一、从事专业及研究方向
从事专业：人工智能、信息与通信工程、计算机科学与技术
研究方向：深度学习、智慧医疗、底层视觉感知、遥感影像解译等
二、工作经历
2024.12—至今，河南科技学院信息工程学院副教授
2024.11—至今，河南科技学院信息工程学院学术副院长
2024.07—至今，东南大学南通海洋高等研究院访问学者
2024.01—至今，郑州大学博士后
2023.10—2024.10，河南科技学院信息工程学院研究生秘书
2023.07—至今，河南科技学院计算机应用研究所所长
2022.08—2024.12，河南科技学院信息工程学院讲师（内聘教授）
三、科研成果
（一）承担主要课题
1.中国博士后科学基金面上项目“深度学习赋能的小麦高光谱图像生成与鉴别研究”，（2024.07—2025.12），在研，主持；
2.河南省科技研发计划联合基金—青年科学家项目“耦合局部特征和层分解模型的水下机器人视觉增强研究”，（2024.01—2026.12），在研，主持；
3.河南省博士后科学基金匹配资助项目“深度学习赋能的小麦高光谱图像生成与鉴别研究”，（2025.01—2025.12），在研，主持；
4.河南省重点研发与推广专项项目“面向水下机器人视觉增强的多范数变分模型研究及应用”，（2024.01—2025.12），在研，主持；
5.河南省教师教育课程改革研究项目“智能教育下师范生数字化能力培养体系的构建与实践”，（2024.01—2024.12），在研，主持；
6.河南科技学院高层次人才引育计划项目“面向复杂海洋环境下的水下图像分类与清晰化方法研究”，（2022.09—2025.09），在研，主持；
7.河南省自然科学青年基金项目“面向复杂退化类型的水下光学图像分类与清晰化研究”，（2023.01—2024.07），结项，主持；
8.河南省重点研发专项项目“面向智慧黄河水下监测的软件定义自主航行器网络关键技术及应用”，（2024.01—2027.12），在研，第一参与人；
9.河南省重点研发与推广专项项目“面向交叉感知注意力网络的小麦品种鉴别研究及应用”，（2024.01—2025.12），在研，第一参与人；
10.河南省高等教育教学改革研究与实践项目“地方本科高校微专业建设的探索与实践”，（2024.01—2026.12），在研，第一参与人；
（二）近年代表性论文（*通讯作者）
[1]第一作者. Underwater image enhancement via minimal color loss and locally adaptive contrast enhancement. IEEE Transactions on Image Processing, 2022.(中科院1区Top, IF:11.04，ESI Highly Cited Paper & ESI Hot Paper&Popular Documents)
[2]第一作者. Underwater image enhancement via weighted wavelet visual perception fusion. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024.(中科院1区Top, IF:8.30，ESI Highly Cited Paper & ESI Hot Paper&Popular Documents)
[3]第一作者. GACNet: Generate adversarial-driven cross-aware network for hyperspectral wheat variety identification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024.(中科院1区Top, IF:7.50, ESI Highly Cited Paper & ESI Hot Paper)
[4]第一作者. Underwater image enhancement via principal component fusion of foreground and background. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2024.(中科院1区Top, IF:8.30, Popular Documents)
[5]第一作者.Underwater Image Enhancement via Wavelet Decomposition Fusion of Advantage Contrast. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2025. (中科院1区Top，IF: 8.30, Popular Documents)
[6]第一作者. CVANet: Cascaded visual attention network for single image super-resolution. Neural Networks, 2024. (中科院1区Top, IF:6.00, ESI Highly Cited Paper)
[7]第一作者. Retinex-inspired color correction and detail preserved fusion for underwater image enhancement. Computers and electronics in Agriculture, 2022. (中科院1区Top, IF:7.70)
[8]第一作者. CATNet: Cascaded attention transformer network for marine species image classification. Expert Systems with Applications, 2024. (中科院1区Top, IF: 7.50, ESI Highly Cited Paper)
[9]第一作者. Unified multi-color-model-learning-based deep support vector machine for underwater image classification. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024. (中科院1区Top, IF:7.50)
[10]第一作者. AGANet: Attention-guided Generative Adversarial Network for Corn Hyperspectral Images Augmentation. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2024. (中科院2区, IF:4.30)
[11]第一作者. Underwater Image Enhancement via Piecewise Color Correction and Dual Prior Optimized Contrast Enhancement. IEEE Signal Processing Letters, 2023. (中科院2区, IF:3.20，ESI Highly Cited Paper & ESI Hot Paper&Popular Documents)
