技术职务:
博士，教授，博导，现为物流科学与工程研究院智能港口中心主任/校学术委员会委员
邮箱:
cfli(at)shmtu.edu.cn
工作电话:
021-38284637
教育背景:
1998年9月-2001年7月：Ph.D. 中国矿业大学，工学博士
1995年8月-1998年7月：M.S. 中国矿业大学，工学硕士
1991年9月-1995年7月：B.S. 中国矿业大学，工学学士
工作履历:
2018年2月- : 皇冠物流科学与工程研究院教授
2008年5月-2009年5月: 美国德州大学奥斯汀分校访问学者（导师：Alan Bovik教授）
2003年6月-2018年1月：江南大学计算机系副教授和教授
2001年7月-2003年6月：南京理工大学模式识别与智能系统博士后
研究方向:
1. 人工智能与机器学习：深度学习、机器学习、计算智能、集成学习
2. 视频图像分析及处理：视频图像增强、图像质量评估、视频目标检测
3. 港航物流信息智能处理：路径优化、港航视觉信息感知、港口机器视觉
奖励与荣誉:
2021年获刘浩清优秀教师二等奖
2017年获江苏省科技进步三等奖（排第1）。
2017年江苏省教学成果奖二等奖（排第3）。
2012年入选教育部新世纪优秀人才计划（No.NCET-12-0881）。
2012年获江苏省科技进步奖，三等奖（2012-3-6-R2），排第2。
2012年获中国石油和化学工业联合会科技进步奖, 二等奖（2012JBR0500-2-1）,排第1。
2011年获教育部科技进步奖，一等奖（2011-150）。
学术成果与兼职:
已在IEEE Trans. on Multimedia、IEEE Trans. on Neural Networks、Engineering Applications of Artificial Intelligence、Signal Processing: Image Communication、电子与信息学报等国际国内期刊及会议上发表学术研究论文100余篇，其中SCI收录30余篇，单篇论文最高他引超300次（Google Scholar），出版学术专著1本，主持国家自然科学基金面上项目3项、参加国家科技重大专项、国家自然科学基金及省部级项目多项。
目前为IEEE Senior Member,中国计算机学会多媒体/计算机视觉专委会执行委员，中国自动化学会/图形图像学会会员，为国家重点研发计划视频答辩评审专家，为国家自然科学基金和多个省市科技项目及科技奖项的评审专家，为多个学术期刊（IEEE CYB、IEEE TIP、自动化学报、电子与信息学报等）的审稿人。
部分科研项目
1. 国家自然科学基金面上项目，No. 62176150，基于先验知识和深度学习的海雾图像去雾与评价研究，2022.1-2025.12，主持.
2. 国家自然科学基金面上项目，No.61771223，视觉感知双目融合建模及立体图像质量评价方法研究，2018.1-2021.12，主持.
3. 国家自然科学基金面上项目，No. 61170120，通用无参考图像和视频质量评价方法，2012.1-2015.12，主持。
4. 教育部新世纪优秀人才计划，No.NCET-12-0881, 图像处理与分析，2012.1-2015.12，主持。
5. 国家科技重大专项《大型油气田及煤层气开发》委托开发子课题，No.2011ZX05039-004，煤层气三维信息技术，2012.1-2016.6，主持。
6. 中国石油勘探开发研究院，昭通地区五峰-龙马溪组优质页岩快速评价技术研究（人工智能化石识别算法与APP开发），2021.6-2022.3，主持。
代表性论文（著）
1.Tuxin Guan (学生),Chaofeng Li∗, Ke Gu, Hantao Liu, Yuhui Zheng, Xiao-jun Wu，Visibility and Distortion Measurement for No-Reference Dehazed Image Quality Assessment via Complex Contourlet Transform, IEEE Transactions on Multimedia， DOI 10.1109/TMM.2022.3168438，2022.
2. Jia Luo (学生), Chaofeng Li∗, Qinqin Fan, Yuxin Liu，A graph convolutional encoder and multi-head attention decoder network for TSP via reinforcement learning，Engineering Applications of Artificial Intelligence，112 (2022) 104848.
3. Chaofeng Li∗,LiXia Yun, Shoukun Xu, Blind stereoscopic image quality assessment using 3D saliency selected binocular perception and 3D convolutional neural network, Multimedia Tools and Applications 81(1),2022, DOI: 10.1007/s11042-022-12707-4.
4. Tuxin Guan (学生), Chaofeng Li∗, Yuhui Zheng, Shenghu Zhao∗, Xiaojun Wu, No-reference stereoscopic image quality assessment on both complex contourlet and spatial domain via Kernel ELM, Signal Processing: Image Communication 101 (2022) 116547.
5. Yaozong Mo (学生), Chaofeng Li*, Yuhui Zheng, Xiaojun Wu, DCA-CycleGAN: Unsupervised single image dehazing using Dark Channel Attention optimized CycleGAN, Journal of Visual Communication and Image Representation, 82 (2022) 103431, https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2021.103431.
6. Chaofeng Li*, Tuxin Guan, Yuhui Zheng, Xiaochun Zhong, Xiaojun Wu, Alan Bovik, Blind image quality assessment in the contourlet domain, Signal Processing: Image Communication, 2021,Vol.91,116064:1-11.
7. Chao-feng Li*, Tuxin Guan, yuhui zheng, Bo Jin, xiaojun Wu, Alan Bovik, Completely Blind Image Quality Assessment via Contourlet Energy Statistics, IET Image Processing,2021,Vol,15,No.2,443-453. https://doi.org/10.1049/ipr2.12034.
8. Hui Wang (学生), Chaofeng Li*, Tuxin Guan, Shenghu Zhao, No-reference stereoscopic image quality assessment using quaternion wavelet transform and heterogeneous ensemble learning, Displays, 2021, 69, 102058.
9. Jixiao Wang (学生)，Chaofeng Li*，Shoukun Xu，An ensemble multi-scale residual attention network (EMRA-net) for image Dehazing，Multimedia Tools and Applications，10.1007/s11042-021-11081-x，2021.6.
10. Jiajia Yan (学生), Chaofeng Li*, Yuhui Zheng, Shoukun Xu, and Xiaoyong Yan, MMP-Net: A Multi-Scale Feature Multiple Parallel Fusion Network for Single Image Haze Removal, IEEE Access, 2020, Vol.8,25431-25441.
11. Zhao Zou (学生), Chaofeng Li*, Yuhui Zheng & Shoukun Xu, Two stages double attention convolutional neural network for crowd counting, Multimedia Tools and Applications, (2020) 79:29145–29159.
12.Chaofeng Li*, Yu Zhang, Xiaojun Wu, and Yuhui Zheng, A Multi-Scale Learning Local Phase and Amplitude Blind Image Quality Assessment for Multiply Distorted Images, IEEE Access, 2018.12.
13.Chaofeng Li*, Guoze Zhu, Xiaojun Wu, et al., False-Positive Reduction on Lung Nodules Detection in Chest Radiographs by Ensemble of Convolutional Neural Networks, IEEE Access，Vol.6,16060-16067, 2018.3.
14. Chaofeng Li*, Alan Bovik and Xiaojun Wu. Blind Image Quality Assessment Using a General Regression Neural Network, IEEE Transactions on Neural Networks, 22(5), 2011.
15. Chaofeng Li* and Alan C. Bovik. Content-Partitioned Structural Similarity Index for Image Quality Assessment, Signal Processing: Image Communication，25(7) : 517-526, 2010.
16. 李朝锋, 曾生根, 许磊. 遥感图像智能处理, 电子工业出版社, 2007.8.