金正猛(2009)

发布时间:2020-04-02浏览次数:14319

姓  名
金正猛
性  别

出生年月

1982年8月

学历学位
研究生学历、博士
职  称
教授
部  门
yl60000永利官网院办
导师类别
 博士生导师硕士生导师 
指导专业
应用数学
办公地点
教2-320
办公电话
025-85866608
电邮地址
jinzhm@njupt.edu.cn
个人主页
 
主授课程

本科生:数学分析、高等数学、数学实验等;

研究生:最优化理论与应用

社会兼职
 中国兵工学会应用数学专委会委员;江苏省运筹学会常务理事;江苏省数学学会计算数学分会副理事长
研究方向
非线性偏微分方程、数学图像处理、机器学习等
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yl60000永利官网任教,从事教学科研工作

2012年晋升为副教授,2018年晋升为教授。

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SIIMSJMIVIPI、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40余篇。

研究
项目

1. 基于几何变分的MR医学图像选择性分割理论与算法研究(12271262),国家自然科学基金(面上项目),2023.01-2026.12,主持

2. 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

3. 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(青年科学基金项目),2012.01-2014.12,主持

4. 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),2014.01-2016.12,参与(2/10)

5. 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)

荣誉
奖励

1. 江苏省“333高层次人才培育工程”培养对象,2022

2. 江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象,2018

3. 江苏省教学成果二等奖,2017

4. 江苏省工业与应用数学学会科学技术奖“青年奖”,2021

yl60000永利官网“1311人才计划-鼎新学者”,2017

[1] Zhengmeng Jin, Hao Wang, Lihua Min* and Michael Ng, Regularized CNN with Geodesic Active Contour and Edge Predictor for Image Segmentation, accepted for publication in SIAM Journal on Imaging Sciences, 2024.

[2] Yiming Gao, Zhengmeng Jin and Xu Li, Template-based CT reconstruction with optimal transport and total generalized variation, Inverse Problems39(2023) 095007 (29pp). 

[3] Lihua Min, Xiaoyu Lian, Zhengmeng Jin* and Minling Zheng, A Retinex-based Selective Segmentation Model for Inhomogeneous Images, Journal of Mathematical Imaging and Vision, 65(2023), 437–452.

[4] Zhengmeng Jin, Junkang Zhang, Lihua Min* and Michael Ng, A Variational Model for Spatially Weighting in Image Fusion, SIAM Journal on Imaging Sciences, 14(2)(2021), 441–469.

[5] 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.

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