姓名：鄧承志

性別：男

出生日期：1980.9.27

籍貫：江西興國

民族：漢

黨派：中共

技術(shù)職稱：副教授

工作單位：南昌工程學(xué)院信息工程學(xué)院

職務(wù)：秘書

通訊地址：江西省南昌市高新技術(shù)開發(fā)區(qū)天祥大道

郵政編碼：330099

工作簡歷

2008.7—2010.2 南昌工程學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系任教

2010.3—至今 南昌工程學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全研究所任秘書

主要科研成果論著論文情況

一．科研課題：

[1] 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目：結(jié)構(gòu)化過完備稀疏性約束的超分辨率圖像重建研究（編號：61162022），在研，主持

[2] 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目：Ridgeprint幾何模型研究及應(yīng)用（編號：2009GZW0020），在研，主持

[3] 江西省教育廳科技項(xiàng)目：基于L1/2稀疏性正則化的超分辨率圖像重建研究（編號：GJJ12632），在研，主持

[4] 江西省教育廳科技項(xiàng)目：超完備圖像稀疏表示理論及其應(yīng)用研究（編號：GJJ09366），已完成，主持

[5] 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目：壓縮感知新理論及其在圖像逆問題中的應(yīng)用研究（編號：2009GZW0020），在研，排名第2

[6] 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目：基于粒計(jì)算的微粒群模型及在Shearlet中的應(yīng)用（編號：2009GZW0020），在研，排名第3

[7] 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目：基于Ridgelet變換的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償視頻壓縮編碼（編號：60462003），完成，排名第2

[8] 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目：聯(lián)合基圖像稀疏表示理論研究及應(yīng)用（編號：60772091），完成，排名第3

二．科研論文：

[1] 鄧承志, 汪勝前, 曹漢強(qiáng). 組合傅里葉變換與曲波變換的圖像復(fù)原. 光學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 29(8): 2134-2136. (EI收錄)

[2] 鄧承志, 汪勝前, 曹漢強(qiáng). 基于多原子匹配追蹤的圖像編碼算法. 電子與信息學(xué)報(bào), 2009, 31(8): 1807-1811. (EI收錄)

[3] 鄧承志, 孫輝, 汪勝前, 曹漢強(qiáng). 基于小波變換與曲波變換的圖像插值. 光電子·激光, 2010, 21(2): 285-288. (EI收錄)

[4] 鄧承志, 曹漢強(qiáng), 汪勝前.脊波變換域盲數(shù)字水印方案. 光電工程, 2007, 34(5):131-135. (EI收錄)

[5] Chengzhi Deng, Hanqiang Cao, Shengqian Wang. Contourlet Based Image Denoising Using Non-Gaussian Bivariate Model. Infrared and Laser Engineering, 2006, 35(2): 234-237. (EI收錄)

[6] 鄧承志, 曹漢強(qiáng), 汪勝前. 非相干子字典多原子快速匹配追蹤算法. 信號處理, 2009, 25(4): 613-617.

[7] 鄧承志, 曹漢強(qiáng), 汪勝前.多尺度脊波字典的構(gòu)造及其在圖像編碼中的應(yīng)用. 中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2009, 14(7): 1273-1278.

[8] 鄧承志, 曹漢強(qiáng), 汪勝前. Curvelet域自適應(yīng)收縮圖像去噪, 應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 26(1): 22-27.

[9] 鄧承志, 曹漢強(qiáng), 汪勝前. 小波域非參數(shù)貝葉斯估計(jì)圖像去噪, 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng), 2008, 26(1): 22-27.

[10] 鄧承志. 基于多尺度脊波字典的圖像去噪算法. 計(jì)算機(jī)工程, 2010, 36(23): 207-211.

[11] Chengzhi Deng, Hanqiang Cao, Shengqian Wang. Reconstruction of Ridgelet Coefficients Using Total Variation Minimization. Proc. of IEEE International Conference on Industrial Electronics and Application, Haribin, China, 2007, pp.2411-2413. (EI收錄)

[12] Chengzhi Deng, Hanqiang Cao, Shengqian Wang. Image Compression Based on Multiscale Ridgelet Dictioary. Proc. of IEEE International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition, Beijing, China, 2007, pp. 1538-1538. (EI收錄)

[13] Chengzhi Deng, Hanqiang Cao, Shengqian Wang. Sparsity Constraint-Based Image Interpolation Via Combined Transforms. Proc. of IEEE International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition, Beijing, China, 2007, pp. 141-145. (EI收錄)

[14] Chengzhi Deng, Hanqiang Cao, Shengqian Wang. Multisensor Image Fusion Using Fast Discrete Curvelet Transform. Proc. of SPIE Symposium on Multispectral Image Processing & Pattern Recognition, Wuhan, China, 2007, pp.41-49. (EI收錄)

[15] Chengzhi Deng, Shengqian Wang. Low Bit Rate Image Compression Based Overcomplete Sparse Representation. Proc. of Second International Symposium on Intelligent Information Technology Application, Shanghai, china, 2008, vol.3, pp.530-534. (EI收錄)

[16] Chengzhi Deng, Shengqian Wang, Xi Chen. Remote Sensing Images Fusion Algorithm Based on Shearlet Transform. Proc. of 2009 International Conference on Environmental Science and Information Application Technology, Wuhan, China, 2009, pp.451-454. (EI收錄)

[17] Chengzhi Deng, Shengqian Wang, Hui Sun, Hanqiang Cao. Multiplicative Spread Spectrum Watermarks Dectection Performance Analysis in Curvelet Domain. Proc. of the International Conference on E-Business and Informational System Security, Wuhan, china. (EI收錄)

[18] Chengzhi Deng, Shengqian Wang. Nonsubsampled Contourlet Transform Based Spatially Adaptive Shrinkage for Speckle Reduction of Medical Ultrasound Image. Proc. of SPIE Symposium on Multispectral Image Processing & Pattern Recognition, Wuhan, China, 2007, pp. 74972J-74972J-8. (EI收錄)

獲獎(jiǎng)情況

[1] 湖北省技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)：衍射光柵加密與機(jī)讀技術(shù)，排名第5

[2] 江西省高校科技成果三等獎(jiǎng)： 超完備圖像稀疏表示理論及應(yīng)用，排名第1

[3] 江西省高?？萍汲晒泉?jiǎng)：基于粒計(jì)算的改進(jìn)微粒群優(yōu)化算法的研究及應(yīng)用，

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