【杂志简介】
《中国图象图形学报》是集计算机图象图形高科技理论与应用研究成果、成果产品化与商情动态于一体的综合性学术期刊。是核心期刊、权威性杂志。作为中国图象图形学学会的会刊，利用学会在国内外广泛的科技信息渠道、全方位多层面的学科交叉应用，积极向产业界宣传科技成果，热心向科技界推荐最新产品。
【收录情况】
国家新闻出版总署收录 获奖情况
核心中文期刊
【栏目设置】
主要栏目：综述、图像处理和编码、图像分析和识别、图像理解和计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实和增强现实。
杂志优秀目录参考：
CRT显示图像的色彩管理新模型 黎新伍，王根生，Li Xinwu，Wang Gensheng
邻域窗口权重变分的图像修复 王猛，翟东海，聂洪玉，王佳君，Wang Meng，Zhai Donghai，Nie Hongyu，Wang Jiajun
自适应滤波窗实现距离加权图像椒盐噪声滤除 林亚明，李佐勇，林叶郁，徐戈，Lin Yaming，Li Zuoyong，Lin Yeyu，Xu Ge
利用Hough变换的匹配对提纯 谢亮，陈姝，张钧，田金文，Xie Liang，Chen Shu，Zhang Jun，Tian Jinwen
结合格式塔完形规则的自然图像分割 曾接贤，王玉，Zeng Jiexian，Wang Yu
融合Kernel PCA形状先验信息的变分图像分割模型 杨建功，汪西莉，李虎，Yang Jiangong，Wang Xili，Li Hu
基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割 吴诗婳，吴一全，周建江，孟天亮，戴一冕，Wu Shihua，Wu Yiquan，Zhou JianJiang，Meng Tianliang，Dai Yimian
基于图像线特征和点云面特征的水下人造目标定位 解则晓，潘成成，迟书凯，魏征，Xie Zexiao，Pan Chengcheng，Chi Shukai，Wei Zheng
熵能量堆煤图像的定位与识别 袁姮，王志宏，姜文涛，Yuan Heng，Wang Zhihong，Jiang Wentao
时空运动显著性的目标跟踪 谢昭，刘玉敏，张骏，段士雷，Xie Zhao，Liu Yumin，Zhang Jun，Duan Shilei
结合整体一致性和局部差异性的图像目标显著性检测 张小祥，马儒宁，Zhang Xiaoxiang，Ma Runing
基于Radon-经验模式分析的纹理分类 徐卓飞，张海燕，刘凯，侯和平，徐倩倩，李利峰，Xu Zhuofei，Zhang Haiyan，Liu Kai，Hou Heping，Xu Qianqian，Li Lifeng
教学与管理投稿：校图书馆信息素质教育的研究思考
摘 要：现阶段，在我国社会经济发展水平快速提高的同时，信息技术的发展获得了更大的发展空间。信息技术的应用领域逐渐扩大，尤其在高校图书馆信息素质教育方面发挥了重要的影响。如何根据高校图书馆信息素质教育的实际需求，合理的应用信息化技术，是高校未来发展中应积极思考的主要问题之一。本文将简要分析，信息技术发展影响下的高校图书馆信息素质教育方面的内容，旨在更好的发挥信息技术在高校图书馆信息素质教育中的优势。
关键词：信息技术,高校图书馆,信息素质,教育
在高校教育发展的过程中，信息技术发挥了很大的作用。结合信息素质的相关定义以及其在高校教育事业中发展的成果证明，信息技术的应用使高校图书馆在培养人才素质教育中，始终扮演着重要的角色。信息技术的应用，为图书馆信息素质教育，提供了及其便利的条件。在信息技术不断发展的今天，结合信息技术在高校图书馆信息素质教育中的应用问题，分析信息技术变革发展，制定高校图书馆信息素质教育策略，成为高校图书馆发展信息素质教育的关键事项之一。
中国图象图形学报最新期刊目录
光场角度线索表征的语义分割研究————作者：程欣怡;贾晨;张梓轩;石凡;
摘要：目的 当前的光场语义分割方法局限于单一物体，手工特征表达鲁棒性差且缺乏高层角度语义信息，针对上述不足，提出了一种适用于静态图像的端到端语义分割网络，充分挖掘了深度卷积神经网络对光场图像特征的表征潜力，探索了空间和角度结构关系以解决过分割和欠分割问题。方法 从多尺度光场宏像素图像构造出发，基于多种骨干网络设计，提出了一个高效角度特征提取器（angular feature extractor, AFE...
