基本信息
·所在系(中心)：电子工程系 郑冰
·学历：博士 Zheng Bing
·职称：教授，博士生导师
·政治面貌：九三学社
·邮件地址：bingzh@ouc.edu.cn
·办公电话：0532- **
·办公室：山东省青岛市松岭路 238 号中国海洋大学(崂山校区)信息科学与工程学院南楼A217
课程介绍
研究生：光电探测技术与系统（秋）、
本科生：海洋观测网（秋）、水下光学与成像（春）
教育及工作经历
教育经历：
2010/09－2013/06，中国海洋大学计算机应用技术专业，博士；
1992/09－1995/06，青岛海洋大学海洋物理专业，硕士；
1987/09－1991/06，青岛海洋大学电子学与信息系统专业，本科。
工作经历：
2012－至今， 中国海洋大学，信息科学与工程学院电子工程系，历任系主任、副院长职务，2018 年开始招收博士生；
2006/11－至今， 中国海洋大学，信息科学与工程学院电子工程系，教授；
2005/09－2006/10，英国威斯敏斯特大学，访问学者；
1995/09－2006/10，中国海洋大学，信息科学与工程学院电子工程系，副教授， 讲师。
1992/09－1995/08，青岛海洋大学产业处，助理工程师。
研究方向
主要从事水下目标光学探测、水下视觉信息处理的研究。
水下视觉探测技术因其能够提供更高的空间分辨率和更直观的图像信息，对海洋资源开发、生物多样性等方面的原位观测与监测，具有重要的研究意义和应用前景。然而，由于水体本身具有高吸收、强散射等特点，使得水下视觉探测难度远高于大气视觉探测。尤其在我国近海海域及河流中，由于受到泥沙及其他悬浮粒子的干扰，水质更加浑浊，水下图像/视频呈现出极强的强噪声和低质量特点。因此如何抑制散射、提高成像衬度是水下光学观测的核心问题。
研究项目
在研主要项目：
国家自然科学基金“海洋中小型浮游生物原位光学观测关键技术研究”项目，项目编号：**， 执行期间：2018/01-2021/12，立项经费：70万元，项目负责人。
军委科技委项目“水下环境主动***传播关键技术” 项目编号：17-H863- 05-ZT-001-XXX-XX，执行期间：2018/10-2020/12，立项经费：150 万元， 项目负责人。
已完成主要项目：
军委科技委项目“海洋局部环境 XX 光场 XX 关键技术研究”项目编号：17-H863-05-ZT-001-XXX-XX， 执行期间：2017/06-2018/06，立项经费：150 万
元，项目负责人。
国家国际科技合作专项“基于混合光场的水下目标三维信息探测系统合作研究”项目，项目编号：2012DFG22080，执行期间：2012/01-2014/12，立项经费：100 万元，项目负责人。
国家 863 计划“水下集束光、激光差频扫描三维视觉技术研究”项目，项目编号：2010AA09Z205， 执行期间：2010/06-2012/12，立项经费：242万元，项目负责人。
国家自然科学基金“水下非均匀光场中的目标探测研究”项目，项目编号： **， 执行期间：2008/01-2010/12，立项经费：44万元，项目负责人。
国家 863 计划“水下集束光、激光差频扫描三维视觉技术研究”项目，项目编号：2006AA09Z230， 执行期间：2006/10-2008/10，立项经费：100万元，项目负责人。
学术成果
科研经历与成就：
所负责的水下光学探测实验室长期从事水下目标光学特性、水下探测光场分布、水下目标三维探测等方面的研究，连续承担了国家八五、九五、十五、十一五 863 课题（海底管道外探测装置及其检测技术，编号：2001AA602022、2004AA602010；水下集束光、激光差频扫描三维视觉技术研究，编号：2006AA09Z230 、2010AA09Z205）以及国家自然科学基金项目（水下非均匀光场中的目标探测研究，编号：**）和国家国际科技合作专项项目（基于混合光场的水下目标三维信息探测系统合作研究，编号：2012DFG22080），针对水下高速运动目标实时观 测所需要解决的大范围、远距离观测的要求，本人提出了水下层级光场探测方法，在用几何分离法抑制散射的同时，通 过科学布局探测范围内光能量的空间分布，达到提高能量能见度和衬度能 见度的目的，经测试系统探测距离达到 2 倍能见度， 视角达到70°，指标得到军方认可。近三年来通过使用水下光场控制技术向国家军委科技委提供技术服务，在水下 XXX 领域展开预研，为水下复杂作战环境中的攻防作战体系提供技术支撑。
另外，在海洋生物原位探测方面与美国 Scripps 海洋研究所（合作教授：Jules Jaffe）和英国阿伯丁大学（合作教授：John Watson）等开展了相应的合作研究，主持了国家自然科学基金项目（海洋中小型浮游生物原位光学观测关键技术研究，
编号：**），研制了海洋浮游生物原位探测系统，相关研究成果处于国际先进水平。
另外，针对海洋浮游生物的原位探测与分析，本人还开展了浮游生物图像识别相关的工作， 并作为通讯作者在生物信息学国际权威会议 InternationalConference on Bioinformatics 发 表 题 为 “Automatic plankton imageclassification combining multiple view features via multiple kernel learning” 的学术论文，该工作得到了评审专家的高度认可，并被认为该领域里程碑工作，因 此获得了 InCoB2017 最佳论文金奖并被推荐收录到中科院 JCR 二区期刊 BMCBioinformatics。
论文专利
论文：
[1] MengnanSun, Zhaorui Gu, Haiyong Zheng*, Bing Zheng*, John Watson. Underwater wide-arealayered light field for underwater detection. IEEE Access, 2018.
