【雜志簡介】

　　《中國圖象圖形學報》是集計算機圖象圖形高科技理論與應用研究成果、成果產品化與商情動態于一體的綜合性學術期刊。是核心期刊、權威性雜志。作為中國圖象圖形學學會的會刊，利用學會在國內外廣泛的科技信息渠道、全方位多層面的學科交叉應用，積極向產業界宣傳科技成果，熱心向科技界推薦最新產品。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄　獲獎情況

　　核心中文期刊

　　【欄目設置】

　　主要欄目：綜述、圖像處理和編碼、圖像分析和識別、圖像理解和計算機視覺、計算機圖形學、虛擬現實和增強現實。

　　雜志優秀目錄參考：

　　CRT顯示圖像的色彩管理新模型 黎新伍，王根生，Li Xinwu，Wang Gensheng

　　鄰域窗口權重變分的圖像修復 王猛，翟東海，聶洪玉，王佳君，Wang Meng，Zhai Donghai，Nie Hongyu，Wang Jiajun

　　自適應濾波窗實現距離加權圖像椒鹽噪聲濾除 林亞明，李佐勇，林葉郁，徐戈，Lin Yaming，Li Zuoyong，Lin Yeyu，Xu Ge

　　利用Hough變換的匹配對提純 謝亮，陳姝，張鈞，田金文，Xie Liang，Chen Shu，Zhang Jun，Tian Jinwen

　　結合格式塔完形規則的自然圖像分割 曾接賢，王玉，Zeng Jiexian，Wang Yu

　　融合Kernel PCA形狀先驗信息的變分圖像分割模型 楊建功，汪西莉，李虎，Yang Jiangong，Wang Xili，Li Hu

　　基于2維灰度熵閾值選取快速迭代的圖像分割 吳詩婳，吳一全，周建江，孟天亮，戴一冕，Wu Shihua，Wu Yiquan，Zhou JianJiang，Meng Tianliang，Dai Yimian

　　基于圖像線特征和點云面特征的水下人造目標定位 解則曉，潘成成，遲書凱，魏征，Xie Zexiao，Pan Chengcheng，Chi Shukai，Wei Zheng

　　熵能量堆煤圖像的定位與識別 袁姮，王志宏，姜文濤，Yuan Heng，Wang Zhihong，Jiang Wentao

　　時空運動顯著性的目標跟蹤 謝昭，劉玉敏，張駿，段士雷，Xie Zhao，Liu Yumin，Zhang Jun，Duan Shilei

　　結合整體一致性和局部差異性的圖像目標顯著性檢測 張小祥，馬儒寧，Zhang Xiaoxiang，Ma Runing

　　基于Radon-經驗模式分析的紋理分類 徐卓飛，張海燕，劉凱，侯和平，徐倩倩，李利峰，Xu Zhuofei，Zhang Haiyan，Liu Kai，Hou Heping，Xu Qianqian，Li Lifeng

　　教學與管理投稿：校圖書館信息素質教育的研究思考

　　摘 要：現階段，在我國社會經濟發展水平快速提高的同時，信息技術的發展獲得了更大的發展空間。信息技術的應用領域逐漸擴大，尤其在高校圖書館信息素質教育方面發揮了重要的影響。如何根據高校圖書館信息素質教育的實際需求，合理的應用信息化技術，是高校未來發展中應積極思考的主要問題之一。本文將簡要分析，信息技術發展影響下的高校圖書館信息素質教育方面的內容，旨在更好的發揮信息技術在高校圖書館信息素質教育中的優勢。

　　關鍵詞：信息技術,高校圖書館,信息素質,教育

　　在高校教育發展的過程中，信息技術發揮了很大的作用。結合信息素質的相關定義以及其在高校教育事業中發展的成果證明，信息技術的應用使高校圖書館在培養人才素質教育中，始終扮演著重要的角色。信息技術的應用，為圖書館信息素質教育，提供了及其便利的條件。在信息技術不斷發展的今天，結合信息技術在高校圖書館信息素質教育中的應用問題，分析信息技術變革發展，制定高校圖書館信息素質教育策略，成為高校圖書館發展信息素質教育的關鍵事項之一。

　　中國圖象圖形學報最新期刊目錄

《中國圖象圖形學報》連續學習及圖像處理應用專欄簡介

摘要：<正>以大模型為代表的深度學習方法在許多靜態封閉領域已經發揮重要作用，但在開放變化的動態場景中，經典訓練方法仍無法有效持續適應變化，模型難以長期維持有效。面對開放環境的連續學習是人類基本能力之一，如何使深度學習模型具有連續學習能力是人工智能的重要研究方向

連續測試場景中退化圖像的動態自適應超分辨率

摘要：目的 圖像超分辨率任務旨在從低分辨率圖像中恢復出高分辨率圖像。傳統方法通常將研究范疇限定于實驗室封閉環境下采集的、內容與退化類型均較為單一的靜態域圖像，并且假設訓練環境與測試環境的數據分布相近。因此，當處于開放環境，面對諸如噪聲、模糊以及光照變化等域漂移問題時，傳統方法的性能會急劇下降。為提升超分辨率模型在持續變化的開放環境中的適應性和魯棒性，提出持續測試動態自適應圖像超分辨率新框架——CTDA-...