认知机器的模型与结构研究进展————作者：鲍泓;郑颖;梁天骄;
摘要：机器如何与人一样具有认知能力？认知能力可用智能度量，人的智能是认知过程的涌现，人们从认知的模型出发研究其结构，结构决定机器的认知功能。本文旨在探讨机器认知的模型和构建方法，为设计新一代认知机器提供新的模型、结构和方法论。本文用分析、归纳和演绎的方法综述认知机器模型和结构的起源、演进与发展趋势。首先，从20世纪初计算机器的发明和DNA双螺旋结构模型的发现谈起，阐述了“图灵机模型+冯·诺依曼结构”划时...
深度学习领域单视图三维物体重建研究综述————作者：刘草;曹婷;康文雄;蒋朝辉;阳春华;桂卫华;梁骁俊;
摘要：从单个视图恢复物体三维结构信息是计算机视觉的重要研究方向，在工业生产、医疗诊断和虚拟现实等领域发挥重要作用。传统单视图三维物体重建方法需要结合几何模板和几何假设以完成特定场景对象的三维重建任务。而当前基于深度学习的单视图三维物体重建方法通过数据驱动的方式，在重建对象适用范围和重建模型鲁棒性等方面取得进展。本文首先讨论近年来单视图三维物体重建领域常用的数据集与评价指标。然后围绕基于深度学习的单视图三...
面向高光谱全色锐化的混合注意力双分支U型网络————作者：杨勇;王晓争;刘轩;黄淑英;刘紫阳;王书昭;
摘要：目的 高光谱（hyperspectral, HS）全色锐化旨在融合高空间分辨率全色（panchromatic, PAN）图像和低空间分辨率高光谱（low resolution hyperspectral, LRHS）图像，生成高空间分辨率高光谱（high resolution hyperspectral,HRHS）图像。现有全色锐化算法往往忽略PAN和HS图像之间的模态差异，从而造成特征提取不精确...
扩散模型生成视频数据集及其检测基准研究————作者：郑天鹏;陈雁翔;温心哲;李严成;王志远;
摘要：目的 扩散模型在视频生成领域取得了显著的成功，目前用于视频生成的扩散模型简单易用，也更容易让此类视频被随意滥用。目前，视频取证相关的数据集更多聚焦在人脸伪造领域上，缺少通用场景的描述，使生成视频检测的研究具有局限性。随着视频扩散模型的发展，视频扩散模型可以生成通用场景视频，但目前生成视频数据集类型单一，数据量少，且部分数据集不包含真实视频，不适用于生成视频检测任务。为了解决这些问题，提出了包含文本...
感知约束和引导下的特征点增强局部水印算法————作者：郭娜;黄樱;牛保宁;关虎;兰方鹏;张树武;
摘要：目的 图像水印技术通过在图像中嵌入标识版权的水印信息来实现版权保护。其中，局部水印技术将水印嵌入特定图像区域，可防止水印被裁剪攻击破坏，同时尽量减小视觉影响。该技术通常利用特征点进行局部区域的定位和同步。然而，水印嵌入及后续可能的图像攻击容易引起特征点偏移，导致无法准确定位嵌入区域，造成水印提取失败。因此，提高特征点稳定性对局部水印技术的可靠性至关重要。方法 本文提出感知约束和引导下的特征点增强局...
多尺度大核注意力特征融合网络的图像超分辨率重建————作者：宋霄罡;张鹏飞;刘万波;鲁晓锋;黑新宏;
摘要：目的 图像超分辨率重建是计算机视觉领域内的基础任务。卷积神经网络通过滑动窗口机制和参数共享特性能够有效提取局部特征，但对图像远距离信息的感知能力较弱。Transformer中的自注意力机制可以更好地捕捉序列中的全局依赖关系，但同时会带来高额计算资源占用的问题。方法 为了解决这些问题，本文提出了一种基于多尺度大核注意力特征融合网络的超分辨率重建方法 MLFN(multi-scale large ke...
