E 家之言 26 期：图信号处理基础理论与应用主题论坛

　　E 家之言系列论坛 | 26 期

　　主 题

　　图信号处理基础理论与应用

　　主 办

　　《电子与信息学报》融媒体工作室

　　中国科学院空天信息创新研究院

　　中国电子学会电路与系统分会

　　报告人

　　柴利，许述文，李国兵，蒋俊正

　　时 间

　　2023-05-16 19:00-21:45

　　线 上

　　腾讯会议：181-698-177

　　线上参会交流，请预约腾讯会议

　　点击链接报名后入会（名额有限）

　　https://meeting.tencent.com/dm/c3L6AI2fDFMl

　　直 播

　　若不便线上参会，可预约收看直播

　　直播录像也将在会后放在以下平台

　　议 程

　　19:00-19:05

　　主办方致辞

　　陈倩 副研究员、《电子与信息学报》编辑部主任

　　19:05-19:45

　　基于图信号处理的 PET 图像去噪与重构方法

　　柴利 教授，浙江大学

　　19:45-20:25

　　基于图结构的海面微弱目标检测方法

　　许述文 教授，西安电子科技大学

　　20:25-21:05

　　图信号处理在物联网中的应用初探

　　李国兵 副教授，西安交通大学

　　21:05-21:45

　　图信号处理：基础理论与分布式处理方法

　　蒋俊正 教授，桂林电子科技大学

　　柴 利

　　教授

　　柴利，教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者、国务院特殊津贴专家。现为浙江大学控制科学与工程学院求是特聘教授。1994 年和 1997 年分别于浙江大学获学士和硕士学位，2002 年获香港科技大学博士学位。曾于杭州电子科技大学、武汉科技大学工作，为首批 " 全国高校黄大年式教师团队 " 负责人，曾获湖北省自然科学二等奖、湖北省先进科技工作者、湖北省高等学校优秀共产党员等荣誉奖励。柴利教授的主要研究兴趣为智能自主系统、图信号处理与学习、分布式优化、网络化控制系统等。在 IEEE TSP、TAC、TPAMI 等国际知名期刊和会议发表论文 100 余篇，主持完成 5 项国家自然科学基金项目。现为中国自动化学会 CPS 控制与决策专委会副主任委员、过程控制专委会委员等。任 IEEE TCS-II、《控制与决策》、《控制工程》等期刊编委。

　　报告题目

　　基于图信号处理的 PET 图像去噪与重构方法

　　报告摘要

　　Positron emission tomography ( PET ) is an important biomedical imaging modality for disease diagnosis. PET images have high contrast, but low spatial resolution compared to MRI and CT. Extensive researches aim to improve the quality of PET images with low counts. This talk will discuss our recent progress on denoising and reconstruction of PET images by graph signal processing ( GSP ) tools. We first introduce some basic concepts of GSP such as graph signals, graph filters, and graph Fourier transform, etc. For dynamic PET sinogram denoising, we will present a kernel graph filtering method. This method is derived from treating the dynamic sinograms as the signals on a graph, and learning the graph adaptively from the kernel principal components of the sinograms to construct a lowpass kernel graph spectrum filter. For PET image reconstruction, we will discuss the regularized KEM ( RKEM ) method with a kernel space composite regularizer. The composite regularizer consists of a convex kernel space graph regularizer that smoothes the kernel coefficients, a non-convex kernel space energy regularizer that enhances the coefficients ’ energy, and a composition constant that guarantees the convexity of composite regularizer. A globally convergent iterative algorithm is derived for RKEM reconstruction.

　　许述文

　　教授

　　许述文，工学博士，教授，博士生导师，长期从事海杂波特性感知和对海雷达弱目标探测的相关研究，就职于西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，目前为国家级信息感知协同创新中心副主任，雷达信号处理与数据处理部部长，陕西省高校青年创新团队 " 雷达目标探测与抗干扰创新团队 " 带头人，省级青年人才获得者。目前为 IEEE 高级会员、中国电子学会高级会员、中国通信学会高级会员，国家自然基金委评审专家，科技部国家科技专家库成员，教育部学科评估专家。担任《电子与信息学报》、《雷达学报》、《系统工程与电子技术》、《信号处理》、《太赫兹科学与电子信息学报》青年编委等。曾为加拿大 Mcmaster 大学 CSC 全额资助访问教授，中电集团挂职研究员。先后发表和录用学术论文 100 余篇，专著 1 本，授权专利 20 项。近五年来，主持国家自然科学基金、预研基金等国家级课题 30 余项，产学研课题 20 余项，研制了多套先进对海探测软件实验系统和硬件系统，相关研究获得省部级技术发明奖等多项奖励。

