最终学位：博士
导师类型：硕士生导师
电子邮箱：liangyudong006@163.com
联系电话：0351-7010566
研究方向：计算机视觉、图像处理、机器学习
梁宇栋，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为计算机视觉、图像处理、机器学习应用（尤其是深度学习）、人工智能，近期聚焦于基于预训练多模态大模型的图像增强任务（图像去雾、去雨、低光增强、超分辨率）、图像质量评价、低质图像目标检测相关研究。现任中国计算机学会多媒体专委会执行委员，中国图象图形学会机器视觉专委会委员，自动化学会混合智能专委会委员，自动化学会普及工作委员会委员，山西省科技厅、工信厅、太原科技中心专家库成员，山西省科技创新青年人才团队核心成员，入选“三晋英才”计划。
中国计算机学会、中国自动化学会、中国人工智能学会、中国图象图形学会会员。近年来，在TIP、Pattern Recognition、Neurocomputing、IJCAI、ACM MM、ECCV、ICIP、ICME等多个顶级国际会议与SCI期刊发表论文多篇，并受邀在ECCV的invited tutorial中进行讲述。小组开源代码网址：https://github.com/DongLiangSXU
【教学】澳门新葡平台网址8883网站本科生“数字图像处理”课程、博士生课程“计算机视觉“课程负责人。主持本科生教改省级项目一项，研究生教改校级项目一项。
【科研服务】IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、 Pattern Recognition、CVPR、IJCAI、AAAI、ACMMM、《自动化学报》等期刊会议审稿人。国际期刊Electronics客座编辑。撰写《中国大百科全书》第三版计算机科学技术学科多媒体计算分支计算机科学技术学科条目：超分辨率、图像质量评估。
【项目】曾参与国家重大研发计划、973项目、863项目、国家自然基金的多个项目。目前已主持国家自然基金青年科学基金项目一项，山西省教育厅高等学校科技创新计划一项，山西省应用基础研究计划两项，横向项目一项，如下：
l 2019-2021 基于动态参数深度模型的图像超分辨率算法研究（61802237国家青年科学基金项目 25.00万元）
l 2023-2025 雾浓度自感知的图像去雾算法研究（202203021221002山西省应用基础研究计划面上项目 10.00万元）
l 2019-2021 图像退化自感知的超分辨率算法研究（2019L0066山西省教育厅高等学校科技创新计划 2万元）
l 2019-2021 基于深度特征建模复杂降质因素的图像增强算法研究 （201901D211176 山西省应用基础研究计划面上青年基金 3万元）
l 2021 基于视觉的工业场景算法开发（横向项目 18万元）
l 山西省省级本科教改项目：2021.9.1-2023.8.30新工科背景下基于PBL模式的数字图像处理课程教学优化探索 （山西教育厅 1万元）
l 校级研究生教改项目：基于产学研用协同创新的人才培养模式研究 （澳门新葡平台网址8883网站）
【专利软著】已授权一项美国专利（Publication of US10540589B2，Publication date: 2020-01-21），授权中国专利两项，申请中国专利多项，获批软件著作权多项。
【研究生及本科生科研训练】目前与哈尔滨工业大学、西安交通大学、中山大学、西北工业大学、西安电子科技大学等多所高校研究所知名教授研究人员开展合作，联合指导研究生。目前招收对计算机视觉与模式识别，机器学习有浓厚兴趣，服从管理，勤于思考，勇于实践的硕士生进行培养，并同时招收本科生进行科研训练，做一些有意义的研究，合作发表高水平文章。要求编程基础扎实、编程实践能力强、服从管理、自我要求高。
【学生实习、就业情况】2023年学生就业offer包括: 360AI研究院、中国移动研究院、oppo算法实习岗、银行技术岗等知名互联网大厂、研究机构、IT企业、大型上市国企等。
[1] Yudong Liang, Bin Wang, Wangmeng Zuo, Jiaying Liu, Wenqi Ren. Self-supervised Learning and Adaptation for Single Image Dehazing. In Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp, 1137-1143, 2022, (CCF A).
