民    族

汉

出生日期

1985.8.5

政治面貌

中共党员

教龄

11年

学历

研究生

学位

博士

现任职务

数据科学方向负责人

技术职称

副教授

办公电话

15279192369

通讯地址

南昌市高新区天祥大道289号

邮编

330099

Email

junzhang0805@126.com

工作经历：

2024.05   香港城市大学，数学系，访问学者

2024.01-2024.03   南方科技大学，统计与数据科学系，访问学者

2019.05-2019.07   南开大学，陈省身数学研究所，访问学者

2017.12-现今 南昌工程学院，理学院，副教授

2017.10-2018.10   美国The   University of Texas at Dallas，数学科学系，访问学者(国家留学基金委公派)

2015.08-2015.09   中国科学院深圳先进技术研究院，工程和科学计算实验室，访问学者

2013.07-2017.11   南昌工程学院，理学院，讲师

学习经历：

2009.09-2013.06   湖南大学，数学与计量经济学院，计算数学，博士

2007.09-2009.06   湖南大学，数学与计量经济学院，应用数学，硕士

2003.09-2007.07   湖州师范学院，理学院，数学与应用数学，学士

主要研究方向：

高光谱遥感图像处理、图像复原与分割、机器学习、数值优化

主要讲授课程：

数值分析（研究生）、线性代数、微分方程数值解、最优化理论与方法

获得荣誉及学术兼职情况：

2024，江西省优秀青年基金获得者

2022、2024年南昌工程学院优秀硕士学位论文指导教师

指导研究生荣获2022、2023年江西省数学建模竞赛一等奖

现担任Frontiers   in Applied Mathematics and Statistics期刊审稿编辑。担任《IEEE   Transactions on Image Processing》、《The Visual   Computer》、《East Asian Journal on Applied   Mathematics》等SCI期刊审稿人。

主持及参与的主要科研项目：

      [1] 张量分解驱动的高光谱遥感图像超分辨率高效方法研究, 国家自然科学基金地区科学基金项目   (62461043), 在研, 30万元, 主持

      [2] 任务驱动的张量分解高光谱图像融合高效方法研究, 江西省自然科学基金优秀青年基金项目 (), 在研, 15万元, 主持

[3]   超像素加权核范数驱动的自适应图像重建方法研究, 江西省自然科学基金面上项目 (20232BAB201017), 在研, 8万元,   主持

[4]   分数阶整体变分驱动的深度学习高光谱图像融合方法研究, 中国博士后科学基金面上资助 (2020M672484), 已结题, 8万元, 主持

[5]   基于曲率正则化的非凸高阶图像复原和分割问题研究, 江西省自然科学基金青年基金项目   (20192BAB211005), 已结题 (后评估为“优”), 6万元, 主持

[6]   图像分割与去噪问题的新模型及快速算法研究, 江西省教育厅科技项目 (GJJ161111), 已结题, 8万元, 主持

[7]   高阶图像去噪模型的快速数值算法研究, 国家自然科学基金数学天元基金项目   (11526110), 已结题, 3万元, 主持

[8]   非负张量分解模型驱动的深度学习高光谱盲解混, 国家自然科学基金地区科学基金项目   (61865012), 已结题, 40万元, 排名第2

[9]   非线性非局部扩散方程的临界指数研究及其应用, 国家自然科学基金青年基金项目   (11701260), 已结题, 20万元, 排名第2

[10] 基于核非负矩阵分解的核凸包表示与非线性度量学习的目标跟踪, 国家自然科学基金地区科学基金项目   (61661033), 已结题, 36万元, 排名第3

主持完成教改项目：

江西省高等学校教学改革研究课题“问题导向教学法在《线性代数》教学中的应用研究”(JXJG-17-18-14),   2017/11-2020/12, 已结题, 1万元,   主持

公开发表学术论文30余篇，其中代表性论文如下：

[23] Jun Zhang, Lipeng Zhu (2021级硕士生),   Chengzhi Deng, Shutao Li*. Hyperspectral and multispectral image fusion via   logarithmic low-rank tensor ring decomposition[J]. IEEE Journal of   Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024,   17: 11583-11597.  (SCI, 中科院二区Top,   IF: 4.7)

[22] Jingjing Lu (2021级硕士生),   Jun Zhang*, Chao Wang, Chengzhi Deng. Hyperspectral sparse fusion   using adaptive total variation regularization and superpixel-based weighted   nuclear norm[J]. Signal Processing, 2024, 220: 109449.  (SCI, 中科院二区,   IF: 4.4)

[21] Xinv Wang (2021级硕士生),   Mingxi Ma, Jingjing Lu, Jun Zhang*. Convex and non-convex adaptive TV   regularizations for color image restoration[J]. Computational and Applied   Mathematics, 2024, 43: 37.  (SCI)

[20] Xiuzheng Song (2021级硕士生),   Jun Zhang*,   Jingjing Lu, Sanping Rao. Blind image deconvolution based on adaptive Euler's   elastica regularization[J]. IAENG International Journal of Computer Science,   2024, 51(1): 32-38.  (EI)

[19] Jinliang Wang (2020级硕士生),   Mingxi Ma, Su Yan, Jun Zhang*. Image stitching using double   features-based global similarity constraint and improved seam-cutting[J]. Multimedia   Tools and Applications, 2024, 83: 7363-7378.  (SCI)

[18] Jun Zhang, Jingjing Lu (2021级硕士生),   Chao Wang, Shutao Li*. Hyperspectral and multispectral image fusion via   superpixel-based weighted nuclear norm minimization[J]. IEEE Transactions   on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 5521612.  (SCI, 中科院一区Top,   IF: 8.2)

