孙增国
	职称/职务：副教授，博士生导师
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	个人主页：
	电子信箱：sunzg@snnu.edu.cn
	研究方向：人工智能，深度学习，图形图像处理，文化科技融合
	办公地点： 文津楼三段四层3417

个人简介

孙增国，男，1980年10月生，陕西西安人，工学博士，伟德betvlctor体育官网副教授、博士生导师，民歌智能计算与服务技术文化和旅游部重点实验室成员。1999年9月至2003年7月于西安交通大学计算机科学与技术专业本科在读，并获得工学学士学位；2003年9月至2005年3月于西安交通大学控制科学与工程专业硕博连读（硕士阶段）；2005年3月至2010年10月于西安交通大学控制科学与工程专业硕博连读（博士阶段），并获得工学博士学位。受到国家留学基金委的资助，2007年9月至2008年9月到美国宾夕法尼亚州立大学电子工程系进行交流访问。研究方向为人工智能，深度学习，图形图像处理，文化科技融合。近期研究历史文化遗产的数智化保护与活化利用，使珍贵文物活起来，助力优秀传统文化的传承与发展。获得校级高等教育教学成果奖一等奖1项，主持国家自然科学基金项目、教育部产学合作协同育人项目、福建省自然科学基金项目、西安市科技计划项目等多个科研项目，同时主持地理信息工程国家重点实验室项目等多个开放课题及横向课题。以第一作者或通信作者在Heritage Science、Remote Sensing、IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters、Chinese Journal of Electronics等国内外期刊和会议上录用和发表学术论文60余篇，申请国内发明专利7项，已授权3项，转化1项，授权并转化国际发明专利1项，登记软件著作权24项，获得华为技术认证2项，编写国家级教材1部，出版学术专著1部，翻译出版专著1部。累计指导研究生和本科生在中国研究生电子设计竞赛、中国研究生人工智能创新大赛、中国国际大学生创新大赛、华为昇腾AI创新大赛等知名赛事中获省级以上奖项10项。担任陕西省地理学会理事、陕西省图象图形学学会理事、中国图象图形学学会数字文化遗产专委会委员、陕西省计算机学会计算机视觉技术专委会委员、中国人工智能学会会刊《智能系统学报》助理编委、昇思文旅AI专项研究小组负责人、中国计算机学会高级会员、中国图象图形学学会会员、中国人工智能学会会员。

具体研究方向

书法绘画等文化遗产的数智化保护与活化利用，包括：

（1）书法绘画智能生成与风格迁移；

（2）书画文物的破损检测、修复与高分重建；

（3）古画的活化；

学术论文

[1] Zengguo Sun, Yanyan Lei, Xiaojun Wu. Ancient paintings inpainting based on dual encoders and contextual information [J]. Heritage Science, 2024, 12: 266. (SCI一区)

[2] Weiqi Zhang, Zengguo Sun*, Xiaojun Wu. An end-to-end generation model for Chinese calligraphy characters based on dense blocks and capsule network [J]. Electronics, 2024, 13(15): 2983. (SCI三区)

[3] Zengguo Sun, Yanyan Lei, Xiaojun Wu. Chinese ancient paintings inpainting based on edge guidance and multi-scale residual blocks [J]. Electronics, 2024, 13(7): 1212. (SCI三区)

[4] Zengguo Sun, Haoyue Li, Xiaojun Wu. Paint-CUT: a generative model for Chinese landscape painting based on shuffle attentional residual block and edge enhancement [J]. Applied Sciences-Basel, 2024, 14(4): 1430. (SCI四区)

[5] Xuanhong Wang, Cong Li, Zengguo Sun*, Luying Hui. Review of GAN-based research on Chinese character font generation [J]. Chinese Journal of Electronics, 2024, 33(3): 584-600. (SCI四区)

