何小海

职称/职务：教授

电子邮件：hxh@scu.edu.cn

研究方向：信息内容安全，图像处理与识别，人工智能

• 个人简介

何小海，博士，教授，博士生导师。1991年开始在350vip8888新葡的京集团从事教学和科研工作至今，2000年晋升为教授，2004年开始招收博士研究生。主要研究方向为图像处理与识别、图像/视频编码与传输、信息内容安全、网络空间安全、人工智能与大数据分析等。任中国图像图形学会视觉检测专委会委员、中国图学学会应用图学专委会委员、四川省电子学会计算机工程与应用专委会副主任委员、四川省电子学会电子测量与仪器专委会副主任委员、《数据采集与处理》和《太赫兹科学与电子信息学报》期刊编委等学术兼职。

• 教学科研及获奖情况

主持、主研项目60余项，其中主持国家自然科学基金项目9项。在视觉检测、图像超分辨率重建、视频压缩编码及传输、基于图像/视频的内容安全、生物医学图像处理等方面的研究工作具有特色。获省部级科技进步奖6项。发表论文200多篇（其中SCI、EI收录80多篇，包括国际国内权威学术期刊如IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Circuits & Systems for Video Technology、IEEE Transactions on Multimedia、Image and Vision Computing、Physical Review E、Journal of Microscopy、电子与信息学报、自动化学报、光学学报等），主编国家规划教材及学术论著4部，已授权发明专利50多项。

承担本科生及研究生课程有《图像通信》、《微机原理与接口技术》、《图像处理与识别》等。所带领的团队被评选为350vip8888新葡的京集团第三届“德渥群芳”育人文化建设先进科研团队标兵团队。作为主研人员，获四川省教学成果一等奖等教学工作奖励。

• 近年主持的部分科研项目

1. 国家自然科学基金面上项目，61871279，结合噪声特性的压缩图像/视频后处理与超分辨率重建技术研究，2019/01-2022/12，负责人

2. 国家自然科学基金面上项目，11176018，移动对象异常行为自动识别技术研究，2012/01-2014/12，负责人

1. 成都市产业集群协调创新项目，2016-XT00-00015-GX，新一代大型机场智能运行控制系统（子项目：机场飞行区运行安全监测与智能调度），2017/01-2020/12，负责人

2. 国家自然科学基金面上项目，61471248，结合超分辨率重建的图像及视频新型压缩编码技术研究，2015/01-2018/12，负责人

3. 国家自然科学基金-国际(地区)合作与交流项目，62081330105，信息与通信技术在环境保护与污染监测中的应用，2020/07-2021/12，负责人

• 近年代表性论文著作

1. Ren C,He X, Pu Y, et al. Enhanced non-local total variation model and multi-directional feature prediction prior for single image superresolution[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28(8): 3778-3793.（SCI，中科院一区TOP期刊，CCF A类，影响因子：9.340）

2. Chen H,He X, An C, et al. Adaptive image coding efficiency enhancement using deep convolutional neural networks[J]. Information Sciences, 2020, 524: 298-317.（SCI，中科院一区TOP期刊，影响因子：5.910）

3. Lin H,He X, Qing L, et al. Improved low-bitrate HEVC video coding using deep learning based super-resolution and adaptive block patching[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2019, 21(12): 3010-3023.（SCI，中科院一区TOP期刊，影响因子：6.051）

4. Liu L,He X, Liu L, et al. Capturing the symptoms of malicious code in electronic documents by file’s entropy signal combined with machine learning[J]. Applied Soft Computing, 2019, 82: 105598.(SCI,中科院1区，影响因子：6.725)

5. Ren C,He X, Wang C, et al. Adaptive consistency prior based deep network for image denoising[C]. IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition,2021.（计算机视觉领域顶级国际会议，口头报告（Oral），CCFA类）

6. Sun W,He X, Chen H, et al. A quality enhancement framework with noise distribution characteristics for high efficiency video coding[J]. Neurocomputing,2020,411:428-441.（SCI，中科院二区TOP期刊，影响因子：4.438）

7. Li T,He X, Qing L, et al. An iterative framework of cascaded deblocking and superresolution for compressed images[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2018,20(6):1305-1320.（SCI，中科院一区TOP期刊，影响因子：6.513）

8. 何小海，韦招静，吴晓红等，一种基于视频的人群密度与异常行为检测系统的分析方法，发明专利授权号：ZL201710411185.9。

9. 何小海，陈洪刚，马名浪等，基于块自适应采样和超分辨率重建的低码率图像编码方法，发明专利授权号：ZL201510848755. 1。

10. 何小海、严华、卿粼波等，微机原理与接口技术（第二版），科学出版社，2018年。