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何传江

2017/07/19 19:43  点击:[]

基本信息

何传江,博士,教授,博士生导师,重庆大学数学与统计学院副院长,重庆大学第六届学术委员会委员,重庆市第二届学科学术技术带头人,重庆市“322重点人才工程人才,重庆市第五批高校优秀中青年骨干教师,中国科协高层次人才库入库人选

 

学习工作经历

1981.09--1985.07 四川大学数学系数学专业学习,获理学学士学位

1985.09--1988.07 四川大学数学系应用数学专业硕士生学习,获理学硕士学位

1988.09--2001.01 重庆大学应用数学系(1998.07合并为理学院)教师(其

间:1991.03评聘为讲师;1995.03评聘为副教授)

2001.01--2004.11 重庆大学数理学院教师(其间:2000.09--2004.06重庆大

学自动化学院控制理论与控制工程专业博士研究生学习,获

工学博士学位)

2004.11--2010.04 重庆大学数理学院副院长(其间:2005.10评聘为教授)

2010.04-- 现在   重庆大学数学与统计学院副院长

 

教学经历

主讲本科生课程:线性代数,复变函数,复变函数与积分变换,概率论与数理统计,数学思维与数学文化,数学物理方程,数学分析

主讲研究生课程:矩阵论,偏微分方程理论及应用,偏微分方程数值解

 

研究方向

先后从事偏微分方程理论、图像处理(分形图像编码,数字水印)、偏微分方程应用(图像处理,期权定价模型)等研究。

 

教学科研项目(近5年)

1.  非凸非光滑高阶变分正则和非局部变分正则图像复原研究,国家自然科学基

基金项目,2016.1-2019.12(与湖北民院唐利明联合申报)

2. 非线性发展方程解的性质和图像处理中的应用,国家自然科学基基金项目,

2014.1-2017.12,第一主研(负责人:穆春来)

3. 图像处理和无线多媒体传感器网络技术研究,重庆市科委自然科学基金项

目,2010.10-2013.10,第一主研(负责人:穆春来)

4. 混合分形图象编码算法研究,重庆市科委自然科学基金项目,2007.09-

2009.09,负责人

5. 重庆大学研究生课程体系试点项目——构建硕博贯通培养的研究生课程体

系,2014.6-2016.6,负责人

6. 数学类专业核心系列课程建设,重庆大学大类系列课程建设项目,2009.12-

2012.12,负责人

 

代表性教学科研成果(论文)

发表学术论文120余篇,发表期刊主要有:SIAM J. Image Sciences》,《IEEE Signal Proc Lett》,《IEEE J-STARS》,《IEE Electron Lett》,《IEE Proc.-Vision Image Signal Process》,《J Math Imaging Vision》,《Signal Process》,《J Electron Imaging》,《Infrared Phys Techn》,《Neuoncomputing》,《Nonlinear Anal-Real》,《Appl Math Model》,《Linear Algebra Appl》,《Math Comput Model》,《Applied Math Comput》,《Dynam Cont Dis Ser B》,《Math Inequal Appl》,《J Math Inequal》,《Banach J. Math Anal》,《Italian J. Pure Appl Math》,《Appl Stoch Model Bus》,《计算机学报》,《软件学报》,《计算机研究与发展》,《模式识别与人工智能》,《计算机辅助设计与图形学学报》,《中国图象图形学报》等。代表性学术论文(近5年):

1.        A backscattering-suppression-based variational level-set method for segmentation of SAR oil slick images, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Volume: PP, Issue: 99, 30 August 2017, p.1-10

2.        A fast and effective algorithm for a poisson denoising model with Total Variation, IEEE Signal Processing Letters, vol. 24, no. 3, 2017

3.        Indirectly regularized variational level set model for image segmentation. Neurocomputing, 171(2016) 194-208

4.        A variational model with barrier functionals for Retinex. SIAM Journal on Imaging Sciences, vol. 8, no. 3, 2015

5.        A convex variational level set model for image segmentation. Signal Processing, 106 (2015) 123-133

6.        Multiscale Texture Extraction with Hierarchical (BV,Gp ,L2) Decomposition. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 2013 , 45(2) :148-163

7.        An adaptive level set evolution equation for contour extraction. Applied Mathematics & Computation, 2013 , 219(24) :11420-11429

8.        Fractional order total variation regularization for image super-resolution. Signal Processing, 2013 , 93(9) :2408-2421

9.        Variational level set methods for image segmentation based on both L(2) and Sobolev gradients. Nonlinear Analysis-Real World Applications, 2012 , 13(2) : 959-966

10.    Adaptive level set evolution starting with a constant function. Applied Mathematical Modelling, 2012, 36 (7): 3217-3228

 

人才培养

已培养学历硕士67名,博士12名(含留学生1名)。

 

联系方式:

 邮箱: cjhe@cqu.edu.cn

 

 

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