Profile

赵丽玲，女，1978年5月，南京信息工程大学自动化学院，副教授，硕士生导师。

教育经历

[1] 南京理工大学  |  模式识别与智能系统  |  博士研究生

[2] 南京信息工程大学  |  系统分析与集成  |  硕士研究生

[3] 南京气象学院  |  气象学  |  学士

工作经历

1. [1] 南京信息工程大学  |  自动化学院  |  讲师、副教授
   

[2] 新加坡南洋理工大学  |  计算机科学与工程学院  |  访问学者

[3] 象辑（南京）研究院  |  AI研究院  |  工程实践

研究方向

数字图像处理，计算机视觉，遥感图像分析与解译等智能信息处理技术。

科研项目

• 电商综合服务平台商品数据分析和挖掘算法（主持），2025-2026，企事业单位委托项目
  

• 数据与知识联合驱动的台风强度预报深度学习模型研究（主持），2022-2024，中国气象局上海台风所

• 基于关键气象要素反演与降尺度的强对流天气智能预报（主要参与），2022-2025，国家自然科学基金（联合基金）

• 面向卫星云图图像的字典学习超分辨方法研究（主持），2019-2021，国家自然科学基金

• 面向高光谱数据分类的深度学习方法研究（参与），2017-2019，国家自然科学基金

• 基于结构化低秩表示的运动目标分割研究（参与），2014-2016，国家自然科学基金

• 新型测图卫星图像增强关键问题研究（参与），2010-2011，企事业单位委托项目

• 电影“院线通”验票系统——手机二维码识别子系统（主持），2009-2010，企事业单位委托项目
  

论文成果（一作，通讯）

1. Zhao L, Liao Z, Sun Q. MRDAM: Satellite Cloud Image Super-Resolution via Multi-Scale Residual Deformable Attention Mechanism[J]. Remote Sensing, 2025, 17(21): 3509.
   

2. Zhao L, Chen J, Liao Z, et al. Multi-Scale Feature Mixed Attention Network for Cloud and Snow Segmentation in Remote Sensing Images[J]. Remote Sensing, 2025, 17(11): 1872.

3. Yuan J, Zhao L*, Yu R, et al. A Physics-Enhanced Network for Predicting Sequential Satellite Images of Typhoon Clouds[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2025.

4. 宋阳,钱佳星,赵丽玲*,等.枪弹冲击下UHMWPE层合板背弹面动态响应分析及快速预测方法研究[J].复合材料学报,2025,1-14

5. Shi F, Xu H, Zhao L, et al. Snow Depth Estimation with Combined Terrain and Remote Sensing Information over High-Latitude Asia[J]. Applied Sciences, 2025, 16(1): 427.

6. Meng F, Xiong X, Zhao L. A Time and Frequency Domain Based Dual-Attention Neural Network for Tropical Cyclone Track Prediction[J]. Applied Sciences, 2025, 16(1): 436.

7. Zhao L, Chen J, Shahzad M, et al. MFPANet: multi-scale feature perception and aggregation network for high-resolution snow depth estimation[J]. Remote Sensing, 2024, 16(12): 2087.

8. Zhao L, Duanmu X, Sun Q. A Prior-Knowledge-Based Generative Adversarial Network for Unsupervised Satellite Cloud Image Restoration[J]. Remote Sensing, 2023, 15(19): 4820.

9. Zhao L, Yu H, Wang Y. Mslp: Deep superresolution for meteorological satellite image[J]. Complexity, 2021, 2021(1): 2678124.

10. Zhao L, Lu T, Sun Q. Image Super-Resolution Based on Non-local Convolutional Neural Network[C]//Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV). Cham: Springer International Publishing, 2020: 577-588.

11. Zhao, L., Chen, Y., & Sheng, V. S.. A real-time typhoon eye detection method based on deep learning for meteorological information forensics. J. Real-Time Image Process., 2020, 17, 95–102.

12. Zhao L, Lin Y, Zhang Z, et al. Ground-Based Cloud Images Recognition Based on GAN and PCANet[C]//International Conference on Artificial Intelligence and Security. Cham: Springer International Publishing, 2019: 379-390.

13. 赵丽玲, 孙权森. 改进相似性度量模型的单幅图像自学习超分辨算法[J]. 数据采集与处理, 2018, 33(2): 240-247.

14. 赵丽玲, 孙权森, 张泽林. 基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建[J]. 数据采集与处理, 2018, 33(4): 740-750.

15. Liling Z, Zelin Z, Quansen S. Deep learning based super resolution using significant and general regions[C]//2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2018: 2516-2520.

