Research

研究方向

团队聚焦智能视觉信息处理与传输技术，围绕视觉数据高效压缩、智能分析与沉浸式呈现形成五条研究主线。

Overview

智能视觉信息处理与传输

智能视觉编码团队聚焦于智能视觉信息处理与传输技术，围绕视觉数据高效压缩、智能分析与沉浸式呈现的研究主线，形成五个主要方向：图像/视频编码与通信、视觉感知计算与图像质量评价、三维视频处理、虚拟现实/增强现实、人工智能及其视觉应用。

高效压缩智能分析沉浸式呈现视觉通信 AI 应用

Direction 01

围绕图像与视频数据的高效压缩、传输与重建，研究新一代智能编码框架，包括基于深度学习的端到端图像/视频编码方法、语义通信驱动的视觉信息传输、自适应码率控制与码率分配技术，提升在有限带宽与复杂信道环境下的视觉通信质量与效率。

端到端图像/视频编码语义通信码率控制码率分配

Direction 02

结合人类视觉系统特性与机器学习方法，研究视觉感知建模、图像/视频/点云质量客观与主观评价机制，开发无参考/半参考质量评价模型；探索视觉注意力机制、语义感知质量评估，服务于编码优化、传输调度与用户体验提升。

视觉感知建模图像/视频/点云质量评价无参考/半参考模型用户体验

Direction 03

针对三维视觉数据，如点云、光场、多视角视频等，研究其采集、表示、压缩、重建与渲染技术；开发高效的三维几何压缩与纹理编码方法，支持六自由度（6DoF）沉浸式视觉体验，并探索其在虚拟环境与远程交互中的应用。

点云光场多视角视频 6DoF

Direction 04

围绕 VR/AR 中的视觉信息生成、融合与呈现，研究实时三维重建、虚实融合渲染、视觉定位与跟踪、多模态交互等关键技术；突破高帧率、低延迟、高真实感的图形绘制与显示瓶颈，推动沉浸式视觉系统的发展与应用。

实时三维重建虚实融合渲染视觉定位与跟踪多模态交互

Direction 05

探索人工智能技术在视觉信息处理中的前沿应用，包括基于深度学习的图像增强与修复、视频内容理解与生成、跨模态视觉-语言建模、自动驾驶视觉感知、医学影像分析等，推动智能视觉系统在多个垂直领域的落地与创新。

图像增强与修复视频理解与生成视觉-语言建模智能视觉系统

团队长期招收博士、硕士研究生，以及博士后。欢迎对研究方向感兴趣的优秀本科生加入实验室。

博士研究生硕士研究生博士后本科生科研

欢迎围绕智能视觉编码、视觉质量评价、三维媒体、VR/AR 和人工智能视觉应用开展交流合作。