姓 名 | 金正猛 | 性 别 | 男 | |||
出生年月 | 1982年8月 | 学历学位 | 研究生学历,理学博士 | |||
职 称 | 教授 | 部 门 | BETVLCTOR伟德官网app下载数学实验教学中心 | |||
导师类别 | 博士生导师;硕士生导师 | 指导专业 | 数学 | |||
办公地点 | 教2-424 | 办公电话 | 025-85866609 | |||
电邮地址 | jinzhm@njupt.edu.cn | 个人主页 | ||||
主授课程 | 最优化理论与方法、高等数学、数学实验等 | |||||
社会兼职 | 中国兵工学会应用数学专委会委员,江苏省数学学会理事、江苏省工业与应用数学学会理事、江苏省运筹学会理事 | |||||
研究方向 | 非线性偏微分方程、数学图像处理 | |||||
个人 简历 | 2000年9月—2004年7月,安庆师范大学数学系,本科 2004年9月—2009年7月,南京理工大学应用数学系,硕博连读 2017年1—7月,加州大学洛杉矶分校(UCLA)数学系,访问学者 2015年3月—9月,香港浸会大学理论与计算研究所,访问学者 2009年9月至今,在BETVLCTOR伟德官网app下载任教,从事教学科研工作 | |||||
主要 成果 | 主要研究领域为非线性偏微分方程及其在图像处理中的应用。长期从事非线性偏微分方程的存在性和正则性、几何测度论及其应用的研究,在基于PDE与变分法的图像处理问题以及医学图像分割、融合反问题的基础理论与算法研究方面,取得了阶段性的研究成果。在SIIMS、JMIV、IPI、数学学报、应用数学学报、数学年刊等国内外重要学术期刊上发表学术论文20余篇。 | |||||
研究 项目 | 1. 基于变分偏微分方程的MRI医学图像着色理论与算法研究(11671004),国家自然科学基金(面上项目),2017.01-2020.12,主持 2. 基于变分偏微分方程的B超医学图像处理方法研究(11101218), 国家自然科学基金(青年项目),2012.1-2014.12,主持 3. 基于变分偏微分方程的图像着色方法研究(15KJB110018),江苏省高校自然科学研究基金项目,2015.7-2017.6,主持 4. 基于分数阶微分方程的MRI的理论和算法的研究(11771005),国家自然科学基金面上项目,2018.01-2021.12,参与(2/10) 5. 高阶非线性偏微分方程图像模型及其基础算法(91330101),国家自然科学基金重大研究计划(培育项目),2014.1-2016.12,参与(2/10) | |||||
荣誉 奖励 | 1. 江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师 2. BETVLCTOR伟德官网app下载“1311人才计划-鼎新学者” 3. 2015年获江苏省工业与应用数学(JSIAM)学术年会优秀论文奖 4. 南京市第十一届自然科学优秀学术论文奖 | |||||
论 著 代 表 作 | [1] Zhengmeng Jin, Y Wu, L Min, MK Ng,A Retinex-based total variation approach for image segmentation and bias correction,Applied Mathematical Modelling 79(2020), 52-67, 2020 [2] Zhengmeng Jin, L. Min, M. Ng and M. Zheng, Image colorization by fusion of color transfers based on DFT and variance features, Computers and Mathematics with Applications 77(9)(2019), 2553–2567. [3] Zhengmeng Jin, Chen Zhou and Michael Ng, A Coupled Total Variation Model with Curvature Driven for Image Colorization, Inverse Problems and Imaging, 10(4)(2016), 1037-1055. [4] Zhengmeng Jin, Fang Li and Michael Ng, A Variational Approach for Image Decolorization By Variance Maximization, SIAM Journal on Imaging Sciences, 7(2)(2014) , 944-968. [5] Zhengmeng Jin and Xiaoping Yang, A Variational Model to Remove the Multiplicative Noise in Ultrasound Images, Journal of Mathematical Imaging and Vision, 39(2011), 62-74. | |||||
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