[12]第一作者. Underwater image enhancement by attenuated color channel correction and detail preserved contrast enhancement.IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2022.(中科院2区, IF:3.80，ESI Highly Cited Paper &Popular Documents)
[13]第一作者. Enhancing underwater image via color correction and Bi-interval contrast enhancement.Signal Processing: Image Communication, 2021.(中科院2区, IF:3.40，ESI Highly Cited Paper)
[14]第一作者. SSTNet: Spatial, Spectral, and Texture Aware Attention Network using Hyperspectral Image for Corn Variety Identification.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022. (中科院2区, IF:4.00)
[15]第一作者. DBCLNet: Dual-branch collaborative learning network for crop disease identification.Frontiers in Plant Science, 2023. (中科院2区Top, IF:4.10)
[16]第一作者. Multi-feature embedded learning SVM for cloud detection in remote sensing images. Computers and Electrical Engineering, 2022. (中科院3区)
[17]第一作者. Color correction and adaptive contrast enhancement for underwater image enhancement. Computers and Electrical Engineering, 2021. (中科院3区)
[18]第一作者. 基于核极限学习机融合堆栈稀疏自编码的近红外光谱药品鉴别方法. 分析化学, 2018.(中科院4区)
[19]共同第一. Underwater Image Quality Improvement via Color, Detail, and Contrast Restoration. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024.(中科院1区Top, IF:8.30，ESI Highly Cited Paper)
[20]共同第一.An Image Restoration Method with Generalized Image Formation Model for Poor Visible Conditions. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022.(中科院1区Top, IF:7.50)
[21]通讯作者. Constructing Balanced Training Samples: A New Perspective on Long-tailed Classification. IEEE Transactions on Multimedia, 2025. (中科院1区Top, IF:8.40)
[22]通讯作者. S4: Self-Supervised learning with sparse-dense sampling. Knowledge-Based Systems, 2024. (中科院1区Top, IF:7.20)
[23]通讯作者. Underwater image enhancement via integrated RGB and LAB color models. Signal Processing: Image Communication, 2022. (中科院2区, IF:3.40)
[24]通讯作者. Local Reference Feature Transfer (LRFT): A Simple Pre-processing Step for Image Enhancement.Pattern Recognition Letters, 2024. (中科院3区)
[25]通讯作者. ZAP: Underwater Image Color Correction via Zero Approximation Principle. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2024. (中科院3区)
[26]通讯作者. DAPNet: Dual Attention Probabilistic Network for Underwater Image Enhancement. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2025. (中科院3区)
[27]通讯作者. Underwater Image Color Correction via Color Channel Transfer. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2024. (中科院3区)
[28]通讯作者.MACT: Underwater image color correction via Minimally Attenuated Channel Transfer.Pattern Recognition Letters, 2025. (中科院3区)
[29]通讯作者. Underwater Optical Image Contrast Enhancement via Color Channel Matching. Pattern Recognition Letters, 2025. (中科院3区)
[30]通讯作者. MCSNet: Multi-color Space Encoder and Multi-channel Attention network for Underwater image classification.Computers and Electrical Engineering, 2023. (中科院3区)
[31]通讯作者. Machine Learning-Enhanced Vision Systems for Cutting Tool Notch Detection in New Energy Battery Manufacturing.Measurement Science and Technology, 2024. (中科院3区)
[32]通讯作者. 混合卷积神经网络对于高光谱小麦品种鉴别.光谱学与光谱分析, 2024.(中科院4区)
[33]通讯作者. 水下图像清晰化方法研究现状.中国图像图形学报, 2025.
