学生团队之窗

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智能健康与可视计算iHAVC

日期: 2019-10-31

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一、信息学院学术科技团队名称:

智慧健康与可视计算实验室

二、成立时间:

2013年10月

三、指导老师:

姓名

职称

龚永义

教授、博士

李 祺(海外教师、加盟)

云山讲座教授、博士

高东发

副教授、博士

金功勋(泰籍)

博士

黄红桃

副教授

李健红(加盟)

讲师、博士

杨曦

讲师、博士

丁若尧(加盟)

讲师、博士

四、团队成员数量:

70人左右

五、团队简介:

广外智慧健康与可视计算(iHAVC)实验室是信息学院院属科研团队,目前实验室有在编教师5[i02] 人,外籍教师1人,海外教师1人,其中,云山讲座教授1人,教授1人,副教授3人。实验室主要研究方向包括计算机视觉、计算几何与图形学、机器学习、医学影像处理、自然语言处理、医学信息学等。

实验室2013年10月创立,2015年4月成型,据不完全统计,自2015年以来,实验室已获得国家发明专利授权2件,发表学术论文50多篇,其中40多篇为SCI、EI索引,实验室已承担国家自然科学基金项目5项,广东省自然科学基金优秀青年项目1项,广东省自然科学基金项目3项,广州市科技计划项目2项,组织并参与广东省重大科技攻关项目1项。实验室有着稳固的学术支撑与强大的发展潜力。

实验室旨在为在校学生提供科学研究,企业委托课题实践机会,提高学生项目开发能力与科研水平,将学术研究与企业产品深度结合。热烈欢迎有志于科学研究的朋友加盟,实验室常年接受加盟申请。

六、团队成果展示(部分)

学术论文:

[1] Qingzhen Xu, Zhoutao Wang , Fengyun Wang,and Yongyi Gong*. Multi-feature Fusion CNNs for Drosophila Embryo of Interest Detection. Physica A-statistical Mechanics and Its Applications, https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.121808

[2] Qingzhen Xu, Fengyun Wang, Yongyi Gong(通讯作者), Zhoutao Wang, Kun Zeng, Qi Li, Xiaonan Luo. A Novel Edge-oriented Framework for Saliency Detection Enhancement. Image and Vision Computing, DOI information: 10.1016/j.imavis.2019.04.002

[3] Yongyi Gong, Shangru Li, Kanoksak Wattanachote, and Xiaonan Luo. Advanced Stereo Seam Carving by Considering Occlusions on Both Sides. ACM Trans. Multimedia Comput. Commun. Appl.

[4] 龚永义,关柏良,曾坤,李可宏,吴贺丰,罗笑南.垂直方向立体接缝雕刻缩放算法. 计算机学报, 2017, 40(11):2589~2604

[5] Qi Li and Yongyi Gong. A geometric method for contour extraction of Drosophila embryos. BMC Systems Biology, 2017,11(Suppl 6):102 (DOI 10.1186/s12918-017-0478-1)

[6] 龚永义, 李可宏, 姜灵敏, 吴贺丰, 罗笑南.直线特征保持的立体图像缩放. 计算机学报, 2016,39(7):1307~1318, SCI(期刊论文)

[7] Qi Li, Yongyi Gong. Scale invariant representation of imbalanced points. Neurocomputing, 2016(173) Part 3: 1422–1435 (Volume 173, Part 3, 15 January 2016, Pages 1422–1435), SCI(期刊论文)

[8] 龚永义等.基于网格变形的内容感知双目图像缩放方法,国家发明专利,授权号:ZL201410361183X

[9] 龚永义等.垂直方向立体接缝雕刻缩放方法,国家发明专利,授权号:ZL201610192114X

发明专利(ZL201610192114X). 垂直方向立体接缝雕刻缩放方法. 2018.11 .

本发明公开了一种立体图像垂直方向立体接缝雕刻(seam carving)缩放方法,步骤包括:A、输入原始立体图像的左视图、右视图和视差图,并设定目标图像的分辨率;B、根据能量函数,计算立体图像左视图每个像素点一个能量值;C、采用动态规划方法,找出左视图一条水平走向的平面接缝;D、执行实投影策略,将左视图平面接缝映射到右视图;E、根据实投影得到的右视图接缝片段,执行传统接缝雕刻方法和虚投影方法结合的策略,拼接间隔缝隙,得到右图相应的水平走向接缝;F、同时增加或删除在左、右视图找到的接缝;G、反复执行步骤B至步骤F,直至立体图像缩放至指定大小,输出最终的左视图和右视图。本发明能够保留缩放后图像的整体特征,突出重要物体,并保持立体图像的立体信息。

发明专利(ZL201410361183X).基于网格变形的内容感知双目图像缩放方法. 2017.04 .

本发明公开了一种基于网格变形的内容感知双目图像缩放方法,步骤包括:A、输入原始左目视图和右目视图,并设定目标图像的分辨率;对左目视图和右目视图分别构造覆盖图像的均匀四边形网格;C、分别计算左、右目视图的网格级重要程度图;D、构造左、右目视图网格级直线特征集合;E、根据网格级重要程度图建立网格缩放能量函数;F、根据网格级直线特征集合建立直线特征约果,采用最小二乘法进行网格缩放能量函数最小化运算,得到缩放后的左、右目视图目标网格;G、采用贴图的方法将原始左、右目视图分别映射到目标网格,输出最终的左目视图和右目视图。本发明能够保留缩放后图像的直线特征,突出重要物体,并保持双目图像的立体信息。

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