薛吉则

个人简介

   薛吉则，西安邮电大学副教授，硕士生导师。2017年在西北工业大学获得控制工程硕士学位；2022年在西北工业大学获得控制科学与工程博士学位；2019年至2021年比利时根特大学电子通信和信息处理系公派联合培养博士生，期间在IMEC（比利时微电子研究中心）从事高光谱快照式成像算法的研发工作。2022开始在西安邮电大学通信与信息工程学院工作。

   主要从事张量/矩阵建模及深度学习在高光谱图像处理和分析中的理论和应用研究，获得2022年陕西高等学校科学技术奖一等奖、2022年中国产学研合作创新与促进奖、2021年度陕西高等学校科学技术特等奖和2018、2019、2020年度博士研究生国家奖学金。在国内外主流期刊和会议发表论文20余篇，以第1作者（含通讯作者）在图像处理和机器学习顶级刊物IEEE TIP, IEEE TCYB, IEEE TNNLS, IEEE TGRS, IEEE TMM等发表SCI 1区9篇，SCI 2区2篇，EI 2篇，其中ESI高被引论文3篇。主持国家自然科学基金1项和西北工业大学博士论文创新基金1项（优秀结题），参与国家自然科学基金3项，陕西省自然科学基金1项和深圳市科技计划1项。

   担任陕西省图像图形学学会理事，IEEE会员。任IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing，IEEE Transactions on Signal Processing，自动化学报（英文版）等多个国内外著名刊物审稿人。

研究方向

   高光谱图像复原（降噪、分辨率增强、压缩重建和缺失信息补全）研究；

   稀疏/低秩矩阵和张量建模及其在高维数据数据处理和分析中的理论和应用研究；

   可解释性的深度学习模型及应用研究；

教学方向

   数字音频技术

科研奖励

1、2022年陕西高等学校科学技术奖一等奖

2、2022年中国产学研合作创新与促进奖

3、2021年度陕西高等学校科学技术特等奖

科研项目

1、薛吉则，2024.1-2026.12，基于多维图张量表达的高光谱图像复原算法研究，国家自然科学基金（青年科学基金项目）

2、薛吉则，2019.01-2020.12，基于低秩先验的张量复原算法研究，西北工业大学博士论文创新基金

发表论文

[1] J. Xue, Y. Zhao, and J. C. -W. Chan.“When Laplacian Scale Mixture Meets Three-Layer Transform: A Parametric Tensor Sparsity for Tensor Completion,”IEEE Transactions on Cybernetics, 52 (12), 13887-13901, 2022. (JCR1区，IF=19.118，ESI高被引论文)

[2] J. Xue, Y. Zhao, W. Liao and J. C. -W. Chan. “Multi-Layer Sparsity-based Tensor Decomposition for Low-rank Tensor Completion,”IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 33 (11), 6916-6930, 2022. (JCR1区，IF=10.451)

[3] J. Xue, Y. Bu, Y. Zhao, W. Liao. J. C. -W. Chan and W. Philips. “Spatial-Spectral Structured Sparse Low-rank Representation for Hyperspectral Image Super-resolution,”IEEE Transactions on Image Processing, vol. 30, pp. 3084-3097, 2021. (JCR1区，IF=10.856，ESI高被引论文)

[4] J. Xue, Y. Zhao, W. Liao, J. C. -W. Chan and S. G. Kong, “Enhanced Sparsity Prior Model for Low-Rank Tensor Completion,”IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 31(11), pp. 4567-4581, 2020. (JCR1区，IF=10.451))

[5] J. Xue, Y. Zhao, W. Liao and J. C. -W. Chan,“Nonlocal Low-Rank Regularized Tensor Decomposition for Hyperspectral Image Denoising,”IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(7), pp. 5174-5189, 2019. (JCR 1区，IF=5.600，ESI高被引论文)

会议与工作论文

1、Y. Zhao, J. Xue and J. Hao,“Tensor Non-local Low-rank Regularization for Recovering Compressed Hyperspectral Images,”IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Beijing, 2017, pp. 3046-3050.

2、J. Xue and Y. Zhao,“Rank-1 Tensor Decomposition for Hyperspectral Image Denoising with Nonlocal Low-Rank Regularization,”IEEE International Conference on Machine Vision and Information Technology (CMVIT), Singapore, 2017, pp. 40-45.

联系方式

    Jize.Xue@xupt.edu.cn