程飞燕,云南师范大学，信息学院，副教授，主要研究领域是数字图像处理，近五年来围绕双波段跨模态图像配准、低照度图像增强与红外图像彩色化等关键技术问题，取得了一系列具有创新性的研究成果。在双波段图像配准方向，提出了基于跨模态对抗学习框架的图像配准方法，显著提升了红外与可见光图像在复杂场景下的匹配精度；在低照度图像增强方面，研发了基于物理先验的图像增强模型，在夜间监控、弱光成像等实际应用中展现出良好的鲁棒性；在红外图像彩色化研究中，实现了红外图像向自然彩色图像的转换，增强了图像的可读性与语义表达能力。

这些研究成果不仅在SCI国际期刊上发表，并被国内外同行引用与借鉴，同时部分技术已在安防监控、智能驾驶与军事感知系统中实现落地转化，具有显著的科学价值、经济效益和社会影响。

研究工作经历（按时间倒排序）

2013/8 -至今，云南师范大学，信息学院，副教授；

2010/7 - 2013/7，中兴通讯股份有限公司，嵌入式工程师。

主持或参加科研项目（课题）及人才计划项目情况（按时间倒序排序）

（1）国家自然科学基金委员会，地区项目，62265017，低照度条件下单传感器RGB-NIR多波段图像的颜色恢复和质量提高的研究，2023/01至2026/12，33万元，在研，主持。

（2）云南省科技厅，2018FA033，应用基础研究计划重点项目，基于物联网技术的烟叶醇化与霉变环境监测分析关键技术研究及应用，2018/06至2021/05，50万元，结题，参与。

（3）国家自然科学基金委员会，应急管理项目，61741516，颜色视觉与立体视觉交互作用下的立体显示视觉舒适度研究，2018/01至2018/12，10万，结题，参与。

（4）云南省教育厅，2015Y105，科学研究基金一般项目，基于达芬奇DM8168平台的微光与红外视频配准算法的研究与实现，2015/09至2017/08，0.9万元，结题，主持。

主要论文、论著（近3年来已发表的主要论文、论著目录和获得学术奖励情况，按以下格式填写）

（1）Cheng F, Zhou Y, Huang X, et al. CycleRegNet: A scale-aware and geometry-consistent cycle adversarial model for infrared and visible image registration[J]. Measurement, 2025, 242: 116063.

（2）Hu J, Cheng F, Liu M, et al. MicroFallNet: A Lightweight Model for Real-Time Fall Detection on Smart Wristbands[J]. Pervasive and Mobile Computing, 2025: 102046.

（3）Xiao R, Cheng F*, Shi J, et al. An Infrared and Visible Fusion Framework Based on a Novel Decomposition Method[J]. Symmetry, 2022, 14(4): 78.

（4）Cheng F, Shi J*，Yun L，et al; From Coarse to Fine (FC2F): A New Scheme of Colorizing Thermal Infrared Images[J]. IEEE Access, 1-1,2020.

（5）Cheng F, Shi J, Yun L, et al. Infrared and visible light image registration algorithm based on clustering and mutual information[C]//Optoelectronic Imaging and Multimedia Technology V. SPIE, 2018, 10817: 86-95.

（6）Cheng F, Shi J, Yun L, et al. A new enhancement algorithm for the low illumination image based on fog-degraded model[C]//2018 Eighth International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA). IEEE, 2018: 1-5.

（7）Lv S, Huang X, Cheng F, et al. Color restoration of rgb-nir images in low-light environment using cyclegan[M]//3D Imaging—Multidimensional Signal Processing and Deep Learning: 3D Images, Graphics and Information Technologies, Volume 1. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022: 1-9.

（8）Xia J, Cheng F, Li C. An improved image restoration algorithm based on the criminisi algorithm and least squares method[C]//Advances in 3D Image and Graphics Representation, Analysis, Computing and Information Technology: Methods and Algorithms, Proceedings of IC3DIT 2019, Volume 1. Springer Singapore, 2020: 277-285.

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