[2] HaiyongZheng, Ruchen Wang, Zhibin Yu, Nan Wang, Zhaorui Gu, Bing Zheng*. Automaticplankton image classification combining multiple view features via multiplekernel learning. BMC Bioinformatics, 2017, DOI:10.1186/s12859-017-1954-8.
[3] MengnanSun, Bing Zheng*, Bo Peng, et al. A target detectability assessment metric forthe underwater electro-optic imaging system[J]. Optics & Laser Technology, 2017.
[4] YanWang, Na Li, Zongying Li, Zhaorui Gu, Haiyong Zheng*, Bing Zheng, Mengnan Sun.An imaging-inspired no-reference underwater color image quality assessmentmetric. Computers and Electrical Engineering, 2017, DOI:10.1016/j.compeleceng.2017.12.006.
[5] MengnanSun, Bing Zheng*, Bo Peng, Yan Wang, Haiyong Zheng. A target detectabilityassessment metric for the underwater electro-optic imaging system. Optics andLaser Technology, 2017, DOI:10.1016/j.optlastec.2017.10.028.
[6] ZhibinYu, Yubo Wang, Bing Zheng*, Haiyong Zheng, Nan Wang, Zhaorui Gu. Underwaterinherent optical properties estimation using a depth aided deep neural network.Computational Intelligence and Neuroscience, 2017, DOI: 10.1155/2017/**.
[7] NanWang, Haiyong Zheng*, Bing Zheng. Underwater image restoration via maximumattenuation identification. IEEE Access, 2017, DOI: 10.1109/ACCESS.2017.**.
[8] NanWang, Bing Zheng*, Haiyong Zheng, Zhibin Yu. Feeble object detection ofunderwater images through LSR with delay loop.
Optics Express, 2017, DOI: 10.1364/OE.25.022490.
[9] HaiyongZheng*, Nan Wang, Zhibin Yu, Zhaorui Gu, Bing Zheng. Robust and automatic celldetection and segmentation from microscopic images of non-setae phytoplanktonspecies. IET Image Processing, 2017, DOI:10.1049/iet-ipr.2017.0127.
[10] BingZheng, Nan Wang*, Haiyong Zheng, Zhibin Yu, Jinpeng Wang. Object extractionfrom underwater images through logical stochastic resonance. Optics Letters,2016, DOI: 10.1364/OL.41.004967.
[11] GuoyuWang*, Bing Zheng, Fei Fei Sun. Estimation-based approach for underwater imagerestoration. Optics Letters, 2011, DOI:10.1364/OL.36.002384.
[12]徐洪梅*, 张志刚, 郑冰. 水下非均匀光场的分布特性.光子学报, 2010.
[13] 郑冰 *, 吉光学, 付民. 浑水中非均匀光场探测图像方法. 光子学报, 2007.
[14] HaiyongZheng, Ruchen Wang, Zhibin Yu, Nan Wang, Zhaorui Gu, Bing Zheng*. Automaticplankton image classification combining multiple view features via multiplekernel learning. International Conference on Bioinformatics (InCoB), 2017, BestPaper Awards of BMC Track [Gold].
[15]Chao Wang, Zhibin Yu, Haiyong Zheng*, Nan Wang, Bing Zheng.
CGAN-Plankton:Towards large-scale imbalanced class generation
and fine-grained classification. IEEE InternationalConference on Image Processing (ICIP), 2017.
[16] JialunDai, Zhibin Yu, Haiyong Zheng*, Bing Zheng, Nan Wang. A hybrid convolutionalneural network for plankton classification.
The 13th Asian Conference on Computer Vision (ACCV )Workshops, Workshop on Mathematical and Computational Methods in BiomedicalImaging and Image Analysis (MCBMIIA), 2016, DOI: 10.1007/978-3-319-54526-4_8.