面向透射文档图像复原的模糊扩散模型————作者：王义杰;龚嘉鑫;梁宗宝;崇乾鹏;程翔;徐金东;
摘要：目的 在对文档进行数码成像时，墨水浓度和材质透明度等因素可能会导致文档背面内容透过纸张变得可见，从而导致数字图像中出现透射现象，影响文档图像的实际使用。针对这一现象，提出了一种模糊扩散模型，基于模糊逻辑的均值回归思想，不需要任何先验知识，增强扩散模型处理文档图像中随机因素的能力，不仅解决了文档图像的透射现象，而且增强了图像的视觉效果。方法 所提方法通过均值回归随机微分方程连续添加随机噪声降低原始图...
多特征聚合的边界引导视频图像显著目标检测————作者：张荣国;郑晓鸽;王丽芳;胡静;刘小君;
摘要：目的 视频显著目标检测的目的是识别和突出显示视频中的重要对象或区域。现有的方法在挖掘边界线索和时空特征之间的相关性方面存在不足，并且在特征聚合过程中未能充分考虑相关的上下文信息，导致检测结果不够精确。因此提出了多特征聚合的边界引导网络，进行显著目标边界信息和显著目标时空信息之间的互补协作。方法 首先，提取视频帧显著目标的空间和运动特征，在不同分辨率下将显著目标边界特征与显著目标时空特征耦合，突出运...
结合知识蒸馏与互信息的多模态MRI疾病预后————作者：魏然;戚晓明;何宇霆;江升;钱雯;徐怡;祝因苏;Pascal Haigron;舒华忠;杨冠羽;
摘要：目的 多模态心脏磁共振（cardiac magnetic resonance,CMR）图像预测非缺血性扩张型心肌病（nonischemic dilated cardio myopathy,NIDCM）的预后在对临床中心力衰竭或心源性猝死等不同应用中发挥着重要作用。针对多模态CMR图像预后表征困难和标注困难两个挑战，提出了一种基于混合匹配蒸馏与对比互信息估计的模型，用于小样本上的多模态CMR图像对N...
人脸视频中心率变异性参数估计方法综述————作者：周才英;占新龙;魏远旺;张先超;李永刚;王超超;叶晓朗;
摘要：本综述探讨了基于人脸视频的心率变异性（heart rate variability,HRV）估计技术，突出了其在健康监测和疾病诊断中的无创性和实时监控的优势。首先，解析了HRV的生理学基础和核心参数的定义，阐明了其在医疗保健领域的应用潜力。接着，详细介绍了人脸视频采集的技术细节、数据预处理流程，重点讨论了多种HRV参数估计方法，包括传统信号处理技术和深度学习算法。分析表明，深度学习技术在HRV估计...
YOLO-SF-TV:经颅超声图像三脑室检测模型————作者：万奥;高红铃;周晓;薛峥;牟新刚;
摘要：目的 经颅超声成像技术作为高效率、低成本且无创的诊断手段，已逐步应用于帕金森病患者认知功能障碍诊断。由于经颅超声图像信噪比低、成像质量差、目标组织复杂且相似度高，需要依赖专业医生手动检测。但是人工检测不仅费时费力，还可能因为操作者的主观因素影响，造成检测结果出现差异性。针对这一问题，提出了一种基于Swin Transformer和多尺度深度特征融合的YOLO-SF-TV(YOLO network ...
用于遥感场景分类的全局—局部特征耦合网络————作者：王俊杰;李伟;张蒙蒙;高云浩;赵伯禹;
摘要：目的 卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）因其强大的特征归纳和学习能力，在遥感场景分类任务中收获了广泛的关注。然而，由于卷积采取的是一种局部归纳机制，这阻碍了全局依赖关系的获取，并限制了模型的性能。而视觉Transformer(visual Transformer,ViT)的核心在于自注意力机制，它能够建立全局依赖关系，这一属性可以缓解基于卷积神经网络算...