[6] Zengguo Sun, Guodong Zhao, Rafał Scherer, Wei Wei, Marcin Woźniak. Overview of Capsule Neural Networks [J]. Journal of Internet Technology, 2022, 23(1): 33-44. (SCI四区)

[7] Zengguo Sun, Guodong Zhao, Marcin Woźniak, Rafał Scherer, and Robertas Damaševičius. Bankline detection of GF-3 SAR images based on Shearlet [J]. PeerJ Computer Science, 2021, 7(e611): 1-23. (SCI四区)

[8] Zengguo Sun, Hui Geng, Zheng Lu, Rafał Scherer, Marcin Woźniak. Review of road segmentation for SAR images [J]. Remote Sensing, 2021, 13(5): 1-14. (SCI二区)

[9] Zengguo Sun, Mingmin Zhao, Bai Jia. A GF-3 SAR image dataset of road segmentation [J]. Information Technology and Control, 2021, 50(1): 89-101.  (SCI四区)

[10] Zengguo Sun, Rui Shi, Wei Wei. Synthetic-aperture radar image despeckling based on improved non-local means and non-subsampled Shearlet transform [J]. Information Technology and Control, 2020, 49(3): 299-307. (SCI四区)

[11] Zengguo Sun, Dedao Lin, Wei Wei, Marcin Woźniak, Robertas Damaševičius. Road detection based on Shearlet for GF-3 synthetic aperture radar images [J]. IEEE Access, 2020, 8(1): 28133-28141. (SCI二区)

[12] Zengguo Sun, Zhihua Zhang, Yuli Chen, Shigang Liu, and Yunjing Song. Frost filtering algorithm of SAR images with adaptive windowing and adaptive tuning factor [J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020, 17(6): 1097-1101. (SCI二区)

专利

[1]孙增国, 张志远, 吴晓军. 基于双池化注意力与像素自适应卷积的古画色彩重建方法, 发明专利, 申请号: 2024110908007.

[2]孙增国, 毛魏彬, 吴晓军. 古画破损的检测方法, 发明专利, 申请号: 202411113863X.

[3]孙增国, 雷棪棪, 吴晓军, 刘佳兴, 张志远, 毛魏彬. 基于双编码器和上下文信息的古画修复方法, 发明专利, 申请号: 2024106835037.

[4]孙增国, 李皓月, 吴晓军, 刘佳兴, 张志远, 毛魏彬. 基于双分支编码器与双向门控特征融合的山水画生成方法, 发明专利, 申请号: 2024106849133.

[5]孙增国, 刘佳兴, 吴晓军. 基于傅里叶卷积的古画破损修复方法, 发明专利, 申请号: 2024104758623.

[6]孙增国, 张炜奇, 吴晓军, 张玉梅, 彭玮玮, 董立人. 一种基于胶囊网络的兰亭体书法字生成方法, 发明专利, 申请号: 202310503267.1.

[7]孙增国, 彭玮玮, 吴晓军, 张炜奇. 不同书法字体的生成方法, 发明专利, 申请号: 202311437286.5.

[8]孙增国, 雷棪棪, 吴晓军, 刘佳兴, 张志远. 基于边缘引导与多尺度残差块的古画修复方法, 发明专利, 申请号: 202311438017.0.

[9]孙增国, 黄海超, 蔡畅, 吴杉, 李琦伟, 张祎彬. 基于局部直方图压缩的SAR单景图像亮度补偿方法, 发明专利, 专利号: ZL201810634614.3.

[10]孙增国, 郑铃锋, 郭荣, 王碧玉, 董立人, 韩新宇, 马玉晨, 方子月. 一种基于自注意力机制和CycleGAN的ScanSAR图像扇贝效应抑制方法, 国际发明专利, 专利号: NL2032891.

[11]刘明, 汪西莉, 武杰, 孙增国, 洪灵. 基于快速稀疏描述的SAR目标型号识别方法, 发明专利, 专利号: ZL201611261370.6.

