• 个人简历 

  吴忠诚，博士，2025年6月获电子科技大学数学专业博士学位，同年7月入职合肥工业大学仪器科学与光电工程学院。主要研究方向为高维数据分析与数值图像处理，重点关注张量/深度学习、低秩/稀疏表示及其在高维信号复原和信息融合中的应用，并探索高效数值算法及其理论分析。近五年参与国家自然科学基金面上、青年项目及四川省重点、面上项目多项，在IEEE TIP/TGRS/JSTARS/GRSL，Inf. Fusion，Inverse Probl. Imaging，NeurIPS等国际权威期刊和会议发表论文10余篇，2篇入选ESI高被引论文。更多信息可见谷歌学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=8bOvaUcAAAAJ。

        欢迎对相关研究方向感兴趣的师生联系交流，个人邮箱：zhongcheng.wu@hfut.edu.cn。

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• 研究领域

  高维信号复原、信息融合、机器学习、张量分解

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• 开设课程 

  
  

• 科研项目

  1. 国家自然科学基金面上项目，61772003，参与

  2. 国家自然科学基金青年基金项目，61702083，参与

  3. 四川省自然科学基金重点项目，2024NSFC0038，参与

  4. 四川省自然科学基金面上项目，2022NSFC0501，参与

• 发表论文

  [1]Zhong-Cheng Wu, Gemine Vivone*, Ting-Zhu Huang*, Liang-Jian Deng. Pansharpening via semi-framelet-guided sparse reconstruction[J]. Information Fusion, 2024.

  [2] Zhong-Cheng Wu, Ting-Zhu Huang*, Liang-Jian Deng*, Jie Huang, Jocelyn Chanussot, Gemine Vivone. LRTCFPan: Low-rank tensor completion based framework for pansharpening[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2023.

  [3] Zhong-Cheng Wu, Ting-Zhu Huang*, Liang-Jian Deng*, Hong-Xia Dou, Deyu Meng. Tensor wheel decomposition and its tensor completion application[C]. NeurIPS 2022.

  [4] Zhong-Cheng Wu, Ya-Jun Li, Ting-Zhu Huang*, Liang-Jian Deng*, Gemine Vivone. CroDoSR: Tensor cross-domain rank for hyperspectral image super-resolution[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024.

  [5] Zhong-Cheng Wu, Ting-Zhu Huang*, Liang-Jian Deng*, Jin-Fan Hu, Gemine Vivone. VO+Net: An adaptive approach using variational optimization and deep learning for panchromatic sharpening[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022.

   [6] Zhong-Cheng Wu, Ting-Zhu Huang*, Liang-Jian Deng*, Gemine Vivone. A framelet sparse reconstruction method for pansharpening with guaranteed convergence[J]. Inverse Problems and Imaging, 2023.

  [7] Zhong-Cheng Wu, Ting-Zhu Huang*, Liang-Jian Deng*, Gemine Vivone, Jia-Qing Miao, Jin-Fan Hu, Xi-Le Zhao. A new variational approach based on proximal deep injection and gradient intensity similarity for spatio-spectral image fusion[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020.

  
  

• 专著教材

  
  

• 申请专利

  
  

• 获奖成果