个人简历

谢从华,教授,硕士生导师,工学博士。1978年生,2001年于华北工学院(现中北大学)计算机系获工学学士学位,2005年于江苏大学计算机科学与通信学院获工学硕士学位,2011年于江苏大学计算机科学与通信学院获工学博士学位。2001年7月,加入常熟理工学院计算机科学与工程学院,从事教学与科研工作。研究领域包括:医学图像处理与分析、视频和图像去雾、农作物机器视觉处理与分析等。先后主持了1项省部和1项市厅级项目,参与国家自然科学基金3项,发表论文20余篇(其中sci收录7篇,ei收录10篇),曾获省级科技进步奖三等奖1项,授权发明专利2项。


研究方向

图像处理和模式识别


主要承担的教学课程

web系统与技术,计算机组成原理,数字图像处理等


代表性学术成果

专著及教材:

[1]谢从华,高蕴梅,黄晓华.web系统与技术[m].清华大学出版社,2018.

论文及专利:

[1] xie cong-hua, qiao wei-wei, zhang xiu-xiang, zhu feng.single image dehazing algorithm using wavelet decomposition and fast kernel regression model. journal of electronic imaging.2016,vol.25, no.4, 043003,doi: 10.1117/1.jei.25.4.043003(sci, ei)

[2] xie cong-hua, qiao wei-wei, liu zhe,ying wen-hao. single image dehazing using kernel regression model and dark channel prior. signal, image and video processing.2017,vol.11,no.4,pp 705-712(sci, ei)

[3]cong-hua xie, jin-yi chang,yuan-zhi zhang.a new method for estimating chlorophyll-a concentration in the pear river estuary.optik. 2015,vol.126, no.23,pp4510-4515.(sci, ei)

[4]cong-hua xie, yong-jun liu,jin-yi chang. medical image segmentation using rough set and local polynomial regression. multimedia tools and applications. 2015, vol.74, no.6, 1885-1914(sci, ei)

[5] xie cong-hua, chang jin-yi, xu wen-bin.medical image denoising by generalized gaussian mixture modeling with edge information. iet image processing. 2014, vol.8,no.8 pp464-476(sci,ei)

[6] cong-hua xie, xiao-wei yang , zhe liu , yong-jun liu, jin-yi chang. first- order kernel density estimation of abdomen medical image intensity and spatial information and application to segmentation [j]. optik.2014, volume 125, issue 22, pp6648-6656.(sci,ei)

[7] cong-hua xie,jin-yi chang,yong-jun liu.estimating the number of components in gaussian mixture models adaptively for medical image. optik.2013,vol.124.no.23, pp6216-6221. (ssci,ei

[8] conghua xie,jinyi chang, yongjun liu.estimating the number of components in gaussian mixture models adaptively. journal of information & computational science 2013, vol.10, no.14, pp4453–4460.(ei)

[9] xie cong-hua, song yu-qing, chen jian-mei. fast medical image mixture density clustering segmentation using stratification sampling and kernel density estimation. signal, image and video processing.2011.vol.5, no.2,pp257-267.(sci, ei)

[10] xie cong-hua, song yu- qing , liu zhe.density-based clustering algorithm using kernel density estimation and hill-down strategy. journal of information & computational science.2010, vol.7,no.1, pp135-142. (ei)

[11]谢从华,宋余庆,常晋义.图像数据库管理系统的关键技术研究综述.计算机应用研究. 2011.28(9):3206-3210。

[12] 谢从华,宋余庆,陈健美.医学图像的混合模型成份数估计.计算机科学. 2010.37(10).271~274.

[13] 谢从华,沈钧毅,宋余庆,常晋义. 一种图像数据库聚类与归类方法研究.控制与决策.2008.23(6): 701~704.(ei)

[14] conghua xie, yuqing song, jinyi chang. a new method of semantic feature extraction for medical images data. wuhan university journal of natural sciences. 2006.11(5):1152~1156.

[15]谢从华,陆虎,薛万宇,宋余庆.基于动态步长的医学图像密度聚类分割研究. 微电子学与计算机. 2007.24(4):66-68

[16]谢从华, 宋余庆, 朱玉全, 王立军. 一种基于网格化的医学图像聚类特征提取方法.计算机工程与应用.2005. 41(10):52~54.

[17] 谢从华,宋余庆,王立军. 基于密度聚类的医学图像分割dcmis.计算机应用研究. 2007.24(2):166-169

[18] conghua xie,jinyi chang ,yuqing song. hill-down strategy based density clustering and its application to medical image data (work-in-progress). infoscale 2007, june 6-8, 2007, suzhou, china.

[19]xie cong-hua , chang jin-yi, xu wen-bin.medical image denoising with generalized gaussian mixture modeling.the 1st international conference on industrial application engineering,2013.march 27-28,kitakyuhu, japan.

[20] 谢从华,王立军,常晋义, 面向叶子图像的植物归类的特征序列描述方法. 计算机应用研究,2012.29(11):4740-4743.

[21]谢从华;高蕴梅;周思林;刘永俊;常晋义. 一种医学图像对象形状模板标记点的自动生成方法. 中国发明专利,授权号zl.201310322875.9, 授权日2016.1.20

[22] 谢从华,黄晓华,高蕴梅,乔伟伟,常晋义.一种最优对比度和最小信息损失的图像去雾方法,中国发明专利,授权号:zl 201410504518.9,授权日2017.4.26,


主要科研项目

主持:

江苏省自然科学基金青年项目: 小样本条件下基于非参数回归模型的医学图像自动标注(bk2012209),2012/06-2015/06

苏州市科技发展计划项目应用基础研究计划:基于最优对比度的视频图像实时连贯智能去雾研究(syg201409), 2014/07-2016/06

参与:

1.国家自然科学基金专项项目:基于密度函数的医学图像有效特征表达及其提取方法研究(60841003),2009/01-2009/12

2国家自然科学基金面上项目: 基于数据挖掘的医学图像分类研究(60572112), 2006/01-2008/12

3国家自然科学基金专项项目:小型操作系统内核的轻量级形式化设计和验证方法研究(61402057),2015.1-2017.12


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