　　基于图结构的海面微弱目标检测方法

　　图域的信号处理技术是传统信号处理技术的有效扩展，由于具有更高的自由度以及可以融入更多的信息，给传统信号处理提供了一个新的思路和处理手段。雷达对海目标检测的数据是一个典型的多域多维的信号回波数据，并且数据回波存在多个空间和时间相关耦合的信息。传统的目标检测方法存在模型精度低、检测算法单一的缺点，没有充分对海杂波的空时变模型进行合理的建模和表征，并且也未将多维度回波数据的空时相关特性进行综合考量，因此不可避免地存在模型精度低、静态非自适应、更新速度慢等缺点，使得目标检测性能没有充分发掘出来。针对这些问题，课题组在大量前期研究的基础上，提出了基于图结构的雷达微弱目标检测初步方案。本报告将汇报近几年课题组在这个方面做的一些工作。

　　李国兵

　　副教授

　　李国兵，工学博士，西安交通大学副教授、博士生导师。主要从事无线通信和信号处理领域的研究工作，发表期刊和会议论文 50 余篇，已授权发明专利 40 余项；主持或参与国家自然科学基金、国家科技重大专项等国家、省部级和企业合作科研课题 30 余项；参与 5G、6G 等国际标准制定工作，是 IEEE 标准工作组和 IMT-2030（6G）推进组无线技术工作组成员。担任 IEEE 会刊、电子与信息学报等知名国际国内期刊及国际会议的论文评审人或分会主席，获评 IEEE 模范审稿人。获中国移动 2019 年 " 绽放杯 "5G 应用征集大赛西安地区优秀奖、陕西省通信学会 2021、2022" 学术金秋论坛 " 优秀论文奖，2022 华为 " 揭榜挂帅 " 项目火花奖优胜奖。当前的主要研究方向包括 5G/6G 移动通信系统、物联网关键技术及无线大数据分析等。

　　图信号处理在物联网中的应用初探

　　图信号处理可深入发掘信号的内在结构特征，是信号处理领域的新兴热点，其研究和应用近年来急速增长；物联网数据天然具有内在的时空关联结构，将图信号处理应用于物联网，可为其数据获取、重建、预测和分析问题带来新的视角和解决思路。本报告将介绍图信号处理在大规模接入、时空数据重建与分析等物联网场景的应用示例，揭示图信号处理在物联网中的广阔应用前景。

　　蒋俊正

　　教授

　　蒋俊正，教授，广西第一批八桂青年学者、广西杰出青年基金获得者。研究领域：图信号处理理论与算法、分布式信号处理理论与算法、雷达信号处理、图神经网络。近年来，主持在研 3 项国家自然科学基金 ( 含面上项目一项 ) 、1 项广西自然科学杰出青年基金、1 项广西创新驱动发展专项 ( 科技重大专项 ) 。获 2017 年广西区教学成果奖二等奖 1 项（排名第 3），获 2019 年广西区教学成果奖一等奖 1 项 ( 排名第 3 ) ，2021 年入选 " 西部之光 " 访问学者。累计发表学术论文 50 余篇，含中科院 TOP 期刊论文 4 篇、中科院 JCR 二区及以上论文 10 余篇。申请国家发明专利 50 余项，获授权国家发明专利 32 项。《电子与信息学报》编委，IEEE 高级会员，广西高等学校电子信息类教学指导委员会委员。

　　图信号处理：基础理论与分布式处理方法

　　图信号处理是当前信号处理领域的研究热点之一，其使用图模型刻画数据元素之间的关联性，综合运用图频谱理论来分析和处理非规则域数据，在传感器网络、智能电网、生物医学、智能交通等领域有着广泛的应用。本报告将介绍图信号处理的基础理论，并对图上的分布式算法进行阐述。之后，对图信号处理在高光谱图像重建等方面的应用进行介绍。