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Eurasip 图像和视频处理杂志

英文名称:Eurasip Journal On Image And Video Processing   国际简称:EURASIP J IMAGE VIDE
《Eurasip Journal On Image And Video Processing》杂志由Springer International Publishing出版社出版,本刊创刊于2007年,发行周期Continuously updated,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-ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC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
1687-5281
ISSN
1687-5281
E-ISSN
预计审稿速度: 12周,或约稿
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

Eurasip 图像和视频处理杂志杂志简介

出版商:Springer International Publishing
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:开放

出版周期:Continuously updated
出版年份:2007
中文名称:Eurasip 图像和视频处理杂志

Eurasip 图像和视频处理杂志(国际简称EURASIP J IMAGE VIDE,英文名称Eurasip Journal On Image And Video 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、South Korea、USA、India、Pakistan、Taiwan、Japan、Canada、Spain、Brazil等国家和地区的研究者在《Eurasip Journal On Image And Video 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52篇、2015年:发表文章37篇、2016年:发表文章48篇、2017年:发表文章82篇、2018年:发表文章82篇、2019年:发表文章87篇、2020年:发表文章51篇、2021年:发表文章36篇、2022年:发表文章14篇、2023年:发表文章12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。《Eurasip Journal On Image And Video 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
  • Gold OA文章占比:100.00%
  • CiteScore:7.1
  • 年发文量:12
  • 开源占比:1
  • SJR指数:0.618
  • H-index:28
  • SNIP指数:1.031
  • OA被引用占比:1
  • 出版国人文章占比:0.61

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: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:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q3 195 / 354

45.06%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q3 22 / 36

40.28%

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
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

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
7.1 0.618 1.031
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Engineering 小类:Electrical and Electronic Engineering Q1 170 / 797

78%

大类:Engineering 小类:Information Systems Q1 95 / 394

76%

大类:Engineering 小类:Signal Processing Q1 33 / 131

75%

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 135
2 IEEE T PATTERN ANAL 95
3 PATTERN RECOGN 55
4 IEEE T MULTIMEDIA 37
5 MULTIMED TOOLS APPL 32
6 IEEE T CIRC SYST VID 29
7 NEUROCOMPUTING 29
8 SIGNAL PROCESS 25
9 PATTERN RECOGN LETT 24
10 NEURAL COMPUT APPL 23
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 99
2 MULTIMED TOOLS APPL 53
3 SENSORS-BASEL 40
4 APPL SCI-BASEL 22
5 EURASIP J IMAGE VIDE 22
6 IEEE T CIRC SYST VID 20
7 IET IMAGE PROCESS 19
8 J VIS COMMUN IMAGE R 19
9 J REAL-TIME IMAGE PR 16
10 IEEE T IMAGE PROCESS 14

高引用文章

  • Real time detection system for rail surface defects based on machine vision引用次数:14
  • Image segmentation based on adaptive K-means algorithm引用次数:11
  • RVSIM: a feature similarity method for full-reference image quality assessment引用次数:10
  • Nighttime low illumination image enhancement with single image using bright/dark channel prior引用次数:10
  • Fractional-order 4D hyperchaotic memristive system and application in color image encryption引用次数:10
  • Two-phase multi-model automatic brain tumour diagnosis system from magnetic resonance images using convolutional neural networks引用次数:9
  • Remote sensing scene classification based on rotation-invariant feature learning and joint decision making引用次数:9
  • Improved BM3D image denoising using SSIM-optimized Wiener filter引用次数:9
  • Age estimation via face images: a survey引用次数:7
  • Scene search based on the adapted triangular regions and soft clustering to improve the effectiveness of the visual-bag-of-words model引用次数:7
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