[17] Jingjing Lu (2021级硕士生), Jun   Zhang*,   Xinv Wang, Chengzhi Deng, Chao Zhang. Blind image deconvolution based on   adaptive weighted L0 gradient prior[J]. IAENG International Journal of   Computer Science, 2023, 50(4): 40.  (EI)

[16] Su Yan (2020级硕士生),   Mingxi Ma, Jinliang Wang, Jun Zhang*. Parallax   image stitching combining improved feature optimization with a new optimal   seam estimation[J]. Journal of Electronic   imaging, 2023, 32(2):   023010-1-023010-18.  (SCI)

[15] Chenguang   Xu, Chao Zhang   (2020级硕士生),   Mingxi Ma, Jun   Zhang*.   Blind image deconvolution via an adaptive weighted TV regularization[J].   Journal of Intelligent and   Fuzzy Systems, 2023, 44(4):   6497-6511.    (SCI)

[14] Junci Yang (2020级硕士生),   Mingxi Ma, Jun Zhang, Chao Wang*. Noise removal using an adaptive   Euler's elastica-based model[J]. The Visual Computer, 2023, 39(11):   5485-5496.  (SCI)

[13] Jun Zhang*, Pengcheng Li (2019级硕士生),   Junci Yang, Mingxi Ma, Chengzhi Deng. Poisson image restoration using a novel   directional TVp regularization[J]. Signal Processing, 2022, 193:   108407.  (SCI, 中科院二区,   最新IF: 4.4)

[12] Mingxi Ma, Chenguang Xu*, Jun Zhang,   Shengqian Wang, Chengzhi Deng*, Yuanyun Wang. Hyperspectral sparse unmixing   based on a novel adaptive total variation regularization[J]. Infrared   Physics and Technology, 2022, 127: 104362.  (SCI, 中科院二区,   最新IF: 3.3)

[11] Jun Zhang, Zhaoyang Liu (2019级硕士生),   Mingxi Ma*. Hyperspectral image fusion with a new hybrid regularization[J]. Computational   and Applied Mathematics, 2022, 41(6): 241.  (SCI)

[10] Mujibur R Chowdhury, Jun Zhang, Jing   Qin, Yifei Lou*. Poisson image denoising based on fractional-order total   variation[J]. Inverse Problems and Imaging, 2020, 14(1): 77-96.  (SCI,   中科院二区)

[9] Mingxi Ma, Jun Zhang*, Chengzhi Deng,   Zhaoyang Liu (2019级硕士生), Yuanyun Wang.   Adaptive image restoration via a relaxed regularization of mean curvature[J].   Mathematical Problems in Engineering, 2020, 2020: 3416907.  (SCI)

[8] Jun Zhang, Mingxi Ma, Zhaoming Wu,   Chengzhi Deng*. High-order total bounded variation model and its fast   algorithm for Poissonian image restoration[J]. Mathematical Problems in   Engineering, 2019, 2019: 2502731.  (SCI)

[7] Jun Zhang*, Chengzhi Deng, Yuying Shi,   Shengqian Wang, Yonggui Zhu. A fast linearised augmented Lagrangian method   for a mean curvature based model[J]. East Asian Journal on Applied   Mathematics, 2018, 8: 463-476.  (SCI)

[6] Jun Zhang*, Rongliang Chen, Chengzhi   Deng, Shengqian Wang. Fast linearized augmented Lagrangian method for Euler's   elastica model[J]. Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications,   2017, 10(1): 98-115.  (SCI)

[5] Zhi-Feng Pang*, Jiyun Fan, Jun Zhang.   Semisupervised data classification via the Mumford–Shah–Potts-type model[J]. Applied   Mathematical Modelling, 2017, 50: 161-176.  (SCI, 中科院一区Top,   最新IF: 5.336)

[4] Tingting Wu*, David Z. W. Wang, Zhengmeng Jin, Jun   Zhang. Solving constrained TV2L1-L2 MRI signal reconstruction via an   efficient alternating direction method of multipliers[J]. Numerical   Mathematics: Theory, Methods and Applications, 2017, 10(4):   895-912.  (SCI)

[3] Jun Zhang, Yu-Fei Yang*. Nonlinear   multigrid method for solving the LLT model[J]. Applied Mathematics and   Computation, 2013, 219(10): 4964-4976.  (SCI, 中科院一区Top,   最新IF: 4.397)

[2] Jun Zhang, Yu-Fei Yang*. Nonlinear   multigrid method for solving the anisotropic image denoising models[J]. Numerical   Algorithms, 2013, 63(2): 291-315.  (SCI, 中科院二区,   最新IF: 2.37)

[1]   张俊, 顾广泽*, 杨余飞. 基于改进的Chambolle对偶迭代的图像分割方法. 湖南大学学报(自然科学版),   2013, 40(5): 99-102.  (EI)

学生培养

      毕业硕士：刘照阳，李鹏程；杨俊慈，闫素，王金良，张超；卢静静，朱利鹏，王细女，宋修政。

在读研究生4名，其中研三1名，研二2名，研一1名。指导学生发表SCI/EI收录期刊论文15篇。

学生获得荣誉

2024，卢静静，省政府研究生奖学金；

2022，闫素，国家奖学金；

2021，刘照阳，国家奖学金

朱利鹏，江西省2022年度研究生创新专项资金项目，导师：张俊

闫素，江西省2021年度研究生创新专项资金项目，导师：张俊

卢静静，南昌工程学院2024届优秀毕业研究生

欢迎对研究具有浓厚兴趣，自我驱动能力强，且具有较好数学、英语和编程（Matlab/ C/   Python）能力的同学与我联系。