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傅博
2023-05-11 11:53
  • 傅博
  • 傅博 - 博士 副教授 硕士生导师-辽宁师范大学-计算机与信息技术学院-个人资料

近期热点

资料介绍

个人简历


傅博,博士,副教授,硕士生导师,辽宁大连人,现任辽宁师范大学计算机与信息技术学院专职教师,数字媒体技术系副系主任,辽宁师范大学三级特聘教授。兼任中国计算机学会Yocef大连分部AC委员。

教学能力
l本科生课程:JAVA程序设计、JAVAWEB网络编程技术、计算机视觉、软件文档写作、数据结构、大学计算机基础
l研究生课程:计算机视觉

科研能力
主要研究方向为图像处理,机器视觉,人工智能,智慧教育等。先后主持、完成国家自然科学基金、辽宁省科技厅一般项目、辽宁省教育厅科研基金、大连市“科技之星”项目、受“大连市高层次人才创新支持计划”支持。参与完成国家“863”项目1项,国家自然科学基金6项,教育部博士点基金1项,其他省级,市级项目若干。其中,主持国家自然科学基金1项,教育部博士后基金1项,辽宁省科技厅项目1项,辽宁省教育厅项目1项,大连市青年科技之星项目1项。在国内外核心刊物发表论文30余篇,其中SCI检索6篇,EI检索20余篇。申请发明专利20余项,授权11项。获得授权软件著作权6项。具有主持多项横向实际项目的开发,管理经验。

项目与发表论文列表
l主要项目
1.高强度混合噪声污染的图像去噪方法研究,61702246,25万,国家基金委,国家青年基金,主持;
2.结构化特征抽取与稀疏表达在图像去噪问题中的研究,201601243,5万,辽宁省科技厅,辽宁省博士启动基金,主持;
3.基于结构化特征与稀疏表达的高光谱影像去噪方法研究,L2015285,3万,辽宁省教育厅,辽宁省教育厅一般项目,主持;
4.混合噪声污染的水体图像噪声去除方法研究,2018RQ65,10万,大连市科技局高层次人才创新支持计划,主持;
5.面向水下混合噪声污染的图像去噪与增强方法研究,2019M651123,8万,中国博士后基金,主持;
6.协同多维度相关性和深层特征的高光谱影像变化检测理论与方法研究,D010702,58万,国家基金委,国家自然科学基金面上项目,参与;
7.资源节约型东北草畜业数字化管理关键技术研究,2008AA10Z224,50万,国家科技部863计划,参与;
8.几何约束求解的关键问题研究,F020507,30万,国家基金委,国家自然科学基金面上项目,参与;
9.结合PET/CT图像特征的肺癌病变区域的活动轮廓分割模型研究,F012504,25万,国家基金委,国家自然科学基金青年基金,参与。
授权专利与著作权
1.单幅图像测量前景高度的新方法,ZL201010267518.3;
2.基于嵌入式的自然环境下家畜群体数目监测方法,CN201310005379.0;
3.模拟三维素描铅笔画的绘制方法,CN201310733180.X;
4.基于非局部均值法的视频图像快速去噪方法,CN201310729947.1;
5.边界和曲率驱动修复的图像编码和解码方法,CN201310729814.4;
6.基于改进列文伯格麦夸特优化的弹性运动估计方法,CN201610165961.7;
7.基于视频数据3D自相关性的视频多尺度几何分析方法,CN201610164733.8;
8.基于非下采样小波变换的改进四阶偏微分图像去噪方法,CN201610230065.4;
9.非局部可转换滤波图像椒盐噪声去除方法,CN201611238309.X;
10.基于课堂场景及学习者视线分析学习者注意力的方法,CN201611235379.X;
基于图像集的图像去噪方法,基于图像集的图像去噪方法,CN201611238308.5;
11.草场植被生态模型管理及预测系统(No.2010R11L034145);
12.草场沙化碱化监测系统(No.2010R11L034142);
13.草场鼠害监控系统(No.2010R11L034139);
14.草场过渡放牧监测系统(No.2010R11L033946);
15.草场植被动态检测系统(No.2010R11L033942);
16.草场病虫害监控系统(No.2010R11L02968)

研究领域


虚拟现实

近期论文


1.Imagesuper-resolutionusingTVprioriguidedconvolutionalnetwork.PatternRecognitionLetters125:780-784(2019).第一作者,SCI检索,CCF-C类期刊.
2.Patch-basedcontourpriorimagedenoisingforsaltandpeppernoise.MultimediaToolsAppl.78(21):30865-30875(2019).第一作者,SCI检索,CCF-C类期刊.
3.Aconvolutionalneuralnetworksdenoisingapproachforsaltandpeppernoise.MultimediaToolsAppl.78(21):30707-30721(2019),第一作者,SCI检索,CCF-C类期刊.
4.Asaltandpeppernoiseimagedenoisingmethodbasedonthegenerativeclassification.MultimediaToolsAppl.78(9):12043-12053(2019)3.第一作者,SCI检索,CCF-C类期刊.
5.Animagetopicmodelforimagedenoising.Neurocomputing169:119-123(2015),4.第一作者,SCI检索,CCF-C类期刊.
6.IntegratingTopicModelingwithWordEmbeddingsbyMixturesofvMFs.COLING2016:151-160.通讯作者,EI检索,CCF-B类会议.
7.新媒体的负面效应与学校的角色担当,教育研究,2018(10).通讯作者.CSSCI检索

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