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IEEE计算成像汇刊

英文名称:Ieee Transactions On Computational Imaging   国际简称:IEEE T COMPUT IMAG
《Ieee Transactions On Computational Imaging》杂志由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.出版社出版,本刊创刊于2015年,发行周期4 issues/year,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
2333-9403
ISSN
2333-9403
E-ISSN
预计审稿速度:
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

IEEE计算成像汇刊杂志简介

出版商:Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:United States
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:4 issues/year
出版年份:2015
中文名称:IEEE计算成像汇刊

IEEE计算成像汇刊(国际简称IEEE T COMPUT IMAG,英文名称Ieee Transactions On Computational Imaging)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自2015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USA、CHINA MAINLAND、France、Australia、Netherlands、Singapore、England、GERMANY (FED REP GER)、India、Scotland等国家和地区的研究者在《Ieee Transactions On Computational Imaging》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0篇、2015年:发表文章0篇、2016年:发表文章0篇、2017年:发表文章0篇、2018年:发表文章53篇、2019年:发表文章51篇、2020年:发表文章127篇、2021年:发表文章108篇、2022年:发表文章96篇、2023年:发表文章91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。《Ieee Transactions On Computational Imaging》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:4.2
  • 文章自引率:0.0740...
  • Gold OA文章占比:23.05%
  • CiteScore:8.2
  • 年发文量:91
  • 开源占比:0.2447
  • SJR指数:1.453
  • SNIP指数:1.422
  • 出版国人文章占比:0.19

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 Q2 89 / 352

74.9%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q2 10 / 36

73.6%

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 Q2 97 / 354

72.74%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q2 10 / 36

73.61%

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 2区
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术
2区 2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
8.2 1.453 1.422
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics Q1 10 / 189

94%

大类:Mathematics 小类:Signal Processing Q1 25 / 131

81%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 157 / 817

80%

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 190
2 IEEE T MED IMAGING 70
3 PHYS MED BIOL 57
4 IEEE T PATTERN ANAL 55
5 MAGN RESON MED 42
6 IEEE T COMPUT IMAG 41
7 IEEE T SIGNAL PROCES 40
8 MED PHYS 40
9 SIAM J IMAGING SCI 37
10 OPT EXPRESS 36
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 55
2 IEEE T COMPUT IMAG 41
3 IEEE T IMAGE PROCESS 35
4 OPT EXPRESS 32
5 IEEE T GEOSCI REMOTE 27
6 IEEE T MED IMAGING 21
7 REMOTE SENS-BASEL 20
8 SENSORS-BASEL 18
9 NEUROCOMPUTING 16
10 PHYS MED BIOL 15

高引用文章

  • Multi-Exposure Image Fusion by Optimizing A Structural Similarity Index引用次数:27
  • Convolutional Dictionary Learning: A Comparative Review and New Algorithms引用次数:20
  • An Online Plug-and-Play Algorithm for Regularized Image Reconstruction引用次数:16
  • Regularization by Denoising: Clarifications and New Interpretations引用次数:14
  • SEAGLE: Sparsity-Driven Image Reconstruction Under Multiple Scattering引用次数:14
  • A Parametric Level set Method for Imaging Multiphase Conductivity Using Electrical Impedance Tomography引用次数:13
  • Depth Estimation From a Single Image Using Deep Learned Phase Coded Mask引用次数:13
  • Convolutional Neural Networks for Noniterative Reconstruction of Compressively Sensed Images引用次数:12
  • Physics-Based Learned Design: Optimized Coded-Illumination for Quantitative Phase Imaging引用次数:12
  • Blind Image Watermark Detection Algorithm Based on Discrete Shearlet Transform Using Statistical Decision Theory引用次数:12
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