研究七：基于深度学习的视频增强修复算法研究

图像视频增强处理：

                           Super Resolution                                                                      Dehaze

                                  Denoise                                                                             Reparing

2019年被CCTV13《朝闻天下》采访报道

研究六：基于深度学习的未来视频压缩算法研究

完成的深度学习编解码系统在CVPR2020挑战赛中获得全球高校第二的成绩，被校级新闻报道。

西电校级新闻报道

研究五：基于HEVC的超高清视频编码算法研究和VLSI结构设计

已完成超高清4K@60fps编解码系统，已成功应用于我国万米全海深探测国家重大项目。

2020年被陕西电视台《新闻联播》采访报道

研究四：基于用户视点与可分级编码的高效虚拟现实（VR）视频压缩系统设计

编码端建立了用户运动信息反馈机制，利用全景视频球面特点，去除用户无法看到的画面信息；利用可分级编码架构，对试点区域和无法看到区域进行强弱层分级编码。降低全景视频的82%数据量，对存储和网络带宽的要求。

研究三：3D-HEVC中深度图编码快速算法研究

研究二：帧间分数运动估计研究

工作在188MHz，支持UHD 7680x4320，30帧/秒实时编码。吞吐量达995M像素/秒，是同类设计的4.7倍。像素归一化功耗仅为0.2nJ/像素，相较于同类设计，功率有效性取得了52%提高。上述研究内容以“High-Throughput Power-Efficient VLSI Architecture of Fractional Motion Estimation for Ultra-HD HEVC Video Encoding”发表于IEEE Trans. on VLSI systems期刊，并在2013年亚洲半导体芯片会议A-SSCC口头发表。另外，提出的最优点搜索算法被日本半导体技术学术研究中心（STARC）采纳并正在申请专利保护。

研究一：帧内预测编码研究

工作在273MHz，本设计能够支持7680x4320分辨率60帧/秒的UHD实时编码，吞吐量达到1991M像素/秒，是同类相关设计的13.2倍。上述研究内容以“A High-Performance H.264/AVC Intra Prediction Architecture for Ultra-HD Video Applications”发表于IEEE Trans. on VLSI systems期刊，会议方面在2012欧洲信号处理大会EUSIPCO上作口头报告。另外，该设计结合了熵编码模块流片（本设计占总电路规模的70%），完成了当时首个基于UHD的压缩编码器设计应用，发表于2013年电路芯片领域著名会议VLSI Symposium会议。

已完成的视频编码芯片：

           帧内编码芯片                                               帧间编码芯片                                             芯片测试平台