導師姓名

邱鈞

出生年月

1966年1月

學(xué)位

理學(xué)博士

職   稱

教授

所屬學(xué)科

一級學(xué)科

數學(xué)

二級學(xué)科

應用數學(xué)

研究方向(xiàng)

  1.應用數學(xué)2.圖像重建 3.計算成(chéng)像

聯系電話

010-64884671

E-mail

qiujun@bistu.edu.cn

  通訊地址

北京市北四環中路35号

郵編

100101

簡介

1987年畢業于内蒙古大學(xué)數學(xué)系數學(xué)專業，1994年畢業于中國(guó)科學(xué)院研究生院計算機圖形學(xué)專業，2007年年畢業于中國(guó)科學(xué)院研究生院數學(xué)科學(xué)學(xué)院應用數學(xué)專業，理學(xué)博士。1987年來校任教，從事(shì)于應用數學(xué)、圖像重建、計算成(chéng)像等方面(miàn)教學(xué)與科研工作，1999年在澳大利亞悉尼大學(xué)電子工程學(xué)院作爲訪問學(xué)者進(jìn)行信号處理與圖像重建的合作研究。目前主要承擔研究生《圖像處理與分析》課程，本科生《離散數學(xué)》等課程。在Optics Express、BMC Neuroscience、Applied Optics等SCI期刊和核心期刊發(fā)表論文40餘篇，申請國(guó)家發(fā)明專利10餘項。承擔并完成(chéng)了多項國(guó)家自然基金項目、國(guó)防科工委軍事(shì)預研項目、國(guó)家質檢總局科技計劃項目等省部級項目。

主要社會(huì)兼職

1.      中國(guó)體視學(xué)學(xué)會(huì)CT理論與應用學(xué)會(huì)常務委員會(huì)委員

2.      中國(guó)體視學(xué)學(xué)會(huì)CT理論與應用學(xué)會(huì)專業委員會(huì)委員

3.      北京數學(xué)會(huì)，理事(shì)

4.      《Optics Express》雜志，通訊審稿人

5.      《CT理論與應用研究》編委

6.      《中國(guó)體視學(xué)與圖像分析》編委

主要科研項目（限填5項，含項目名稱、來源，本人排序）

1.      全光場相機的成(chéng)像理論和方法研究

國(guó)家自然科學(xué)基金項目，主持人

2.      視像在二維平面(miàn)和三維空間的深度信息的比較研究

國(guó)家自然科學(xué)基金項目，第2負責人

3.      基于對(duì)稱結構的圖像重建塊叠代算法及其應用研究

國(guó)家自然科學(xué)基金項目，主持人

4.      基于能(néng)量譜的行掃描康普頓背散射成(chéng)像的衰減叠代補償及多目标優化重建，國(guó)家自然科學(xué)基金項目，主持人。

主要學(xué)術成(chéng)果（限填10項，包括代表性的論文、專著、專利、科技獎勵等，均标注排序）

代表性論文：

1. Iterative reconstruction of scene depth with fidelity based on light field data，通訊作者， Applied Optics，2017年第11期

2. Light field reconstruction from projection modeling of focal stack,通訊作者， Optics Express，2017年

3. 3D Surface Reconstruction from Circumferential Light Field Based on the Feature Point Tracking，通訊作者， proceeding of 2016 Imaging and Applied Optics Congress(OSA)，2016年

4. Light Field Reconstruction from Focal Stack Based on Landweber Iterative Scheme，通訊作者， proceeding of 2017 Imaging and Applied Optics Congress(OSA)，2017年

5. The representation of visual depth perception based on the plenoptic function in the retina and its neural computation in visual cortex v1，通訊作者，BMC Neuroscience，2014年

6. 融合特征點密度與邊緣信息的場景深度估計，通訊作者，激光與光電子學(xué)進(jìn)展，2017年第7期

7. 基于四維光場數據的深度估計算法，通訊作者，中北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2016年第4期

8. 基于旋轉采樣(yàng)光場數據的物體表面(miàn)重構，通訊作者，中北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2016年第3期

9. 一種(zhǒng)基于交錯格分塊的叠代重建算法，通訊作者，中北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2016年第1期

10. 一種(zhǒng)反投影模型下的圖像重建叠代算法，通訊作者，中北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2015年第5期

11. 動态對(duì)稱塊SAP叠代重建方法，通訊作者，中北大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2015年第3期

代表性發(fā)明專利：

1.  一種(zhǒng)基于匹配優化的光場數據深度重建方法，第一發(fā)明人

2.  一種(zhǒng)由聚焦堆棧重建光場的濾波反投影方法和裝置，第一發(fā)明人

3.  基于對(duì)稱權重場和旋轉重建點的快速重建圖像方法和裝置，第一發(fā)明人

4.  一種(zhǒng)基于特征點密度由聚焦堆棧估計深度的方法和裝置，第一發(fā)明人

5.  一種(zhǒng)基于RGB-D圖像的三維場景特征表達與高精度匹配方法，第一發(fā)明人

6.  基于RGB-D特征匹配的3D點雲拼接與融合方法，第一發(fā)明人

備注