1、個(gè)人基本信息：

姓 名： 吳 宏 林

性 別：男

出生年月：1982年4月

技術(shù)職稱：講師

畢業(yè)院校：華中科技大學(xué)

學(xué)歷（學(xué)位）：博士

郵件地址：

Honglinwu@csust.edu.cn

研究方向：

人工智能

遙感圖像處理

無線通信

2、教育背景：

2001.9-2005.7

華中科技大學(xué)

學(xué)士

2006.9-2007.7

華中科技大學(xué)

碩士提前攻博

2007.9-2012.12

華中科技大學(xué)

工學(xué)博士

3、目前研究領(lǐng)域：

人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)、無線通信

4、已完成或已在承擔(dān)的主要課題：

在人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、智能信號(hào)處理等領(lǐng)域進(jìn)行了深入研究，近年來主持湖南省教育廳項(xiàng)目2項(xiàng)，長沙市自然科學(xué)基金1項(xiàng)，主持青年教師成長項(xiàng)目1項(xiàng)，湖南省教改項(xiàng)目1項(xiàng)；參與國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)、湖南省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)。

（1）湖南省教育廳科學(xué)研究優(yōu)秀青年項(xiàng)目，多源遙感圖像融合分割技術(shù)及應(yīng)用(21B0329)，2021-2023，主持。

（2）  長沙市自然科學(xué)基金項(xiàng)目，面向土地覆蓋分類的多源遙感圖像語義分割技術(shù)研究(KQ2208236)，2022-2024，主持。

（3） 青年教師成長項(xiàng)目，遙感圖像超分辨融合及分類技術(shù)研究(19QJCZ015)，2019-2021，主持。

（4） 湖南省教育廳科學(xué)研究一般項(xiàng)目，契合稀疏結(jié)構(gòu)先驗(yàn)的圖像壓縮感知重構(gòu)方法研究(15C0055)，2015-2017，主持。

（5） 國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目，利用外觀相似性和全局拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的重復(fù)元素提取與合成技術(shù)研究(61402053)，2015-2017，參與。

（6） 國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目，基于電流模式多方向多渦卷混沌電路的真隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的研究與設(shè)計(jì)(61504013)，2016-2018，參與。

5、已出版的主要著作：

[1] 吳宏林,  王偉征,  趙淑珍.  稀疏理論及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用，南方出版社，ISBN 978-7-5501-5561-9    

[2] 王偉征，蔡爍、吳宏林.  數(shù)字VLSI電路低費(fèi)用低功耗測(cè)試技術(shù).  南方出版社.

6、已發(fā)表的學(xué)術(shù)論文：

[1] Honglin Wu, Peng Huang, Min Zhang, Wenlong Tang, and Xinyu Yu. CMTFNet: CNN and Multiscale Transformer Fusion Network for Remote-Sensing Image Semantic Segmentation. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 61, 2023 (SCI-1區(qū)TOP-高被引).

[2] Honglin Wu, Zhaobin Zeng, Peng Huan, et al. CCTNet: CNN and Cross-Shaped Transformer Hybrid Network for Remote Sensing Image Semantic Segmentation. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024 (SCI-2區(qū)TOP).

[3] Honglin Wu Min Zhang, Peng Huang, et al. CMLFormer: CNN and Multi-scale Local-context Transformer network for remote sensing images semantic segmentation. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024 (SCI-2區(qū)TOP).

[4] Honglin Wu, Peng Huang, Min Zhang, and Wenlong Tang. CTFNet: CNN-Transformer Fusion Network forRemote Sensing Image Semantic Segmentation. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2023 (SCI-2區(qū)).

[5] Honglin Wu, Xinyu Yu, Zhaobin Zeng. SSBFNet: a spectral-spatial fusion with BiFormer network for hyperspectral image classification.The Visual Computer,2025 (SCI-3區(qū)).

[6] 吳宏林，陳穩(wěn)，湯輝．結(jié)合反卷積和擴(kuò)張卷積的信道估計(jì)算法. 信號(hào)處理, 2021.

[7] Honglin Wu, Shuzhen Zhao, Chaoquan Lu, Wen Chen. Self-attention network with joint loss for remote sensing image scene classification. IEEE Access, 8:210347-210359, 2020.

[8] Honglin Wu, Shuzhen Zhao, Jianming Zhang, Chaoquan Lu. Remote sensing image sharpening by integrating multispectral image super-resolution and convolutional sparse representation fusion. IEEE Access, 7:46562-46574, 2019.

[9] 吳宏林, 趙淑珍, 王建新, 張建明, 喻小虎. 融合內(nèi)外特征的圖像超分辨率算法. 紅外技術(shù), 41(9):843-851, 2019.

[10] 王建新,  吳宏林,  張建明等.  殘差字典學(xué)習(xí)的快速圖像超分辨率算法.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索,  2018, v.12, No.119(08):119-128.