湖南大学电气与信息工程学院导师：卢婷

发布时间：2021-11-20 编辑：考研派小莉推荐访问：

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湖南大学电气与信息工程学院导师：卢婷正文

[导师姓名]
卢婷

[所属院校]
湖南大学

[基本信息]
导师姓名：卢婷
性别：
人气指数：1223
所属院校：湖南大学
所属院系：电气与信息工程学院
职称：助理教授
导师类型：硕导
招生专业：

[通讯方式]

[个人简述]
卢婷，女，博士，中共党员，湖北黄冈人。现为湖南大学电气与信息工程学院控制科学与工程学科助理教授。主要从事图像处理、模式识别理论及其在遥感数据分析领域的应用研究。近年来主持湖南省研究生科研创新项目1项、中央高校基本科研业务费1项，并以主研身份参与国家自然科学基金3项；在本领域国际权威学术期刊和会议上发表论文十余篇, 其中以第一作者或通讯作者在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (SCI收录，中科院 JCR 2区)上发表论文4篇。

[科研工作]
1. Ting Lu, Shutao Li, Leyuan Fang, Xiuping Jia, and Jon Atli Benediktsson. From subpixel to superpixel: a novel fusion framework for hyperspectral image classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(8) 4398 - 4411. (SCI, 中科院JCR 2区)2. Ting Lu, Shutao Li, Leyuan Fang, Lorenzo Bruzzone, and Jon Atli Benediktsson. Set-to-set distance-based spectral-spatial classification of hyperspectral images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 54(12):7122-7134. (SCI, 中科院JCR 2区)3. Ting Lu, Shutao Li, Leyuan Fang, Yi Ma and Jon Atli Benediktsson. Spectral-spatial adaptive sparse representation for hyperspectral image denoising. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 54(1): 373-385. (SCI, 中科院JCR 2区)4. Shutao Li, Ting Lu, Leyuan Fang, Xiuping Jia, and Jon Atli Benediktsson. Probabilistic fusion of pixel-level and superpixel-level hyperspectral image classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 54(12):7416-7430. (SCI, 中科院JCR 2区)5. Weiwei Song, Shutao Li, Leyuan Fang, and Ting Lu. Hyperspectral Image Classification with Deep Feature Fusion Network. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, DOI: 10.1109/TGRS.2018.2794326.(SCI, 中科院JCR 2区)6. Ting Lu, Shutao Li, Leyuan Fang, and Jon Atli Benediktsson. SAR image despeckling via structural sparse representation. Sensing and Imaging, 2016, 17(2):1-20. (EI)7. Ting Lu, Shutao Li, and Wei Fu. Fusion based seamless mosaic for remote sensing images. Sensing and Imaging, 2014, 15(101):1-14. (EI)8. Ting Lu, Shutao Li, and Jon Atli Benediktsson. Iterative clustering based active learning for hyperspectral image classification. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Fort Worth, Texas, USA, 2017: 3664 - 3667. (Oral Presentation，EI)

[教育背景]

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