[2] Yudong Liang, Bin Wang (共同一作), Wenqi Ren, Jiaying Liu, Wenjian Wang, Wangmeng Zuo. Learning hierarchical dynamics with spatial adjacency for image enhancement. In Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia, pp, 2767-2776, 2022, (CCF A).
[3] Yudong Liang, Zhe Liu, Bin Wang, Wenqi Ren, Yuhua Qian, Wangmeng Zuo. From Easy to Hard: Learning to Dehaze via Curriculum Learning. Submitted to IEEE TIP, 2023, (CCF A).
[4] Yudong Liang, Radu Timofte, Jinjun Wang, Yihong Gong and Nanning Zheng. Single image super resolution-when model adaptation matters. Pattern Recognition 116(2021): 107931, (CCF B, IF: 7, 196).
[5] Yudong Liang, Bin Wang, Wangmeng Zuo, Xiaopeng Hong, Wenjian Wang, Yuhua Qian, Jiye Liang. Joint Image Deraining and Dehazing via Curriculum Learning. Submitted to IEEE CVPR, 2023, (CCF A).
[6] Yudong Liang, Shaoji Li, De Cheng, Deyu Li, Chunyu Xie, Jiye Liang. Image Dehazing via Self-supervised Depth Guidance. Submitted to IEEE CVPR, 2023, (CCF A).
[7] Yudong Liang, Bin Wang, Jiaying Liu, Deyu Li, Yuhua Qian, Wenqi Ren. Progressive residual learning for single image dehazing. arXiv preprint arXiv: 2103, 07973, 2021.
[8] Yudong Liang, Bin Wang, Jiaying Liu, Deyu Li, Sanping Zhou, Wenqi Ren. Progressive Depth Learning for Single Image Dehazing. arXiv preprint arXiv: 2102, 10514, 2021.
[9] Yudong Liang, Jinjun Wang, Yihong Gong and Nanning Zheng. Incorporating Image Priors with Deep Convolutional Neural Networks for Image Super-Resolution. Neurocomputing, 2016, 194: 340-347.
[10] Yudong Liang, Jinjun Wang, Xingyu Wan, Yihong Gong and Nanning Zheng. Image Quality Assessment using Similar Scene as Reference. The 14th European Conference on Computer Vision (ECCV), 2016.
[11] Yudong Liang, Jinjun Wang, Ze Yang, Yihong Gong and Nanning Zheng. Learning qualitative and quantitative image quality assessment. The Pacific-Rim Conference on Multimedia (PCM), 2016.
[12] Yudong Liang, Jinjun Wang, Shizhou Zhang and Yihong Gong. Incorporating Image Degeneration Modeling With Multi-task Learning For Image Super-resolution. In ICIP 2015.
[13] Yudong Liang, Jinjun Wang, Shizhou Zhang and Yihong Gong. Learning Visual Co-Occurrence with Auto-Encoder for Image Super-Resolution. In APSIPA2014.
[14] Sanping Zhou, Jinjun Wang, Shun Zhang, Yudong Liang, Yihong Gong. Active contour model based on local and global intensity information for medical image segmentation. Neurocomputing 186: 107-118, 2016.
[15] Shizhou Zhang, Jinjun Wang, Yudong Liang, Yihong Gong and Nanning Zheng. Multi-cue Normalized Non-Negative Sparse Encoder for Image Classification. In ICME 2015.
[16] Yuanliu Liu, Yudong Liang, Zejian Yuan, Nanning Zheng. Learning to Describe Color Composition of Visual Objects. IEEE ICPR, 2012.
[17] Ze Yang, Kai zhang, Yudong Liang and Jinjun Wang. Single Image Super Resolution with a Parameter Economic Residual like Convolutional Neural Network. 23rd International Conference on Multimedia Modeling (mmm), 2017.
[18] Sanping Zhou, Jinjun Wang, De Meng, Yudong Liang, Yihong Gong, Nanning Zheng. Discriminative Feature Learning with Foreground Attention for Person Re-identification. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2019.