[12]刘明, 汪西莉, 武杰, 孙增国, 洪灵. 基于融合类别信息与局部保持投影的SAR目标型号识别方法, 发明专利, 专利号: ZL201611257050.3.

华为技术认证

[1]智能书法字体生成系统V1.0, 证书编号: E202205023.

[2]智能山水画生成系统V1.0, 证书编号: E202206115.

软件著作权

[1]孙增国, 张妮, 吴晓军, 张玉梅, 王朝东, 魏嘉懿. 基于昇腾Atlas 200I DK A2的山水画智能生成系统V1.0, 登记号: 2024SR0319056.

[2]孙增国, 董立人, 吴晓军, 张玉梅, 彭玮玮, 罗成, 陈恬, 沈子祺. 基于深度学习的书法智能生成系统V1.0, 登记号: 2023SR0705498.

[3]孙增国, 郑铃锋, 吴晓军, 王其雨, 史小月, 李皓月. 基于数位板开发的山水画智能生成系统V1.0, 登记号: 2023SR0460863.

[4]孙增国, 李皓月, 吴晓军, 方子月, 郭荣, 王碧玉. 基于生成对抗网络的多风格山水画生成系统V1.0, 登记号: 2023SR0705501.

[5]孙增国, 彭玮玮, 罗成, 吴晓军, 张玉梅, 沈子祺, 董立人, 陈恬, 马玉梅. 基于CycleGAN的书法碑帖智能修复平台V1.0, 登记号: 2023SR0460868.

[6]孙增国, 董立人, 吴晓军, 张玉梅,沈子祺, 董雪, 颜嘉琦, 赵柯莹. 基于CycleGAN的佛经修复演示系统V1.0, 登记号: 2023SR0461285.

[7]孙增国, 雷棪棪, 吴晓军, 李浈怡, 董昕晔, 邱洋帆. 基于GAN的古画修复系统V1.0, 登记号: 2023SR0705500.

[8]孙增国, 董振宁, 吴晓军, 张玉梅, 苏玉萍, 郑铃锋, 董立人. 基于CycleGAN的书法字生成软件V1.0, 登记号: 2022SR0845718.

承担项目

[1]国家自然科学基金面上项目：基于深度学习的中国山水画可迁移活化研究，主持，在研.

[2]西安市科技计划项目：国产AI开源框架MindSpore的关键算子研究，主持，在研.

[3]国家自然科学基金青年项目：拖尾分布及其在高分辨率合成孔径雷达图像处理中的应用，主持，已结题.

[4]福建省自然科学基金面上项目：第二类统计量在合成孔径雷达图像统计分布中的应用研究，主持，已结题.

[5]地理信息工程国家重点实验室开放基金项目：基于自注意力机制和胶囊特征表示的高分三号SAR图像道路分割深度网络模型研究，主持，已结题.

[6]自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室项目：剪切波变换及其在高分辨率SAR图像降斑处理中的应用，主持，已结题.

[7]教育部产学合作协同育人项目：《操作系统》全面信息化课程建设，主持，已结题.

获奖

[1]“点亮西部红烛, 为党为国育才——新工科背景下高师院校计科专业一流课程建设实践”, 高等教育教学成果奖一等奖（排名第三）, 伟德bevictor中文版, 2021.8.

[2]2020-2021学年“教学质量优秀奖”, 伟德bevictor中文版, 2021.9.

[3]2016-2017学年“教学质量优秀奖”, 伟德bevictor中文版, 2017.9.

[4]第三届课堂教学创新大赛理科组二等奖, 伟德bevictor中文版, 2019.9.

[5]“基于BB平台的《数字图像处理》课程项目小组教学模式研究”, 全国高校计算机教育大会优秀论文奖（排名第一）, 全国高校计算机教育大会组织委员会, 2018.7.

[6]“基于C#语言的操作系统仿真实验平台的开发”, 全国高校计算机教育大会优秀论文奖（排名第一）, 全国高校计算机教育大会组织委员会, 2016.7.