《Ieee Transactions On Image Processing》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:50:45 1006人看過
《Ieee Transactions On Image Processing》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領域，此刊是該細分領域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領域中學術影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質(zhì)量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 約8.1個月 ，影響因子指數(shù)10.8。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 242 | 480 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 5.32% | 10.8 | 0.06... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 100.00% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| CHINA MAINLAND | 1071 |
| USA | 403 |
| Australia | 146 |
| England | 115 |
| Singapore | 92 |
| France | 81 |
| South Korea | 68 |
| Canada | 56 |
| UNITED ARAB EMIRATES | 43 |
| India | 38 |
2023-2024機構發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構 | 數(shù)量 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 196 |
| PEKING UNIVERSITY | 79 |
| TSINGHUA UNIVERSITY | 74 |
| BEIHANG UNIVERSITY | 62 |
| NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY... | 61 |
| NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVE... | 61 |
| XIDIAN UNIVERSITY | 57 |
| UNIVERSITY OF SYDNEY | 56 |
| CITY UNIVERSITY OF HONG KONG | 55 |
| SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY | 55 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| IEEE T IMAGE PROCESS | 2677 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 1411 |
| INT J COMPUT VISION | 475 |
| ACM T GRAPHIC | 326 |
| IEEE T CIRC SYST VID | 322 |
| PATTERN RECOGN | 271 |
| IEEE T MULTIMEDIA | 246 |
| IEEE T GEOSCI REMOTE | 175 |
| IEEE SIGNAL PROC LET | 166 |
| IEEE T NEUR NET LEAR | 153 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| IEEE ACCESS | 4888 |
| IEEE T IMAGE PROCESS | 2677 |
| MULTIMED TOOLS APPL | 2328 |
| IEEE T CIRC SYST VID | 1107 |
| NEUROCOMPUTING | 1081 |
| J VIS COMMUN IMAGE R | 908 |
| SIGNAL PROCESS-IMAGE | 852 |
| IEEE T MULTIMEDIA | 841 |
| SENSORS-BASEL | 816 |
| IET IMAGE PROCESS | 748 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| FFDNet: Toward a Fast and Flexib... | 133 |
| Video Salient Object Detection v... | 132 |
| Deep Visual Attention Prediction | 109 |
| Deep Neural Networks for No-Refe... | 95 |
| Benchmarking Single-Image Dehazi... | 94 |
| Structured AutoEncoders for Subs... | 73 |
| TextBoxes plus plus : A Single-S... | 70 |
| Local Deep-Feature Alignment for... | 65 |
| Learning Rotation-Invariant and ... | 63 |
| An Augmented Linear Mixing Model... | 61 |
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