[17]Yafei Zhu, Lin Chang, Jialun Dai, Haiyong Zheng*,Bing Zheng.
Automatic objectdetection and segmentation from underwater
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[18] LinChang, Ruchen Wang, Haiyong Zheng*, Jialun Dai, Bing Zheng. Phytoplanktonfeature extraction from microscopic images
based on SURF-PCA. OCEANS MTS/IEEE Shanghai, 2016, DOI:10.1109/OCEANSAP.2016.**.
[19]Zongying Li, Zhaorui Gu, Haiyong Zheng, Bing Zheng*,Jingpeng Liu.
Underwaterimage sharpness assessment based on selective
attenuation of color in the water. OCEANS MTS/IEEEShanghai, 2016, DOI: 10.1109/OCEANSAP.2016.**.
[20] ZhaoruiGu, Ruchen Wang, Jialun Dai, Haiyong Zheng*, Bing Zheng. Automatic searching offish from underwater images via shape matching. OCEANS MTS/IEEE Shanghai, 2016,DOI: 10.1109/OCEANSAP.2016.**.
[21]Hongkun Liu, Jialun Dai, Ruchen Wang, HaiyongZheng*, Bing Zheng.
Combiningbackground subtraction and three-frame
difference to detect moving object from underwatervideo. OCEANS MTS/IEEE Shanghai, 2016, DOI:
10.1109/OCEANSAP.2016.**.
[22] JingpengLiu, Bing Zheng*, Lifeng Zhao, Zhaoyang Gong. A design of underwater wirelesslaser communication system based on
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[23]Haiyong Zheng*, Xue Sun, Bing Zheng, Rui Nian,Yangfan Wang.
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[25] MengnanSun, Bing Zheng*, Lifeng Zhao, Jia Yu. Paying a way of the ROV equipped with afunction of underwater laser
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[26] MengnanSun, Bing Zheng*, Lifeng Zhao, Xueqin Zhao, Feifei Kong. A design of the videotransmission based on the underwater
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Bergen, 2013, DOI: 10.1109/OCEANS-Bergen.2013.**.
[29] ZitaoWang, Bing Zheng*, Weijian Tian. New approach for underwater image denoisecombining inhomogeneous illumination and
dark channel prior. OCEANS MTS/IEEE San Diego, 2013,DOI: 10.23919/OCEANS.2013.**.
[30]Bing Zheng*, Haiyong Zheng, Lifeng Zhao, YongjianGu, Lijun Sun,
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inhomogeneous illumination based on binocular stereovision. OCEANS MTS/IEEE Yeosu, 2012, DOI:
10.1109/OCEANS-Yeosu.2012.**.
[31] HaiyongZheng*, Bing Zheng, Guangrong Ji, ZhongwenGuo, Yuting Sun. Image enhancement ofunderwater target detection by inhomogeneous illumination. OCEANS MTS/IEEEYeosu, 2012, DOI: 10.1109/OCEANS-Yeosu.2012.**.
获授权专利/软件著作权：
1、国家发明专利：非均匀大光场目标图像探测装置及方法，**5238.5，
2017.01.授权；
2、国家实用新型专利：非均匀大光场目标图像探测装置，**4820.x，
2015.06.授权；
3、国家发明专利：水下激光正线扫描成象装置及方法，**.1，2007.01.
授权；
4、国家发明专利：非均匀照明探测目标图像的方法及装置，**2355.2，
2009.12.授权；
5、国家实用新型专利：水下激光飞线扫描成像装置，**.8，2003.01.授权；
6、国家发明专利：一种基于生成对抗网络的图像深度估计方法，
**6067.2，2018.07.登记；
7、国家发明专利：一种基于融合对抗网络的水下图像复原方法，
**0726.x，2018.07.登记；
8、国家发明专利：一种鱼苗尺寸测量系统及其方法，**5463.5，
2018.07.登记；
9、国家发明专利：一种基于无监督逐像素分类的角毛藻图像分割方法，
**3944.2，2018.07.登记；
10、国家发明专利：一种多风格生成对抗网络的水下图像合成方法及其应用，
**7615.9，2018.07.登记；
11、国家发明专利：一种基于机器学习的软体机械手，**7142.8，
2019.01.登记；
12、国家发明专利：基于多特征融合卷积神经网络的浮游生物图像分类方法，
**2684.1，2016.10.登记；
13、国家发明专利：基于逻辑随机共振的浑浊水质成像目标检测系统及方法，
**3278.7，2016.10.登记；
研究生招生条件
硕士、博士研究生招生：
课题组团队长期从事计算机视觉、水下视觉、水下光电成像技术、水下光电计算成像技术等基于海洋光学和面向水下成像领域的研究，希望招收对此方向感兴趣的硕士研究生和博士研究生。
毕业生/在读生情况介绍：92/14
