个人简介
视觉智能与机器人系统优化团队负责人。
应用与成果：
在微聚焦X射线成像分析、海洋水下潜航器视觉系统、精密电子制造等领域取得了系列成果。先后主持国家自然科学基金项目2项，广州市科技计划项目、广东省安全生产项目、企业委托项目等多项。作为主要成员参与了国家科技重大专项02专项子课题、国家自然科学基金重点项目、863科技计划等重点、重大项目多项。已发表SCI、EI等各类论文60余篇，授权发明专利14项，申请发明专利10余项。先后获得广东省科学技术三等奖、教育部科技进步二等奖。
学术交流：
积极参与国际、国内科研交流与合作，曾以高级研究学者身份在悉尼科技大学访问，多次参与国内外学术会议组织程序，担任IEEE transaction等国内外知名学术期刊，世界人工智能领域顶级学术会议AAAI、IJCAI等多个国际学术会议的论文评审工作。
教学情况：
主讲计算机视觉、模式识别与机器视觉实践系列硕博士课程，经典控制理论与应用（智能科学与技术专业本科课程）。
荣誉与奖项：
南粤优秀教师、广东省教学成果一等奖、广东省科学技术三等奖、教育部科技进步二等奖、中国自动化学会教学成果二等奖、广东省高校青年教师教学竞赛二等奖、广东省职工经济技术创新能手、华南理工大学教学成果一等奖、华南理工大学教书育人先进个人等。
工作经历
2003年起至今在华南理工大学自动化科学与工程学院工作。
2016年以高级研究学者身份在悉尼科技大学进行访问研究。
教育经历
2003年于中国科学院自动化研究所模式识别与智能系统专业获工学博士学位。
2000年于西安交通大学系统工程专业获工学硕士学位。
1996年于西安交通大学自动化专业获工学学士学位。
获奖、荣誉称号
荣誉称号：
南粤优秀教师、广东省职工经济技术创新能手、华南理工大学教书育人先进个人等。
主要科研奖项：
广东省科学技术三等奖、教育部科技进步二等奖。
主要教学奖项：
广东省教学成果一等奖、中国自动化学会教学成果二等奖、广东省高校青年教师教学竞赛二等奖、华南理工大学教学成果一等奖等。
科研项目
近期项目：
国家自然科学基金：集成电路封装的微聚焦X射线图像TV正则化混合去噪方法研究
国家自然科学基金：面向新型元器件视觉检测的高精度场景-模型配准方法研究
国家自然科学基金：基于双流体动力学的白光LED荧光粉涂覆过程建模、检测与控制
广州市科技计划项目：高精密低光子粒子计数成像系统的图像正则化复原和稀疏重建算法研究
广东省安全生产专项资金项目，海洋输油管道振动研究与安全控制设计
企业委托项目等等。
科研创新
授权专利：
1 高密度封装元器件的仿射变换模型参数估计方法（发明专利）
2 -集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法（发明专利）
3 一种稀疏采样角度下基于变分不等式的CT图像重建方法（发明专利）
4 一种采样角度受限下的CT图像重建方法（发明专利）
5 一种RGB矢量匹配快速识别系统及方法（发明专利）
6 一种基于知识库的三维X射线断层扫描检测系统及方法（发明专利）
7 一种高速图像识别定位信息处理机及处理方法（发明专利）
8 一种微聚焦X射线源动态焦点控制方法（发明专利）
9 一种多层封装基板缺陷的X射线检测方法及系统（发明专利）
10 一种基于X光图像的电子元器件封装气泡检测方法（发明专利）
11 一种基于SURF的高密度封装元器件定位方法（发明专利）
12 一种精密电子组装中基于视觉的微位移检测方法（发明专利）
13 一种印刷电路板中带电阻元件的自动光学检测方法（发明专利）
14 一种贴片机自适应式光源照明系统及方法（发明专利）
15 一种贴片机飞行视觉采集处理系统（实用新型）
16 一种贴片机自适应式光源照明系统 （实用新型）
申请专利：
1. 一种混合噪声模型下的多分辨率快速去噪方法及装置（发明专利）
2. 一种采样角度受限下的CT稀疏投影图像重建方法及装置（发明专利）
3. 一种多尺度稀疏投影数据快速CT重建方法（发明专利）
4. 面向集成电路封装检测的微焦点X射线图像的快速正则化去噪方法（发明专利）
5. 一种基于FREAK的高速高密度封装元器件快速定位方法（发明专利）
6. 一种用于集成电路封装中的X射线图像模糊增强方法（发明专利）
7. 一种X射线物象点自主精密追踪控制系统及方法（发明专利）
8. 微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法（发明专利）
9. 一种基于专家系统的自适应微聚焦X射线检测方法（发明专利）
10. 一种基于扇束X光CT滤波反投影重建的混合滤波方法（发明专利）
11. 印刷电路板中异型元件和高密度封装元器件的配准方法（发明专利）
教学活动
主讲计算机视觉、模式识别与机器视觉实践系列硕博士课程，经典控制理论与应用（智能科学与技术专业本科课程）。
指导学生情况
指导博士3届，硕士9届。
我的团队
视觉智能与机器人系统优化团队，负责人
团队成员：教师5名，硕博士15名
研究定位：
智能视觉感知与测量技术
机器人系统优化与多传感器信号融合
高端制造相关装备
研究领域
复杂成像条件下智能视觉感知、图像复原和理解、机器人视觉系统的智能特征匹配和高可靠性识别。
机器视觉：复杂成像条件下智能视觉感知、图像复原和理解
