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评价信息:
影响因子:0.7
年发文量:17
《在线图像处理》(Image Processing On Line)是一本以COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING综合研究为特色的国际期刊。该刊由Image Processing On Line出版商该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2023年影响因子为0.7。CiteScore指数值为1.9。
Image Processing on Line is an international open access journal dedicated to the fields of image processing and image analysis. The purpose of establishing the journal is to promote scientific research in the field of image processing, with a particular emphasis on the mathematical foundation of algorithm design and the reproducibility of research. The distinctive feature of the magazine is that each published article includes detailed algorithm descriptions, relevant source code, as well as online demonstration tools and experimental archives. These contents have undergone peer review to ensure their scientific quality and practicality. The online presentation tool of the journal allows readers to conduct interactive experiments, experience and verify the performance of algorithms directly on the webpage, greatly increasing the transparency and accessibility of research.
The journal has a wide readership, including researchers, engineers, students, and professionals interested in image processing technology from the academic community. Magazines are not only platforms for publishing original research, but also important resources for education and training, helping readers deepen their understanding and application of advanced image processing technologies. The editorial committee of the magazine is composed of internationally renowned experts in the field of image processing, who are responsible for overseeing the academic quality and editing process of the journal. The open access policy of journals means that all articles can be accessed online for free, which promotes the widespread dissemination of knowledge and collaboration within the scientific community.
《在线图像处理》是一本专注于图像处理和图像分析领域的国际开放获取期刊。期刊成立的宗旨是推动图像处理领域的科学研究,特别强调算法设计的数学基础和研究的可重复性。杂志的特色在于每篇发表的文章都包含详细的算法描述、相关的源代码,以及在线演示工具和实验档案。这些内容都经过同行评审,以确保其科学质量和实用性。期刊的在线演示工具允许读者直接在网页上进行交互式实验,体验和验证算法的性能,这大大增加了研究的透明度和可访问性。
该期刊的读者群体广泛,包括学术界的研究者、工程师、学生以及对图像处理技术感兴趣的专业人士。杂志不仅是发表原创研究的平台,也是教育和培训的重要资源,帮助读者深入理解和应用先进的图像处理技术。杂志的编辑委员会由图像处理领域的国际知名专家组成,他们负责监督期刊的学术质量和编辑流程。期刊的开放获取政策意味着所有文章都可以免费在线访问,这促进了知识的广泛传播和科学界的合作。
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JCR分区等级:Q4
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | ESCI | Q4 | 117 / 131 |
11.1% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | ESCI | Q4 | 119 / 131 |
9.54% |
Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | 文章自引率 |
98.39% | 94.12% | |
开源占比 | 出版国人文章占比 | OA被引用占比 |
名词解释:JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分,JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置,从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指数 | ||||||||||||
1.9 | 0.266 | 0.477 |
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名词解释:CiteScore是基于Scopus数据库的全新期刊评价体系。CiteScore 2021 的计算方式是期刊最近4年(含计算年度)的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。CiteScore基于全球最广泛的摘要和引文数据库Scopus,适用于所有连续出版物,而不仅仅是期刊。目前CiteScore 收录了超过 26000 种期刊,比获得影响因子的期刊多13000种。被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。
历年IF值(影响因子)
历年引文指标和发文量
历年自引数据
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