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图像处理

英文名称:Iet Image Processing   国际简称:IET IMAGE PROCESS
《Iet Image Processing》杂志由Wiley出版社出版,本刊创刊于2007年,发行周期Monthly,每期杂志都汇聚了全球计算机科学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了计算机科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
计算机科学
大类学科
1751-9659
ISSN
1751-9667
E-ISSN
预计审稿速度: 约6.0个月
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

图像处理杂志简介

出版商:Wiley
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:ENGLAND
是否预警:

是否OA:开放

出版周期:Monthly
出版年份:2007
中文名称:图像处理

图像处理(国际简称IET IMAGE PROCESS,英文名称Iet Image Processing)是一本开放获取(OA)国际期刊,自2007年创刊以来,始终站在计算机科学研究的前沿。该期刊致力于发表在计算机科学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为计算机科学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自CHINA MAINLAND、India、Iran、USA、Pakistan、England、France、South Korea、Turkey、Algeria等国家和地区的研究者在《Iet Image Processing》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章84篇、2015年:发表文章119篇、2016年:发表文章108篇、2017年:发表文章144篇、2018年:发表文章268篇、2019年:发表文章322篇、2020年:发表文章511篇、2021年:发表文章302篇、2022年:发表文章327篇、2023年:发表文章280篇。这些数据反映了期刊在全球计算机科学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Iet Image Processing》将继续致力于推动计算机科学领域的知识传播和科学进步,为全球计算机科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:2
  • 文章自引率:0.0869...
  • Gold OA文章占比:83.28%
  • CiteScore:5.4
  • 年发文量:280
  • 开源占比:0.4627
  • SJR指数:0.571
  • H-index:34
  • SNIP指数:0.831
  • OA被引用占比:0.0039...
  • 出版国人文章占比:0.4

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 130 / 197

34.3%

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q3 202 / 352

42.8%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q3 23 / 36

37.5%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 139 / 198

30.05%

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q3 235 / 354

33.76%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q3 25 / 36

31.94%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学 4区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术
4区 4区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
5.4 0.571 0.831
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Engineering 小类:Electrical and Electronic Engineering Q2 241 / 797

69%

大类:Engineering 小类:Signal Processing Q2 47 / 131

64%

大类:Engineering 小类:Computer Vision and Pattern Recognition Q2 41 / 106

61%

大类:Engineering 小类:Software Q2 163 / 407

60%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 IEEE T IMAGE PROCESS 748
2 IEEE T PATTERN ANAL 438
3 IEEE T GEOSCI REMOTE 298
4 PATTERN RECOGN 270
5 IET IMAGE PROCESS 247
6 NEUROCOMPUTING 157
7 IEEE T MED IMAGING 124
8 INT J COMPUT VISION 121
9 IEEE GEOSCI REMOTE S 111
10 IEEE T CIRC SYST VID 108
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IET IMAGE PROCESS 247
2 IEEE ACCESS 194
3 MULTIMED TOOLS APPL 149
4 SENSORS-BASEL 28
5 SYMMETRY-BASEL 25
6 J VIS COMMUN IMAGE R 23
7 APPL SCI-BASEL 22
8 J REAL-TIME IMAGE PR 22
9 REMOTE SENS-BASEL 20
10 CLUSTER COMPUT 19

高引用文章

  • Change detection in SAR images using deep belief network: a new training approach based on morphological images引用次数:34
  • License number plate recognition system using entropy-based features selection approach with SVM引用次数:28
  • Comprehensive survey of 3D image steganography techniques引用次数:26
  • Iterative weighted sparse representation for X-ray cardiovascular angiogram image denoising over learned dictionary引用次数:25
  • Effect of fusing features from multiple DCNN architectures in image classification引用次数:16
  • Image denoising method based on a deep convolution neural network引用次数:15
  • Colour image encryption technique using differential evolution in non-subsampled contourlet transform domain引用次数:13
  • Novel image encryption algorithm based on improved logistic map引用次数:12
  • CT image denoising using NLM and correlation-based wavelet packet thresholding引用次数:12
  • Non-subsampled shearlet transform based MRI and PET brain image fusion using simplified pulse coupled neural network and weight local features in YIQ colour space引用次数:11
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