基本信息

你好，我是姚丹，很高兴在这里与你相识！


我的研究内容专注于贝叶斯推理、类脑计算（Spiking Neural Networks, SNNs）以及前沿计算成像技术的交叉研究，如单光子激光雷达SPAD成像、基于事件的视觉传感 Event-based Vision Sensor (EVS)等。我的研究重点致力于开发高效、可扩展的近似贝叶斯方法，以解决高维成像与复杂信号处理中的逆问题。我的研究工作不仅关注信号概率模型的严谨性，更强调如何将这些概率模型转化为实际的计算视觉感知和探测应用。



研究领域

  • 单光子探测技术
  • 神经形态贝叶斯信号处理算法
  • 期望传播
  • 不确定性量化

招生信息

我们正在寻找对以下研究方向充满热情的硕士生和博士生加入团队：

  • 贝叶斯机器学习与算法设计：探索高效的变分推断（Variational Inference）与期望传播（Expectation Propagation）算法。
  • 类脑感测与神经形态成像：开发应用于脉冲神经网络（Spiking Neural Networks）的新型训练框架与成像感知系统。
  • 计算成像与信号处理：通过模型驱动的深度学习解决 Single Photon Avalanche Diode (SPAD) 阵列成像及三维重建等问题。

如果你具备扎实的统计和数学功底，并渴望在一个极具挑战且充满协作精神的学术环境中开展研究工作，非常欢迎你通过邮件 yaodan@opt.ac.cn 或 yaodan080295@gmail.com 与我联系。请随信附上你的个人简历（CV）及简要的兴趣描述。期待与你共同探索科学的边界！

教育背景

2018-10--2022-04   英国赫瑞-瓦特大学   工程与物理学博士
2015-09--2018-06   中国科学院遥感与数字地球研究所（现中国科学院空天信息创新研究院）   工程硕士
2011-09--2015-06   成都理工大学   理学学士

工作经历

   
工作简历
2024-07~2025-04,英国量子增强成像技术中心, 博士后
2022-04~2024-06,英国高校-国防合作研究项目, 博士后

出版信息

   
发表论文
（1） High-resolution multispectral three-dimensional profiling using a metasurface-enhanced SPAD quanta image sensor, OPTICS EXPRESS, 2025, 第 3 作者
（2） Training of Spiking Neural Networks with Expectation-Propagation, 2025, 第 1 作者
（3） Bayesian neuromorphic imaging for single-photon LiDAR, OPTICS EXPRESS, 2024, 第 1 作者
（4） Probabilistic Spiking Neural Networks Training with Expectation-Propagation, 2023 IEEE 9TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPUTATIONAL ADVANCES IN MULTI-SENSOR ADAPTIVE PROCESSING, CAMSAP, 2023, 第 2 作者
（5） Rapid single-photon color imaging of moving objects, OPTICS EXPRESS, 2023, 第 1 作者
（6） Efficient joint surface detection and depth estimation of single-photon Lidar data using assumed density filtering, 2022 Sensor Signal Processing for Defence Conference (SSPD), 2022, 
（7） COLOR IMAGE RESTORATION IN THE LOW PHOTON-COUNT REGIME USING EXPECTATION PROPAGATION, 2022 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2022, 第 1 作者
（8） Patch-Based Image Restoration Using Expectation Propagation, SIAM JOURNAL ON IMAGING SCIENCES, 2022, 第 1 作者
（9） Unsupervised Expectation Propagation Method for Large-Scale Sparse Linear Inverse Problems, 2022 SENSOR SIGNAL PROCESSING FOR DEFENCE CONFERENCE, SSPD, 2022, 第 1 作者  通讯作者
（10） Fast Scalable Image Restoration Using Total Variation Priors and Expectation Propagation, IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2022, 第 1 作者  通讯作者
（11） Blind deconvolution of images corrupted by Gaussian noise using Expectation Propagation, 2021 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2021, 第 2 作者
（12） Joint Robust Linear Regression and Anomaly Detection in Poisson noise using Expectation-Propagation, 2020 28th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2020, 
（13） Robust linear regression and anomaly detection in the presence of Poisson noise using Expectation-Propagation, 2nd World Congress on Condition Monitoring 2019, 2019, 第 2 作者
（14） Hyperspectral image inpainting based on low-rank representation: a case study on Tiangong-1 data, 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2017), 2017, 第 1 作者
（15） A new low-rank representation based hyperspectral image denoising method for mineral mapping, REMOTE SENSING, 2017, 第 2 作者

科研活动

   
参与会议
（1）多光谱单光子成像方法   第三届中国光学工程学会青年科学家大会   姚丹   2026-04-26
（2）Bayesian Neuromorphic Imaging for Single-Photon LiDAR   2024单光子研讨会   姚丹   2024-11-18
（3）Color Image Restoration in the Low Photon-Count Regime using Expectation Prop- agation    第29届IEEE国际图像处理会议（IEEE ICIP）   姚丹   2022-10-17
（4）Joint Robust Linear Regression and Anomaly Detection in Poisson Noise using Expectation- Propagation   第28届欧洲信号处理会议（EUSIPCO）   2021-01-18
（5）Hyperspectral Image Inpainting based on Low-Rank Representation: A Case Study on Tiangong-1 Data   2017年IEEE国际地球科学与遥感研讨会（IGARSS）   2017-07-24