研究方向
模式識別、圖像重建
教育背景
2011.09-2015.07,本科就讀于廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院軟件工程專業(yè)
2015.09-2018.06,碩士就讀于華僑大學(xué)計算機技術(shù)專業(yè)
工作經(jīng)歷
2016.03-2018.7,泉州市中仿宏業(yè)科技有限公司,Web開發(fā)工程師(實習(xí))。
科研成果
[1]黃煒欽,黃德天,顧培婷等. 空間自適應(yīng)正則化的圖像超分重建算法[J]. 小型微型計算機系統(tǒng)(北大核心),2017,38(6):1398-1403.
[2]黃煒欽,黃德天,柳培忠等. 聯(lián)合稀疏表示和總變分正則化的超分辨率重建方法[J]. 海峽科學(xué),2016(7):33-37.
[3]黃煒欽,黃德天,顧培婷等. 非局部相似和雙邊濾波的圖像超分重建 (已被《華僑大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》錄用,北大核心)
[4]Huang D T, Huang W Q, Gu P T, et al. Image super-resolution reconstruction based on regularization technique and guided filter[J]. Infrared Physics & Technology, 2017, 83:103-113. (SCI檢索 ) ,第二作者。
[5]Huang D T, Huang W Q, Huang H, et al. Application of regularization technique in image super-resolution algorithm via sparse representation[J]. Optoelectronics Letters, 2017, 13(6):439-443. (EI檢索) ,第二作者。
[6]Huang D T, Huang W Q, Yuan Z G, et al. Image super-resolution algorithm based on an improved sparse autoencoder[J]. Information, 2018, 9(1):11. (EI檢索) ,第二作者。
[7]黃德天,黃煒欽,云海姣等. 正則化技術(shù)和低秩矩陣在稀疏表示超分辨率算法中的應(yīng)用[J]. 計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報,2018,30(5):868-877. (EI檢索) ,第二作者。
[8]受理專利:基于稀疏正則化技術(shù)和加權(quán)引導(dǎo)濾波的圖像超分辨率方法(受理號:201710718998.2);排名第一,發(fā)明專利。
參與科研項目
福建省教育廳中青年教師教育科研項目“基于稀疏表示和RBM網(wǎng)絡(luò)的超分辨率算法研究”(項目編號JAT170053)。
個人榮譽
本科期間,榮獲國家獎學(xué)金、廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院學(xué)業(yè)一等獎學(xué)金、優(yōu)秀三好學(xué)生、優(yōu)秀團(tuán)員、優(yōu)秀團(tuán)干部、優(yōu)秀畢業(yè)設(shè)計、優(yōu)秀畢業(yè)生等榮譽。
碩士期間,榮獲碩士國家獎學(xué)金、華僑大學(xué)學(xué)業(yè)一、二等獎學(xué)金、優(yōu)秀三好學(xué)生、優(yōu)秀畢業(yè)生、“互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽金、獎等榮譽。