姓名：李俊辉

所在系室：软件系

职称：讲师

个人简介

李俊辉，讲师，2025年12月获西安交通大学信息与通信工程博士学位。主要从事遥感图像压缩与图像复原研究，关注低码率条件下遥感图像的下游任务可用性、感知质量与任务保真度，以及扩散模型和归一化流等生成模型在图像压缩中的应用。以第一作者发表论文11篇，其中SCI论文9篇、EI论文2篇，含 IEEE TCSVT、IEEE TGRS、Signal Processing、Displays 等期刊。

联系方式

电子邮箱：junhui.li@xaut.edu.cn

联系地址：西安理工大学金花校区综合一楼后楼2层201室

邮编：710048

教育经历

2022.09—2025.12　西安交通大学，信息与通信工程，博士
2019.09—2022.06　东北师范大学，控制科学与工程，硕士
2012.09—2016.06　兰州理工大学，自动化，学士

工作经历

2025.12—至今　西安理工大学，讲师
2016.07—2019.08 先后在武汉凌久电子有限公司、北京航宇创通技术股份有限公司、西安纪变智能科技有限公司从事嵌入式系统研发工作

研究方向

面向任务的遥感图像压缩、低码率图像压缩与压缩感知、遥感图像质量增强与复原。

方法：深度学习、扩散模型、归一化流等。

代表性论文（第一作者）

[1] J. Li, X. Hou. The Design of an Adaptive Enhanced AMP-Based Image Block Compressed Sensing and Its Application to Image Encryption. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024.

[2] J. Li, et al. Exploring Distortion Prior with Latent Diffusion Models for Remote Sensing Image Compression. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2025.

[3] J. Li, X. Hou. Object-Fidelity Remote Sensing Image Compression With Content-Weighted Bitrate Allocation and Patch-Based Local Attention. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024.

[4] J. Li, X. Hou, et al. From Structure to Detail: A Conditional Diffusion Framework for Extremely Low-Bitrate Image Compression. Signal Processing, 2026.

[5] J. Li, X. Hou. Improving Perceptual Quality in Low-Bitrate Remote Sensing Image Compression via Codebook Priors and Adversarial Learning. Displays, 2026.

[6] J. Li, X. Hou. Enhancing Perception Quality in Remote Sensing Image Compression via Invertible Neural Network. Remote Sensing, 2025.

[7] 李俊辉, 侯兴松. 基于伪监督注意力短期记忆与多尺度去伪影网络的图像分块压缩感知. 电子与信息学报, 2024.