（三）近年授权发明专利
[1]排名第一，已授权，局部自适应的水下图像颜色校正方法(ZL202210555492.5)
[2]排名第一，已授权，局部自适应的水下图像对比度增强方法(ZL202210556777.0)
[3]排名第一，已授权，双先验优化的水下图像对比度增强方法(ZL202211449049.6)
[4]排名第二，已授权，一种基于多通道卷积的MSRCR图像去雾方法(ZL201910041240.9)
[5]排名第二，已授权，一种基于高、低频信息融合的水下图像增强方法(ZL201910807224.6)
[6]排名第二，已授权，一种基于颜色校正和对比度拉伸的水下图像增强方法(ZL201910818691.9)
[7]排名第二，已授权，一种基于选择性补偿颜色和三区间均衡的水下图像增强方法(ZL201911319794.7)
（四）学术论著
[1]Weidong Zhang, Research on Underwater Image Enhancement and Recovery Methods in Complex Environments, 南开大学出版社, ISBN:9787310067305, April, 2025
四、主讲课程
本科生：人工智能技术、单片机开发与设计、MATLAB开发与应用
研究生：计算机视觉、算法设计与分析、文献检索与科技论文写作
五、获奖情况
1.2024年1篇论文入选IEEE Signal Processing Society's top-25 most downloaded articles on IEEE SPL;
2.2024年Outstanding Reviewer of IEEE Journal of Oceanic Engineering;
3.2024年入选2023年度全球前2%顶尖科学家;
4.2024年获得郑州大学第一届博士后创新创业大赛银奖；
5.2024年指导本科生立项国家级大学生创新训练计划项目；
6.2024年获得河南省教育厅科技成果奖优秀科技论文一等奖；
7.2024年获得 The 9th International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics“Best Student Paper”;
8.2024 年获得河南省教育厅科技成果奖科学技术进步奖一等奖;
9.2024年指导学生荣获第十五届蓝桥杯省赛一、二、三等奖6项，国赛二、三等奖4项；
10.2023年指导本科生立项国家级大学生创新训练计划项目；
11.2023年指导本科生荣获第九届河南省大学生机器人竞赛机器人专项赛二等奖1项；
12.2023年指导本科生荣获第五届马蹄杯大赛国赛银奖1项、铜奖2项；
13.2023年获得河南省教育厅科技成果奖优秀科技论文一等奖；
14.2023年1篇文章入选IEEE Signal Processing Society's top-25 most downloaded articles on IEEE TIP；
15.2022年获得仿真教学应用赛道仿真教学课件制作方向高校工科组省级二等奖；
16.2022年指导本科生荣获第十三届蓝桥杯省赛一、二等奖各1项，国赛二等奖1项。
六、学术兼职
IEEE Senior Member；
CCF Senior Member；
河南省电工技术学会理事;
AAAI-2024程序委员会委员；
AAAI-2025程序委员会委员；
ICIGP-2024程序委员会委员；
《海军航空大学学报》青年编委;
《Journal of Artificial Intelligence & Control Systems》青年编委。
七、常用邮箱
zwd_wd@163.com
八、学生培养
1）指导2022级硕士研究生刘庆敏获得硕士研究生国家奖学金 中华人民共和国教育部 2025
2）共同指导2023级硕士研究生陈巩超获得硕士研究生国家奖学金 中华人民共和国教育部 2025
九、在课题组你能得到什么
1）指导：导师会亲自指导每一位学生，包括科研思维、科研素养、学术视野、论文写作、学术报告等多个方面。研究组每周有一次组会，通过讨论解决工作中遇到的问题。
2）环境：课题组提供优越的工作环境和计算资源。本课题组同学一般坐在同一实验室，便于随时讨论。课题组承诺将会为每一位研究生配备高性能计算资源，本科生将视情况而定。
3）资助：按照一定的标准给研究组同学发放科研劳务费，有相关突出研究成果的研究生（SCI 二区以上的 IEEE 汇刊和 CCF-A 类会议），会根据学生的实际贡献给予奖励。
4）交流：积极鼓励学生参与高质量的国内和国际交流。合理的国内交流（例如参加国内学术研讨会）全额资助，国际交流视情况而定。
十、申请加入课题组需要满足什么条件
1. 尊敬师长、诚实守信、谦虚礼貌、性格沉稳、笃实好学；
2. 身心健康、积极向上，鼓励学生积极参加体育锻炼；
3. 有好奇心和求知欲，乐于探索未知领域，喜欢从事创新性工作；
4. 具有良好的编程能力（不限语言），精通某一套数学理论或方法者优先；
5. 对图像处理、计算机视觉、深度学习及其应用等方向具有浓厚兴趣；
6. 对硕士研究生而言，欢迎统考分数过线的学生尽早与我联系，确定选择本课题组的同学，要求提前进组学习。
