个人简历
谢从华，副教授，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
联系方式
QQ：9540386
Email：xiech@aliyun.com
