李俊诚

[1] 2016-9至2021-7, 华东师范大学, 计算机科学与技术学院 （硕博连读）

[2] 2012-9至2016-7, 江西师范大学，计算机科学与技术学院

[1] 2025-10至今, 华东师范大学, 计算机科学与技术学院, 副教授

[2] 2022-7至2025-9, 上海大学, 通信与信息工程学院, 讲师

[3] 2021-7至2022-7, 香港中文大学, 理学院, 博后研究员

* 招收26年9月入学的博士研究生1名（与其他老师联培，未来做多模态大模型方向）

* 常年招收优秀本科生提前加入研究小组开展学术研究工作

* 招收非全硕士研究生

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【青年编委】

《智能系统学报》- 中国人工智能学会会刊

【客座编辑】

Special issue Mathematical Techniques and Artificial Intelligence in Image Processing on the Journal of Mathematics.

Special issue Advanced Image Restoration and Enhancement in the Wild on IET Computer Version.

Special issue Representation Learning for Computer Vision and Pattern Recognition on the Journal of Mathematics.

【组织者】

CVPR-NTIRE 2024: Stereo Image Super-Resolution Challenge.

ACPR 2023 Workshop: Representation Learning for Computer Vision and Pattern Recognition

CVPR-NTIRE 2023: Stereo Image Super-Resolution Challenge.

CVPR-NTIRE 2022: Stereo Image Super-Resolution Challenge.

IEEE ICME 2021 Special Session Advanced Representation Learning for Robust Multimedia Image Understanding.

【高级/程序委员会委员】

28th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-25), 2025.

34th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-25), 2025.

CVPR-NTIRE, 2022, 2023, 2024.

ICCV, AIM: Advances in Image Manipulation workshop and challenges, 2022.

[1] 复杂场景下的视觉增强

复杂场景下的视觉增强是一门致力于突破极端条件限制、提升图像/视频质量与可用性的前沿技术研究方向，主要聚焦于在雾霾、强光逆光、低光照、雨雪干扰、沙尘遮挡、夜间微光等复杂环境下，通过算法设计与模型优化恢复或增强图像的视觉信息，解决传统成像系统因环境干扰导致的对比度下降、细节模糊、色彩失真、能见度降低等问题。该研究在自动驾驶、智能监控、工业检测、无人机巡检、应急救援、军事侦察、医疗影像等对视觉感知可靠性要求极高的领域具有重要应用价值。例如，自动驾驶系统需在雨雾天气中精准识别道路标志与障碍物，安防监控需在夜间低照度下清晰捕捉人脸特征，工业质检需在油污粉尘环境中检测微米级缺陷，而军事装备则需在沙尘、烟雾等战场环境下保持稳定的目标识别能力。

[2] 通用/快速磁共振重建与增强

通用/快速磁共振重建与增强是医学影像技术领域中一个兼具基础创新与应用价值的前沿研究方向，致力于解决传统磁共振成像(MRI)中扫描时间长、重建流程专一性强、图像质量受限等关键瓶颈问题。该方向聚焦于通过深度学习、优化算法与信号处理技术的融合创新，构建能够适应多种扫描序列、不同对比度类型、多对比度融合的通用型快速重建框架，同时提升图像的分辨率、信噪比与对比度，为临床诊断提供更优质的影像信息。

[3] 多模态口腔智慧诊疗

多模态口腔智慧诊疗是融合人工智能、多模态感知技术与口腔医学的交叉研究方向，旨在通过整合多源异构医疗数据（如高分辨率口腔影像、三维锥形束CT、口内扫描模型、病理切片、语音/文本病历、生物传感器信号等），结合计算机视觉、深度学习与多模态大模型技术，构建覆盖疾病智能诊断、治疗精准规划、疗效动态评估全流程的智慧化诊疗体系。该研究方向直接服务于口腔临床需求，在龋病/牙周病的早期精准筛查、复杂种植/正畸方案的数字化模拟、口腔颌面肿瘤的边界识别与手术规划、术后功能与美学效果预测等关键环节具有重大应用价值，是推动口腔医学向智能化、精准化、个性化发展的重要引擎，同时为智慧医疗在其他专科领域的拓展提供技术范式参考。

图像复原、增强、检测、分割、预测等均为基础研究方向。

--------主持--------

[1] 国家自然科学基金-青年项目, 30 万, 2023, 主持

[2] 上海市科委“科技创新行动计划”面上项目, 20 万, 2023, 主持

[3] 上海市科委“科技创新行动计划”启明星项目（扬帆专项）, 20 万,  2023, 主持

[4] 上海市高校青年教师资助重点项目, 2023, 5 万, 主持

[5] 广东省重点实验室开放课题, 6 万, 2023, 主持

[6] 上海市重点实验室开放课题, 3 万, 2023, 主持

[7] 江苏省重点实验室创新基金, 2 万, 2022, 主持

--------参与--------

[1] 国家自然科学基金-国际(地区)合作与交流项目, 100 万, 2020, 参与

[2] 国家自然科学基金-面上项目, 63 万, 2019, 参与

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