16. 赵丽玲, 孙权森. 通过直方图中轴化提高融合图像光谱保真度[J]. 计算机应用, 2017, 37(2): 559-563.

17. Zhao L, Sun Q, Zhang Z. Single image super-resolution based on deep learning features and dictionary model[J]. IEEE Access, 2017, 5: 17126-17135.

18. 赵丽玲, 吴毅, 刘青山, 等. 多普勒雷达图像逆风区的自动监测识别[J]. 南京信息工程大学学报: 自然科学版, 2016, 8(4): 310-315.

19. Liling Z, Yuhui Z, Quansen S, et al. A New Method Improving Image Matching Accuracy Based On Cumulative Histogram[J]. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, 2013, 6(2): 55-64.

20. Zhao L, Zheng Y, Sun Q, et al. A novel approach for approving constant image brightness[C]//2009 International Conference on Wireless Communications & Signal Processing. IEEE, 2009: 1-4.

专利成果

1. 基于流体动力学约束的台风云图序列超分辨率重建方法（发明专利）
   

2. 基于多模态融合网络模型的台风路径与强度预测方法（发明专利）
   

3. 一种基于多尺度特征感知神经网络的积雪深度预测方法（发明专利）

4. 一种基于物理成像先验损失的卫星云图图像复原方法（发明专利）

5. 基于形态学和逻辑运算的多普勒雷达图像逆风区检测方法（发明专利）

6. 基于图像纹理信息构建损失函数的高分辨图像预测方法（发明专利，转让）

7. 一种面向汽车车位共享的智能锁系统（实用新型专利）

8. 基于微笑度分析的服务窗口智能装置（实用新型专利，转让）

9. 汽车远近光灯智能切换装置（实用新型专利）

10. 一种基于笑脸识别的自动售货机打折装置（实用新型专利）

11. 车辆智能防撞装置（实用新型专利）

12. 基于语音识别的手机自拍杆云台控制装置（实用新型专利）

13. 基于手势识别的手机自拍杆云台控制装置（实用新型专利）
    

授课信息

《数字图像处理》（中文、英文）自动化、数据科学与大数据技术、测控技术与仪器专业

《计算机视觉》（中文）自动化、数据科学与大数据技术专业

《Python程序设计》（中文、英文）数据科学与大数据技术专业

教学资源

1. 机器是如何“成为”艺术大师的？  江苏省高校微课教学比赛（2020年）一等奖 https://mp.weixin.qq.com/s/zGl0IKtTd58-gRjV-GngzQ

2. 机器是如何“看懂”图像的？  江苏省高校微课教学比赛（2019年）一等奖 https://mp.weixin.qq.com/s/9oQxAx5Kb1fykr_68rNM1A

教学论文

1. 面向新工科人工智能创新人才培养的教学设计与实践 ——以《计算机视觉》课程为例，沈阳大学学报（社会科学版），2024

2. 高校工科课程思政改革的特点与实践关键，内蒙古师范大学学报(教育科学版)，2019

3. 中外高校大学生竞赛现状分析，文教资料，2009

4. “冷”观高校竞赛“热”现象，文教资料，2009
   

教学成果

1. 《数字图像处理实战》教材，人民邮电出版社，2023

2. 《数字图像处理》，国家级一流课程（2/5），2023

3. 《图像理解》，南京信息工程大学研究生优秀课程（2/5），2022

4. 《数字图像处理》 ，江苏省一流课程（2/5），2021

5. 教师教学创新大赛，南京信息工程大学二等奖（1/5），2021

6. 机器是如何“成为”艺术大师的？，江苏省高校微课教学比赛一等奖（1/2），2020

7. 教学实践创新先进个人，南京信息工程大学（1/1），2020

8. 让世界来看中国画，南京信息工程大学课程思政微课教学比赛一等奖（1/1），2020

9. 机器是如何“看懂”图像的？，江苏省高校微课教学比赛一等奖（1/1），2019
   

10. 萌妹们的最爱“美颜算法”，南京信息工程大学微课教学比赛一等奖（1/1），2019
    

个人荣誉

1. 南京信息工程大学优秀研究生导师团队（三全育人），2023

2. 南京信息工程大学师德先进个人，2023

3. 南京信息工程大学优秀党务工作者，2019

4. 南京信息工程大学党建工作创新奖，2016

5. 南京信息工程大学先进基层党组织，2015

6. 南京信息工程大学优秀党务工作者，2015

7. 南京信息工程大学优秀教工党员，2009
   

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