1. 导师简介
丁丹丹，副教授，2011年获浙大博士学位，2011至2015年于浙大工作，2016至今于杭州师范大学工作。主要从事基于深度神经网络的视频图像处理、视频编码算法及优化、SoC系统芯片设计方法等。在国内外重要期刊与会议上发表相关论文50余篇，申请发明专利20余项，向国内外标准组织提交提案40项，获奖4项。曾担任ISO/IEC标准23001-1与23001-2的project leader，担任中国音视频编码标准组织AVS第13部分专题组联合组长，目前正在参与面向机器视觉编码(DCM)的标准化工作。
丁老师热爱学术，工作严谨认真，为人温和坦诚，欢迎同学们到我们实验室一起学习。
联系方式：QQ ，DandanDing@hznu.edu.cn。
2. 课题组研究方向简介：
课题组名称是“智能视频编码(IVC, Intelligent Video Compression)”，主要围绕视频图像前处理、编码、后处理展开，结合最先进的机器学习、人脑生物学与深度神经网络技术，以提升视频图像的主客观质量或降低复杂度等。
我们与国内高校如南大、中科大、浙大、西电等、国外高校如普渡大学等，有着密切的学术交流与交叉培养，课题组有研究生前往上述学校学习，也有这些学校的同学到我们课题组联合培养。
课题组的主要研究方向围绕视频图像“前处理-编码-后处理”的架构，包括：
(1) 前处理—视频处理与分析：传统方法与机器学习结合，完成视频识别、分类、分割、分析等任务；另外，这些任务所获得得语义线索可被用于指导(2)与(3)，形成整体架构。
(2) 编码—智能视频压缩编码：将深度学习与视频编码结合，提高视频压缩效率或降低复杂度。近几年，课题组与Google公司长期合作，研究AV1与AV2视频编码技术，所提出的环路滤波技术预计将被AV2标准采纳。
(3) 后处理—视频图像上变换技术：包括图像超分辨率、超帧率、高动态范围HDR、质量增强（如去雾、去噪、去雨、识别、水下图像处理）等，提高视频图像主客观质量。
(4) 此外，上述架构还可以在三维点云上展开，包括三维场景下点云数据的识别、压缩、传输与重建。
可访问课题组开源网站获取部分项目：https://github.com/IVC-Projects
可关注“杭师大视频编码”公众号了解课题组更多信息。
3. 欢迎加入我们课题组！
我的想法是：在科研中，我能与同学发挥各自特长，共进退，不断提升自己的水平。
我的要求是：热爱计算机、性格稳健、编程熟练。课题组很少涉及横向开发任务，大部分科研属于研究性质，需要同学们稳重、刻苦、有耐心。主要使用的语言是C/C++、python，需要同学们熟练掌握编程语言和编程思路。从事科研需要有一定的技术敏感度，需要同学们意识到自己是发自肺腑地热爱计算机，将以此为职业。请同学认真观察自己，是否有兴趣且适合投入到该方向。
选择了我们课题组意味着研究生生涯会比较辛苦，但很充实成长快；意味着你要放弃很多休息时间，付出大量精力在学习与探索上，但更有机会接触更多业内顶级****、更多国内外行业信息。只要同学愿努力，我愿加倍付出，认真陪每个同学度过研究生生涯。
4. 课题组承担的部分科研项目与发表的论文
部分科研项目
(1) 浙江省自然科学基金项目：基于深度神经网络的视频编码关键算法研究及全局优化 (2020.1-2022.12)
(2) Google CURP项目：Deep Neural Network Based Frame Reconstruction For Optimized Video Coding - An AV2 Approach (2019)、Low model complexity in-loop restoration with CNNs for AV2 codec (2020)
(3) 移动咪咕爱看项目：面向1080P内容的超高清真4K上变换方法技术研究 (2021)
(4) 浙江大学省重点实验室开放项目：基于深度学习的视频参考帧质量优化方法研究 (2020)
近期发表期刊论文（2018-至今）：
1. Dandan Ding, Zhan~Ma, Di Chen, Qingshuang Chen, Zoe Liu, and Fengqing Zhu, Advances In Video Compression System Using Deep Neural Network: A Review And Case Studies, Proceedings of the IEEE, 2021. (SCI，中科院一区、Top期刊，IF：10.252)
2. Dandan Ding, Wenyu Wang, Xinbo Gao, Zoe Liu, and Yong Fang*, Bi-Prediction Based Video Quality Enhancement via Learning, IEEE transactions on Cybernetics, 2020. (SCI，中科院一区、Top期刊，IF：10.387)
3. Dandan Ding, Lingyi Kong, Guangyao Chen, Zoe Liu, and Yong Fang*, A Switchable Deep Learning Approach for In-loop Filtering in Video Coding, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2019, 30(7):1871-1887. (SCI，中科院一区，IF：4.133)
4. Dandan Ding, Lingyi Kong, Wenyu Wang, Fengqing Zhu, A Progressive CNN In-Loop Filtering Approach For Inter Frame Coding, Signal Processing: Image Communication, 2021. (SCI，中科院三区，IF：2.779)
