guided Multi-scaleContext Aggregation Network for Remote Sensing Image Change Detection. IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing. 10.1109/TGRS.2023.3272006
[11] Xinyang Song(宋洋昕), Zhen Hua, Jinjiang Li. Remote sensing image change detectiontransformer network based on dual-feature mixed attention. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing. DOI: 10.1109/TGRS.2022.3209972
[12] Jinjiang Li, Xiaomei Feng(冯晓美), Zhen Hua. Low-light imageenhancement via progressive-recursive network. IEEE Transactions on Circuitsand Systems for Video Technology. DOI: 10.1109/TCSVT.2021.3049940
[13] Xinyu Zhang(张鑫宇), Jinjiang Li, Zhen Hua.MFFE: Multi Feature Fusion Enhanced Net for image dehazing. SignalProcessing:Image Communication. DOI: 10.1016/j.image.2022.116719.
[14] Xiaomei Feng(冯晓美), Jinjiang Li, Zhen Hua.Guided filter-based multi-scale super-resolution reconstruction. CAAITransactions on Intelligence Technology. DOI: 10.1049/trit.2019.0065
[15] Genji Yuan(苑根基), Jinjiang Li, Hui Fan.Evaluating the robustness of image matting algorithm. CAAI Transactions onIntelligence Technology. DOI: 10.1049/trit.2020.0079
[16] Xiangnan Ren(任向楠), Jinjiang Li, Zhen Hua,Xinbo Jiang. Consistent image processing based on co-saliency. CAAITransactions on Intelligence Technology. DOI: 10.1049/cit2.12020
[17] Shen Jiang(蒋申), Jinjiang Li, Zhen Hua.DPCFN: Dual Path Cross Fusion Network for Medical Image Segmentation.Engineering Applications of Artificial Intelligence. DOI:10.1016/j.engappai.2022.105420
[18] Fangjin Liu(刘方瑾), Zhen Hua, Jinjiang Li.MFBGR: Multi-scale Feature Boundary Graph Reasoning Network for PolypSegmentation Engineering. Applications of Artificial Intelligence. DOI:10.1016/j.engappai.2023.106213
[19] Pan Wu(吴盼), Limai Jiang(姜李脉),Zhen Hua, Jinjiang Li. Multi-focus ImageFusion: Transformer and Shallow Feature Attention Matters. Displays. DOI:10.1016/j.displa.2022.102353
[20] Zhaojin Fu(傅钊进), Jinjiang Li, Zhen Hua. DEAU-Net: Attention networks based ondual encoder for Medical Image Segmentation. Computers in Biology and Medicine.DOI: 10.1016/j.compbiomed.2022.106197
[21] Tianlin Zhang(张天霖), Jinjiang Li, HuiFan.Progressive edge-sensing dynamic scene deblurring. Computational VisualMedia. DOI: 10.1007/s41095-021-0246-4.
[22] Yang Chi(迟杨), Jinjiang Li, HuiFan.Pyramid-attention based multi-scale feature fusion network for multispectralpan-sharpening. Applied Intelligence. DOI: 10.1007/s10489-021-02732-5
[23] Guodong Fan(范国栋), Zhen Hua, Jinjiang Li. Multi-scale depth information fusionnetwork for image dehazing. Applied Intelligence. DOI:10.1007/s10489-021-02236-2
[24]Limai Jiang(姜李脉), Hui Fan, Jinjiang Li. Amulti-focus image fusion method based on attention mechanism and supervisedlearning. Applied Intelligence. DOI: 10.1007/s10489-021-02358-7
[25] Xiaomei Feng(冯晓美), Jinjiang Li, Zhen Hua,FanZhang. Low-light image enhancement based on multi-illumination estimation.Applied Intelligence. DOI: 10.1007/s10489-020-02119-y
[26] Nana YU(于娜娜), Jinjiang Li, ZhenHua.FLA-Net: Multi-stage modular network for low-light image enhancement. TheVisual Computer. DOI: 10.1007/s00371-022-02402-8
[27] Xiaoling Li(李小玲), Zhen Hua, Jinjiang Li. Attention-based adaptive featureselection for Multi-stage image Dehazing. The Visual Computer. DOI:10.1007/s00371-021-02365-2
[28] Cunzhe Liu(刘存哲), Zhen Hua, Jinjiang Li. Reference-based dual-task framework formotion deblurring. The Visual Computer. DOI: 10.1007/s00371-023-02771-8
[29] Guihui Li(李桂会), Jinjiang Li, Hui Fan.Edge-guidedmultispectral image fusion algorithm. Journal of Applied RemoteSensing. DOI:10.1117/1.JRS.14.046515
[30] Xinyu Chen(陈心雨), Jinjiang Li, ZhenHua.Low-light image enhancement based on exponential Retinex variational model.IET Image Processing. DOI: 10.1049/ipr2.12287.
