01、项目概述
英国布里斯托大学提供的智能视频增强方向博士项目旨在解决在低光照、热雾以及恶劣天气等挑战性环境下获取高质量视频的难题。项目创新性地提出利用与受损视频内容相关的高质量视频作为先验信息，作为建模算法学习过程中的约束条件，从而指导受损视频的恢复与增强。研究采用无监督学习方法解决盲逆问题，目标是开发一个综合性的视频恢复框架。
该项目由一个协作团队共同推进，包括一名博士后研究员和一名博士生，预计截止申请时间为2025年9月30日。项目提供全额学费减免以及税后19,237英镑的年度生活津贴（基于2024/25年度UKRI标准），适用于英国本土学生及已获得英国定居或预定居身份的欧盟公民。
02、研究背景与意义
在当今数字化社会，高质量视频数据的获取与处理对于众多领域至关重要，如安防监控、自动驾驶、医疗诊断等。然而，真实环境中的各种干扰因素——如低光照条件、大气扰动、恶劣天气等——往往会显著降低视频质量，不仅影响人类观察者的视觉体验，也严重阻碍计算机视觉系统的分析能力。
传统的视频恢复与增强技术面临两大挑战：一是视频受损过程中的信息丢失往往是不可逆的；二是缺乏真实场景下的高质量参考数据（即"真值"数据）。这使得视频恢复成为计算机视觉领域一个长期存在且富有挑战性的问题。
本项目的创新之处在于转换思路，不再局限于单一视频的分析处理，而是借助相关高质量视频中的先验知识来约束和引导受损视频的恢复过程。这种方法有望突破现有技术的限制，为视频增强领域带来革命性的进展。
03、研究目标与内容
该博士项目的研究内容涵盖以下六个关键方向：
1. 建立高质量视频先验数据库
研究将首先定义并采集一个综合性的高质量视频数据库，作为受损视频增强的参考基础。这一数据库不仅需要覆盖广泛的场景和内容类型，还需要具备足够的多样性，以确保能为各种受损情况提供有效的先验信息。数据库的构建将考虑不同的光照条件、天气环境、动态范围等因素，为后续研究奠定坚实的数据基础。
2. 开发视频内容的高级表征方法
项目将致力于开发一种稳健的高级视频内容表征方法，旨在最小化输入受损视频与数据库中高质量参考视频特征之间的差距。这种表征必须能够有效捕捉视频的语义信息、时空特征以及上下文关系，同时对噪声和失真具有一定的鲁棒性。通过缩小特征差距，可以最大化获取的先验信息的准确性，从而提高视频恢复的质量。
3. 构建先验检索系统
研究将创建一个综合性的先验检索系统，能够提供全局、局部以及基于上下文的先验信息，并结合统计驱动模型指导视频恢复过程。这一系统需要高效处理大规模视频数据，快速定位与当前受损视频最相关的高质量参考片段，并提取适用的先验知识。先验信息的多层次性将有助于在不同尺度上指导视频恢复，从而实现更精细和自然的结果。
4. 解决盲逆问题
项目将定义一个能够从数据中学习失真函数的网络结构，该函数将为学习过程中的优化提供关键信息。盲逆问题是指在不知道确切退化模型的情况下进行图像或视频恢复，这比已知退化模型的情况要困难得多。通过学习失真函数，系统可以自适应地处理各种类型的退化，而不需要事先指定退化模型，极大地增强了方法的泛化能力和实用性。
5. 优化无监督学习策略
研究将精炼能够感知采集上下文的优化和学习策略，无需明确的真值数据即可学习，利用无监督学习方法提高视频质量。这一策略将解决传统方法中对真值数据的依赖问题，使系统能够从大量无标注的真实世界数据中学习，大大扩展了方法的应用范围。同时，考虑采集上下文将使系统能够根据不同的拍摄条件和场景特点，自适应地调整恢复策略。
6. 综合评估与应用验证
项目最终将综合上述研究成果，构建一个完整的视频恢复框架，并通过各种真实场景下的应用验证其有效性。评估将不仅包括客观指标的测量，还包括主观质量评价和实际应用效果分析。应用验证将涵盖不同类型的环境挑战，如低光照、热雾、雨雪天气等，以全面测试系统的性能和适应性。
这些研究方向共同构成了一个系统性的视频增强研究框架，旨在突破现有技术的限制，显著提高在挑战性环境下获取的视频质量。
04、申请要求与条件
学历背景要求
申请者必须具备以下学历条件之一：
·在科学、数学或工程学科取得硕士学位，且成绩达到优良（Merit）及以上水平（或同等国际水平）
