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南昌工程学院计算机网络与信息安全研究所任秘书主要科研成果论著 发布时间:2023-02-24 08:21 来源:网络

广州安装工程大学信息安装工程学校导师邓承志正文

姓名:邓承志

性别:男

出生日期:1980.9.27

祖籍:福建崇仁

民族:汉

党派:共青团

技术职称:副校长

工作单位:广州安装工程大学信息安装工程大学

职务:秘书

通信地址:广东省广州市高新技术开发区天祥东路

邮局编码:

工作简历

2008.7—2010.2广州安装工程大学计算机科学与技术系任教

2010.3—至今吉安安装工程大学计算机网路与信息安全研究所任秘书

主要科研成果专著论文状况

一.科研课题:

[1]国家自然科学基金项目:结构化过完备稀疏性约束的超码率图象重建研究(编号:),在研,主持

[2]山东省自然科学基金项目:几何模型研究及应用(编号:),在研,主持

[3]广东省教育厅科技项目:基于L1/2稀疏性正则化的超帧率图象重建研究(编号:),在研,主持

[4]广东省教育厅科技项目:超完备图象稀疏表示理论及其应用研究(编号:),已完成,主持

[5]山东省自然科学基金项目:压缩感知新理论及其在图象逆问题中的应用研究(编号:),在研,排行第2

[6]山东省自然科学基金项目:基于粒估算的微粒群模型及在中的应用(编号:),在研,排行第3

[7]国家自然科学基金项目:基于变换的运动补偿视频压缩编码(编号:),完成,排行第2

[8]国家自然科学基金项目:联合基图像稀疏表示理论研究及应用(编号:),完成南昌工程学院地址,排行第3

二.科研论文:

[1]邓承志,汪胜前,曹汉强.组合傅里叶变换与曲波变换的图象复原.光学学报,2009,29(8):2134-2136.(EI收录)

[2]邓承志,汪胜前,曹汉强.基于多原子匹配追踪的图象编码算法.电子与信息学报,2009,31(8):1807-1811.(EI收录)

[3]邓承志,孙辉,汪胜前,曹汉强.基于小波变换与曲波变换的图象卷积.光电子·激光,2010,21(2):285-288.(EI收录)

[4]邓承志,曹汉强,汪胜前.脊波变换域盲数字水印方案.光电安装工程,2007,34(5):131-135.(EI收录)

[5]Deng,Cao,Wang.BasedImageUsingNon-Model.andLaser,2006,35(2):234-237.(EI收录)

[6]邓承志,曹汉强,汪胜前.非相干子词典多原子迅速匹配追踪算法.讯号处理,2009,25(4):613-617.

[7]邓承志,曹汉强,汪胜前.多尺度脊波词典的构造及其在图象编码中的应用.美国图像图形学报,2009,14(7):1273-1278.

[8]邓承志,曹汉强,汪胜前.域自适应收缩图象去噪,应用科学学报,2008,26(1):22-27.

[9]邓承志,曹汉强,汪胜前.小波域非参数贝叶斯恐怕图象去噪,大型微型计算机系统,2008,26(1):22-27.

[10]邓承志.基于多尺度脊波词典的图象去噪算法.计算机安装工程,2010,36(23):207-211.

[11]Deng,Cao,Wang.ofUsingTotal.Proc.ofIEEEonand,,China,2007,pp.2411-2413.(EI收录)

[12]Deng,Cao,Wang.ImageBasedon.Proc.ofIEEEonand,,China,2007,pp.1538-1538.(EI收录)

[13]Deng,Cao,Wang.-BasedImageVia.Proc.ofIEEEonand,,China,2007,pp.141-145.(EI收录)

[14]Deng,Cao,Wang.ImageUsingFast.Proc.ofSPIEonImage&,Wuhan,China,2007,pp.41-49.(EI收录)

[15]Deng,Wang.LowBitRateImageBased.Proc.ofon,,china,2008,vol.3,pp.530-534.(EI收录)

[16]Deng,Wang,XiChen.Basedon.Proc.of2009onand,Wuhan,China,2009,pp.451-454.(EI收录)

[17]Deng,Wang,HuiSun,Cao.in.Proc.oftheonE-and,Wuhan,china.(EI收录)

[18]Deng,Wang.BasedforofImage.Proc.ofSPIEonImage&,Wuhan,China,2007,pp.--8.(EI收录)

得奖状况

[1]广东省技术发明二等奖:散射光栅加密与机读技术南昌工程学院地址,排行第5

[2]广东省大学科技成果三等奖:超完备图象稀疏表示理论及应用,排行第1

[3]广东省大学科技成果三等奖:基于粒估算的改进微粒群优化算法的研究及应用,

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