针对高光谱遥感图像变化检测的混合注意力和双向门控网络————作者：李相潭;高峰;孙悦;董军宇;
摘要：目的 高光谱图像能提供丰富的光谱和空间信息，但常受到多种噪声的干扰，增加了其在变化检测领域应用的复杂性。为了解决上述问题，提出一种基于混合注意力和双向门控网络的高光谱图像变化检测方法，旨在提升变化检测的性能，从而在复杂环境和多变条件下实现更可靠的变化检测。方法 通过整合局部和全局特征，改进了Transformer中的自注意力和前馈神经网络。具体而言，提出了混合注意力模块，采用卷积神经网络（conv...
室内大尺度全景视觉定位数据集————作者：余海林;刘佳润;叶智超;陈信宇;占若豪;申屠溢醇;陆仲赟;章国锋;
摘要：目的 视觉定位广泛应用于自动驾驶、移动机器人和增强现实等领域，是计算机视觉领域的关键技术之一。现有的室内视觉定位数据集在重复纹理、对称结构和相似场景等方面不能完全反映出实际应用中的挑战，缺少相应指标反映视觉定位在实际应用中的问题。针对这些问题，提出一个基于全景相机的大尺度室内视觉定位基准数据集。方法 选取了4种在实际应用中具有代表性的视觉定位场景，使用全景相机对选取场景进行分时段稠密采集，获取不同...
MSFF-GAN：云雾环境下结冰风洞图像去雾模型————作者：周文俊;杨新龄;左承林;王一帆;彭博;
摘要：目的 结冰风洞是地面实验的关键设备，可模拟云雾环境，对研究结冰对飞机性能的影响极为重要。但云雾环境会降低图像质量，这不仅阻碍了对结冰过程的细致观察，还减少了结冰检测与分析的准确度。鉴于此，提出了一种新的图像去雾方法——多尺度特征融合生成对抗网络（multi-scale feature fusion generative adversarial network, MSFF-GAN），旨在改善结冰风洞...
三维风格化人脸生成与结构化建模————作者：胡佳平;周漾;
摘要：目的 现有的三维人脸风格化方法难以生成较大相机姿态的人脸视图，或止步于生成多角度的人脸视图，而非结构化的三维网格模型。鉴于此，提出一种基于样例的三维人脸风格化与结构化建模方法。方法 该方法不仅能够合成新的全相机视角下的风格化人脸视图，还具有生成结构化的人脸三维网格模型的能力，即包括人脸三维网格以及对应的纹理贴图。具体来说，提出了一个两阶段的结构化三维风格人脸生成框架，主要包括三维感知人脸生成器域迁...
嵌入切片序列关联模式的前交叉韧带损伤分类————作者：刘英莉;茶寅秋;黄一山;高明;
摘要：目的 膝关节前交叉韧带（anterior cruciate ligament,ACL）损伤的及时诊断是降低骨关节炎等风险重要途径。作为ACL损伤判别的常用影像学方法，三维磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）相较于二维自然图像细节更繁杂，医生诊断所需时间长，智能辅助医疗是有益的。目前应用三维卷积神经网络（3D convolutional neural netwo...
改进实时目标检测Transformer的持刀危险行为检测算法————作者：金涛;胡配雨;
摘要：目的 在对公安系统网络摄像头获取的视频数据进行分析时，行人危险持刀行为的自动检测面临刀具形状、大小的多样性，以及遮挡和多目标重叠等因素导致的检测精度低、误检率高的挑战。针对上述问题，提出了一种改进实时目标检测Transformer(real-time detection Transformer,RT-DETR)的持刀危险行为检测算法（human-knife detection Transforme...
基于深度学习的监控视频异常检测方法综述————作者：汪洋;周脚根;严俊;关佶红;
摘要：利用监控视频监测异常在社会治理中具有至关重要的地位，因此视频异常检测一直是计算机视觉领域备受关注且具有挑战性的议题。鉴于此，以深度学习的视角，对当前关键的视频异常检测方法进行了分类和综述。首先，全面介绍了视频异常的定义，包括异常的划定和类型分类；随后，分析了目前全监督、弱监督、无监督等方面的深度学习方法在视频异常检测领域的进展，探讨了各自的优缺点，特别针对结合大模型的最新研究进展进行了探讨；接着，...
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