机器人视觉系统：高速、高精度、高可靠性的智能特征匹配和工业对象检测
近期论文
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[1] Hongxia Gao, Zhanhong Chen, Ge Ma, Wang Xie, Zhifu Li. Deep Pixel Probabilistic Model for Super Resolution Based on Human Visual Saliency Mechanism. Proceedings of 24th International Conference on Pattern Recognition, Aug. 20th-24th, 2018, Beijing, China
[2] 高红霞, 罗澜, 骆英浩, 陈展鸿, 马鸽. 角度受限下稀疏投影数据的改进粒子群优化随机CT重建[J].光学学报, 2018, 38(01): 0111003.
[3] Yongfei Chen, Hongxia Gao, Ziling Wu, Hui Kang. An Adaptive Image Sparse Reconstruction Method Combined with Nonlocal Similarity and Cosparsity for Mixed Gaussian-Poisson Noise Removal [J]. Optoelectronics Letters, 14(1):57-60.
[4] Lan Luo, Hongxia Gao, Yinghao Luo, Yongfei Chen. A Stochastic Iterative Evolution CT Reconstruction Algorithm for Limited-Angle Sparse Projection Data. Proceeding of the 2017 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, Kansas City, USA, November 13-16, pp 730-734, 2017.
[5] Ziling Wu, Hongxia Gao, Yongfei Chen, Hui Kang. A New Image Sparse Reconstruction Method for Mixed Gaussian-Poisson Noise with Multiple Constraints [C]. Proceedings of 2017 Chinese Conference on Computer Vision, Tianjin, China, Oct. 11-14, 2017.
[6] 高红霞, 谢剑河, 曾润浩, 吴梓灵, 马鸽. 数据保真项与稀疏约束项相融合的稀疏重建[J]. 光学精密工程, 2017, 25(9):2437-2447.
[7] Wu Z, Gao H, Ma G, Wan Y. A Dual Adaptive Regularization Method to Remove Mixed Gaussian-Poisson Noise. Proceedings of ACCV 2016 Workshop on New Trends in Image Restoration and Enhancement, Nov. 20-24, 2016, Taipei, Taiwan.
[8] Wu Z, Gao H, Ma G, Wu L. An Improved Self-adaptive Regularization Method for Mixed Multiplicative and Additive Noise Reduction[C]. Proceedings of 2016 Chinese Conference on Pattern Recognition, Chengdu, China, Nov. 5-7, 2016: 690-702.
[9] HongxiaGao, YinghaoLuo, Kewei Chen, Ge Ma, and Lixuan Wu. An Image Reconstruction Model and Hybrid Algorithm for Limited-angle Projection Data. Proceeding of the 2015 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, Washington D.C., USA, November 9-12, pp 405-408, 2015. (oral录稿率18%)
[10] 马鸽，胡跃明，高红霞（通讯作者），李致富，郭琪伟。基于物理总能量目标函数的稀疏重建模型，物理学报(SCI源刊)，2015年10月，Vol.64，No.20，p 204202(1-12).
学术兼职
中国人工智能学会模式识别专业委员会委员、中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会委员、广东省自动化学会副秘书长
京公网安备 11010802027423号