5. Dandan Ding*, Junchao Tong, and Lingyi Kong, A Deep Learning Approach for Quality Enhancement of Surveillance Video, Journal of Intelligent Transportation Systems, 2019, 24(3): 304-314. (SCI，中科院三区，IF：2.568)
6. DING Dandan*, WANG Silong, LIU Zoe, and YUAN Qingshu, Real-Time H.265HEVC Intra Encoding with A Configurable Architecture on FPGA Platform, Chinese Journal of Electronics, 2019, 28(5): 1008-1017. (SCI，中科院四区，IF：0.945)
7. Dandan Ding*, Fuchang Liu, Honggang Qi, and Zhengwei Yao, An FPGA-friendly CABAC Encoding Architecture with Data Modeling Programming, Imaging Science Journal, 2018, 66(6): 346-354. (SCI，中科院四区，IF：0.846)
8. 丁丹丹, 吴熙林, 佟骏超, 姚争为*, 潘志庚，联合时域虚拟帧的多帧视频质量增强方法，计算机辅助设计与图形学报，2020, 32(5): 780-786. （EI、一级期刊）
9. 佟骏超, 费加罗, 陈靖森, 李恒, 丁丹丹*, 递归式多阶特征融合图像超分辨率算法, 中国图像图形学报，2019，24(02): 302-312. （EI、一级期刊）
10. 丁丹丹*, 陈靖森, 费加罗, 佟骏超, 潘志庚, 多特征增量学习的视频重建图像质量增强算法, 华南理工大学学报:自然科学版，2018年第12期，42-50. （EI、二级期刊）
11. 佟骏超，吴熙林, 丁丹丹*，采用时空域上下文学习的多帧质量增强算法，北京航空航天学报，2019，45(12): 2506-2513. （EI、二级期刊）
12. Ding Dandan, Gui Kai, Ye Xin, Liu Fuchang, Pan Zhigeng*, Deeply Pipelined Interpolation Architecture for Full Ultra-HD H.265/HEVC Video Encoding, High Technology Letters, 2019, 25(1): 28-34. （EI期刊）
近期发表学术会议论文（2018-至今）：
1. Guangkun Zhen, Long Chen, Shuchang Xu, Dandan Ding*, Reconstructing HDR image of High Color Fidelity Using Generative Adversarial Networks, ICGIP 2020.
2. Lingyi Kong, Dandan Ding*, Debargha Mukherjee, Urvang Joshi, Yue Chen, Guided CNN Restoration with Explicitly Signaled Linear Combination, ICIP 2020.
3. Dandan Ding*, Guangyao Chen, Debargha Mukherjee, Urvang Joshi, and Yue Chen, A CNN-based In-loop Filtering Approach for AV1 Video Codec, PCS 2019.
4. Junchao Tong, Xilin Wu, Dandan Ding*, Zheng Zhu, and Zoe Liu, Learning-Based Multi-frame Video Quality Enhancement, ICIP 2019.
5. Guangyao Chen, Dandan Ding*, Debargha Mukherjee, Urvang Joshi, and Yue Chen, AV1 In-loop Filtering Using A Wide-activation Structured Residual Network, ICIP 2019.
6. Yue Bei, Qi Wang, Zhipeng Cheng, Xinghao Pan, Jian Lei, Limin Wang, Dandan Ding*, A CU-level Adaptive CNN In-loop Filtering for Inter Frame Coding, ICGIP 2019.
7. Dandan Ding*, Peng Liu, Yu Chen, Zheng Zhu, Zoe Liu, and Jim Bankowski, Deep Neural Network Based Frame Reconstruction For Optimized Video Coding, AIMS 2018.
专利与软著：
1. 一种视频处理方法，发明专利，受理，21
2. 一种用于视频编码帧间环路滤波的模型训练方法和使用方法，发明专利，受理，20**
3. 一种用于视频编码的参考帧选择方法及装置，发明专利，授权，20**
4. 一种视频熵解码的方法与装置，发明专利，受理，20**
5. 一种无线自组织网络带宽受限下的视频业务质量增强方法与装置，发明专利，授权，20**
6. 一种基于多残差联合学习的水下图像增强方法，发明专利，受理，77
7. 一种视频编码方法，发明专利，受理，04
8. 一种在线视频处理系统v1.0，软件著作权，授权
9. 增强帧内预测的视频编码系统v1.0，软件著作权，授权