·在特殊情况下，可考虑未获得硕士学位但拥有一等荣誉学士学位的申请者
值得注意的是，录取还将取决于申请者展示的研究能力潜力证据，表明其已准备好进行博士级别的研究工作。
语言能力要求
对于非英语为母语的申请者，需要满足布里斯托大学规定的E级英语语言要求。这通常意味着需要在标准化英语测试中取得较高分数，如雅思、托福等。
专业背景期望
虽然招募公告未明确列出具体的专业背景要求，但基于项目研究内容，以下背景的申请者将具有较大优势：
· 计算机科学，特别是计算机视觉、深度学习方向
· 电子工程，特别是图像/视频信号处理方向
· 应用数学，特别是优化理论、统计学习方向
理想的候选人应当具备扎实的编程能力、良好的数学基础，以及对视频处理或机器学习有一定的了解。
05、申请流程与资助情况
申请流程
申请者需要遵循以下步骤：
1.首先联系项目导师进行讨论
2.在布里斯托大学研究生申请系统中提交在线申请
3.在申请表格中选择"计算机科学博士"项目
4.在资金和研究详情部分填写相关奖学金信息
资助详情
该项目提供全额资助，包括：
·全额学费减免
·税后生活津贴，金额与UKRI标准一致（2024/25年度为19,237英镑）
这一资助方案适用于英国本土学生以及已获得英国定居或预定居身份的欧盟公民。
06、学术建议与申请策略
对于有意申请该项目的学生，以下是一些具有针对性的实用建议：
1. 研究能力准备
· 强化相关技术栈：提前学习并掌握深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）、图像视频处理库（如OpenCV）以及相关数学工具，建立个人项目或参与开源贡献，展示实际编程能力。
· 深入理解关键文献：系统性地阅读视频增强、无监督学习和盲逆问题领域的最新文献，特别关注布里斯托大学相关研究组的发表成果，找出研究空白与创新点。
· 准备小型研究提案：基于项目描述，准备一份2-3页的研究提案，概述你对该项目的理解、可能的研究方法以及预期贡献，表明你已经认真思考并有能力开展此研究。
2. 申请材料优化
· 个性化研究兴趣陈述：撰写针对性强的研究兴趣陈述，明确解释你的背景如何与项目需求匹配，特别强调你在视频处理、机器学习或相关领域的经验。
· 突出相关技能：在简历中重点突出与项目相关的技术能力、研究经历和学术成果，使用量化数据展示你的贡献与成就。
· 获取针对性推荐信：请熟悉你在计算机视觉或机器学习方面能力的教授撰写推荐信，确保推荐人能具体说明你的研究潜力和适合该项目的原因。
3. 面试准备策略
· 技术演示准备：准备一个简短的演示，展示你之前完成的与视频处理或机器学习相关的项目，重点说明你的方法创新和解决问题的能力。
· 挑战性问题应对：预期并准备回答关于项目中技术挑战的深入问题，如无监督学习在视频增强中的具体应用方法、如何评估没有真值数据的恢复结果等。
· 跨学科知识整合：展示你对相关学科（如计算机视觉、信号处理、优化理论）的综合理解，说明你如何将这些知识整合应用于该项目中。
4. 提前联系与网络建立
· 与导师建立有意义的联系：在正式申请前，通过电子邮件联系项目导师，提出有深度的问题，展示你对项目的理解和热情。避免泛泛而谈，而应针对项目细节提出专业见解。
· 寻找潜在合作者：调查布里斯托大学计算机科学系中与该项目相关的研究人员和团队，了解他们的工作，考虑可能的合作机会。
· 参与相关学术活动：关注布里斯托大学或相关领域的学术讲座、研讨会或在线活动，积极参与并建立学术网络，增加自己的可见度。
5. 项目特定准备
· 设计初步实验方案：针对项目描述中的六个研究方向，设计初步的实验方案或技术路线图，表明你不仅理解问题，还能提出具体解决策略。
· 构建小型演示系统：如果可能，构建一个简单的视频增强演示系统，即使功能有限，也能展示你的实际动手能力和对问题的实际理解。
· 探索数据集资源：调研现有的公开视频数据集，尤其是包含不同环境条件下拍摄的视频数据，分析它们的特点和局限性，为项目中的数据库构建提供参考。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
