个人简介：
乔元健，工学博士，骏马计划B2岗研究员，博士毕业于中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院，导师为邵明文教授。研究方向包括计算机视觉，3D/4D场景重建与生成，图像/视频复原与增强等。在CVPR，ECCV，AAAI，IEEE VR，IEEE TVCG，IEEE TCSVT，IEEE TGRS等计算机视觉顶级会议和期刊发表论文多篇，担任多个国际期刊和会议审稿人。
招生信息：
欢迎对人工智能、计算机视觉以及三维视觉感兴趣的同学申报硕士研究生。课题组经费充足，可提供全方位科研指导，对发表高水平会议或期刊论文的学生提供额外的奖励。欢迎对科研充满热情的同学投递简历（邮箱：yjqiao58@163.com）
联系方式：
电子邮箱：yjqiao58@163.com，yjqiao@imu.edu.cn
办公地点：计算机学院（软件学院）
代表性成果（*表示通讯作者，†表示共一作者）：
[1]Yuanjian Qiao, Mingwen Shao, Lingzhuang Meng, and Kai Xu, RestorGS: Depth-aware Gaussian Splatting for Efficient 3D Scene Restoration[C], IEEE/ CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. pp. 11177- 11186, 2025. (CCF A类会议)
[2]Mingwen Shao†,Yuanjian Qiao†*, Kai Zhang, Lingzhuang Meng, Frequency-aware Uncertainty Gaussian Splatting for Dynamic Scene Reconstruction, IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (CCF A类会议) & IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 31, no. 5, pp. 3558-3568, 2025. (CCF A类期刊)
[3]Yuanjian Qiao, Mingwen Shao*, Leiquan Wang, and Wangmeng Zuo, Learning Depth-Density Priors for Fourier-based Unpaired Image Restoration, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 34, no. 4, pp. 2604-2618, 2024. (SCI 1区TOP)
[4]Yuanjian Qiao, Mingwen Shao*, Lingzhuang Meng, and Wangmeng Zuo, Learning Physical-aware Diffusion Priors for Zero-shot Image Restoration of Scattering-affected Images, Pattern Recognition, vol. 163, pp. 111473, 2025. (SCI 1区TOP)
[5]Yuanjian Qiao, Mingwen Shao*, Lingzhuang Meng, and Wangmeng Zuo, Physical-aware Uncertainty Prompt Learning for Real-world Blind Image Restoration, Applied Soft Computing, vol. 177, pp. 113173, 2025. (SCI 1区TOP)
[6]Mingwen Shao,Yuanjian Qiao*, Deyu Meng, and Wangmeng Zuo, Uncertainty Guided Hierarchical Frequency-domain Transformer for Image Restoration, Knowledge-Based Systems, vol. 263, pp.110306, 2023. (SCI 1区TOP)
项目情况：
[1]内蒙古大学骏马计划高层次人才引进项目，2025-2030.（主持）
[2]多种恶劣天气下的退化图像一体化恢复方法研究，国家自然科学基金项目，2024-2027.（参与）
[3]基于生成对抗网络的图像生成学习方法研究，山东省自然科学基金项目，2023-2025.（参与）
[4]恶劣天气红外视频增强解决方案，横向技术开发课题，2023-2024.（参与）
