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樊建伟

时间:2017-06-11 18:02:46来源:作者:阅读:

一、基本资料

姓名:樊建伟

职称/学位:讲师/博士

研究方向:图像处理

主讲课程:计算机图形学

籍贯:河南信阳

Emailfjwlijie@163.com

二、个人简介

樊建伟,讲师,博士。主要从事图像处理方向研究,以第一作者发表论文5篇, SCI收录7篇,参与国家自然科学基金项目3项、发明专利5项。

三、学习工作简历

2007.09-2011.06 河南科技大学 电子信息科学与技术专业 本科

2011.09-2017.12 西安电子科技大学 模式识别与智能系统专业 硕博连读

2018.01-2018.04 中国兵器工业集团第二O六所 算法仿真工程师

2018.05-至今 信阳师范学院 计算机与信息技术学院 讲师

四、项目成果

专利:

(1) 吴艳,樊建伟,张庆君等. 基于相位一致性和SIFTSAR图像配准方法. 授权号:ZL201410143117.5.

(2) 吴艳,樊建伟,李明等. 区域相似性和局部空间约束的非刚性SAR图像配准方法. 授权号:ZL201510155396.1.

(3) 吴艳,王凡,樊建伟等. 基于高维三重马尔可夫场的SAR图像分割方法. 授权号:ZL201310647726. X.

(4) 吴艳,樊建伟,梁文楷等. 基于多尺度图像块特征和稀疏表示的SAR图像配准方法. 申请号:201610118533.9.

(5) 吴艳,李思宇,樊建伟等. 基于变分多尺度分解的SAR图像与可见光图像融合方法. 申请号:201610121425.7.

五、发表论文

[1] Jianwei Fan, Yan Wu, Ming Li, et al. SAR and optical image registration using nonlinear diffusion and phase congruency structural descriptor. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, DOI: 10.1109/TGRS.2018.2815523. (SCI 2, IF: 4.942)

[2] Jianwei Fan, Yan Wu, Fan Wang, et al. New point matching algorithm using sparse representation of image patch feature for SAR image registration. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 55, no. 3, pp. 1498-1510, Mar. 2017. (SCI 2, IF: 4.942)

[3] Jianwei Fan, Yan Wu, Ming Li, et al. SAR image registration using multiscale image patch features with sparse representation. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 10, no. 4, pp. 1483-1493, Apr. 2017. (SCI 2, IF: 2.913).

[4] Jianwei Fan, Yan Wu, Fan Wang, et al. SAR image registration using phase congruency and nonlinear diffusion-based SIFT. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 12, no. 3, pp. 562-566, Mar. 2015. (SCI 3, IF: 2.761).

[5] Jianwei Fan, Yan Wu, Qingjun Zhang, et al. Non-rigid synthetic aperture radar image registration by combining point-wise background regional similarity and local spatial constraint. IET Radar Sonar and Navigation, vol. 10, no. 1, pp. 122-131, 2016. (SCI 4, IF: 1.509).

[6] Yan Wu , Jianwei Fan, Siyu Li, et al. Fusion of synthetic aperture radar and visible images based on variational multiscale image decomposition. Journal of Applied Remote Sensing, vol. 11, no. 2, pp. 025006, 2017. (SCI 4, IF: 1.107).

[7] Fan Wang, Yan Wu, Jianwei Fan, et al. Synthetic aperture radar image segmentation using fuzzy label field-based triplet Markov fields model. IET Image Processing, vol. 8, no. 12, pp. 856-865, 2014. (SCI 4, IF: 1.044)

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