[19] 王斌, 梁宇栋, 刘哲, 张超, 李德玉. 亮度自调节的无监督图像去雾与低光图像增强算法研究[J]. 计算机科学, 2023, 50(01): 123-130.
[20] 刘哲, 梁宇栋, 李嘉莹. 基于动态卷积核的自适应图像去雾算法[J]. 计算机科学, 2023.
[21] 温静, 安国艳. 梁宇栋基于CNN特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计[J]．图学学报. 2019, 040(002): 248-255.
1) 梁宇栋，王斌，李德玉，张超，一种基于迁移学习用图像深度信息引导的图像去雾方法，发明专利，专利号：ZL202010196971.3，专利申请日，2020.03.19，授权公告号：CN111489301B. 已授权
2) 梁宇栋，宁艺雄，宫彦，谢瑾豪，张超，李德玉，基于深度学习的劳保用品佩戴情况检测和身份识别的方法，发明专利，专利号：ZL202010197049.6，授权公告号：CN111488804B，专利申请日，2020.03.19. 已授权
3) 梁宇栋，刘哲，王文剑，李德玉，一种课程学习与师生学习相结合的图像去雾方法，发明专利，申请号：CN202210951165.1. 发文日，2022.11.24. 已实审
4) 梁宇栋，李少吉，王文剑，孟義然，梁吉业，一种基于语义分割和目标检测的煤矿皮带跑偏检测方法，发明专利，申请号：CN202311842600.8，发文日，2023-12-28, 已实审
5) 梁宇栋，李嘉莹，张昆鹏，王文剑，李德玉，梁吉业，一种基于光流检测与端到端的煤矿运输皮带跑偏检测方法，发明专利，申请号：CN202311837083.5，发文日，2023-12-28, 已实审
6) 梁宇栋，刘哲，吴睿，王文剑，董毅，梁吉业，一种基于半监督学习的有雾图像目标检测方法，发明专利，申请号：CN202311636761.1，发文日，2023-12-01, 已受理
主持
2019-2021 基于动态参数深度模型的图像超分辨率算法研究（61802237国家青年科学基金项目 25.00万元）
2022.11-2025.11雾浓度自感知的图像去雾算法研究 （山西省应用基础研究计划面上基金）
2019-2021 图像退化自感知的超分辨率算法研究（2019L0066山西省教育厅高等学校科技创新计划 2万元）
2019.9-2022.9 基于深度特征建模复杂降质因素的图像增强算法研究 （201901D211176 山西省应用基础研究计划面上青年基金 3万元）
教改项目：2021.9.1-2023.8.30新工科背景下基于PBL模式的数字图像处理课程教学优化探索 （山西教育厅 1万元）
2021 基于视觉的工业场景算法开发（横向项目 18万元）
参与
2019-2021基于事件的图文数据阅读理解关键技术研究（61806117国家青年科学基金项目 25万元）参与
2022-2024 E级超算互联异构融合自适应软件系统关键技术研究 (202101020101019 2021年度山西省科技重大专项计划 “揭榜挂帅”项目)
2018-2020面向多属性群决策的多粒度三支建模研究（ 201801D221175 山西省应用基础研究计划面上青年基金 3万元）参与
2018-2020多属性群决策的多粒度决策粗糙集模型研究（201802014 山西省教育厅高等学校科技创新计划 2万元）参与
2016.7 面向大范围场景透彻感知的视觉大数据智能分析关键技术——场景视觉大数据的透彻感知关键技术（国家重点研发计划）
2015.1 视觉认知的脑工作机理及高级脑机交互关键技术研究（国家“973”项目）
2014.12 基于深层神经网络的多模态快速稀疏表征器（国家自然科学基金面上项目）
2014.9 大规模多媒体检索（国家“863”课题项目）
2014-2015 基于图像解析的图像超分辨率技术研究（模式识别国家重点实验室开放基金）
2010.9–2011.6基于视觉感知与认知机理的图像分析与识别（国家“863”课题项目）
2008–2012 基于视觉的环境感知以及目标识别（国家“973”项目）