結合適配器增強的雙階段連續缺陷判別

摘要：目的 傳統異常檢測方法在工業產品缺陷判別中僅關注當前任務，從而導致在接受新任務訓練時會災難性地遺忘以前學過的知識。鑒于現實工業場景中對異常檢測模型的靈活性和持續適應性的需求，結合連續學習方法提出一種適配器增強的雙階段連續缺陷判別方法（adapter-enhanced two-stage continual defect detection,AETS）以實現連續異常檢測任務。方法 1）在AdaptF...

面向步態識別的局部時空卷積網絡

摘要：目的 作為一種生物特征，步態通過行走習慣來區分目標身份。但由于視頻數據的復雜性，隱藏在連續幀中的不受外部協變量干擾的運動狀態很難被直接捕獲。針對該問題，提出一種基于局部時空卷積的步態識別方法自主地學習步態運動模式。方法 受分塊思想的啟發，提出全局雙向空間池化方法使步態張量降維，以局部條帶為基本單位表示步態特征空間上的細節。并且設計了局部時空卷積層，使時域和空間域上的信息共同參與卷積運算，從而讓二維...

融合局部與全局特征的單椎體2D/3D配準網絡

摘要：目的 由于患者姿態的變換，術中完整脊柱圖像無法與術前CT(computed tomography)形成剛體位置對應，現有的醫學圖像配準算法在處理脊柱的復雜結構時，常面臨配準精度低和魯棒性不足的問題。針對該問題，提出融合脊柱局部細節特征和全局位置特征的單椎體2D/3D剛性配準網絡。方法 卷積神經網絡通過多組可學習的卷積核增強模型學習椎體的形狀和邊界等局部結構的能力，Transformer通過自注意力...

引入全局感知與細節增強的非對稱遙感建筑物分割網絡

摘要：目的 針對遙感圖像分割的區域連續性差、邊界消失和尺度變化大等導致建筑物分割精度低的問題，提出一種基于全局感知與細節增強的非對稱遙感建筑物分割網絡（global perception and detail enhancement asymmetric-UNet,GPDEA-UNet）。方法 在U-Net網絡基礎上，首先構建了一個基于選擇性狀態空間的特征編碼器模塊，以視覺狀態空間（visual sta...

多元特征級聯增強和跨層自適應融合的霧天船舶重識別網絡

摘要：目的 霧天環境下，船舶圖像往往面臨特征模糊和細節丟失，給船舶的準確識別帶來了巨大挑戰。針對此問題，提出多元特征級聯增強和跨層自適應融合的霧天船舶重識別網絡。方法 針對霧天圖像船舶特征模糊、難以識別的挑戰，設計了多元特征級聯增強模塊，通過提取船舶全局和局部的多元特征，并融入密集連接進一步級聯增強這些特征的清晰度，有效減輕霧對圖像質量的影響，進而增強船舶的整體輪廓和細節結構的呈現，為后續重識別任務提供...

持續學習研究進展

摘要：持續學習（continual learning, CL）是機器學習領域的一個關鍵問題，旨在使模型在不斷學習新任務的同時，避免災難性遺忘，保持對先前任務的記憶。持續學習已在多個實際應用中扮演重要角色，如自動駕駛、機器人控制和醫療診斷系統等。本文旨在為學界提供持續學習領域的最新研究進展綜述，并對未來可能的研究方向進行展望。為實現持續學習中新舊知識學習的“可塑性—穩定性”平衡，國內外研究者們提出多種方法...

類激活圖回放和最小熵采樣的多標簽類增量學習

摘要：目的 多標簽類增量學習旨在學習多標簽分類任務時，能夠持續學習新任務中的新標簽信息，同時保持對之前學習任務的良好性能。不同于單標簽連續學習中的標簽互斥性假設，多標簽連續學習中的跨任務標簽無法被補全。因此，樣本的大量標簽缺失使得跨任務之間的關聯被完全阻斷，模型無法區別新類與舊類，導致相似類別的混淆。方法 為了解決類別混淆問題，提出一種類激活圖回放和最小熵采樣的多標簽類增量學習，以實現跨任務的監督信息傳...

持續測試時域自適應圖像分類方法

摘要：目的 持續測試時適應（continual test-time adaption, CTTA）旨在不使用任何源數據情況下，使源預訓練模型適應持續變化的目標域。目前持續測試時適應主要依賴于自訓練方法，在基于平均教師模型框架下將數據增強后樣本的預測值作為偽標簽，構建一致性損失函數實現模型的自訓練。然而，現有方法中使用隨機數據增強策略忽視了域間差異的重要性，導致模型穩定性和泛化性失衡等問題，使得在某些域間...

三維模型視覺顯著性檢測研究綜述

摘要：三維模型視覺顯著性檢測通過模擬人類視覺系統，定位模型中蘊含重要視覺信息的區域，廣泛應用于模型簡化、分割以及壓縮等相關任務，是計算機視覺領域的研究熱點。區別于圖像和視頻數據，三維模型體量龐大、數據分布不均勻，同時噪聲數據較多，使得現有圖像和視頻視覺顯著性檢測方法難以被拓展應用，為三維模型視覺顯著性檢測任務帶來了巨大的挑戰。針對這一現狀，首先對近年來國內外公開發表的三維模型視覺顯著性檢測方法進行概述，...

基于深度學習的圖像反射消除方法綜述

摘要：隨著智能手機攝影的普及，圖像數據采集變得極為便捷，但在透過透明介質例如玻璃窗進行拍攝時，玻璃反射的存在嚴重影響了圖像質量，進而干擾下游計算機視覺任務的性能。反射消除作為計算攝像學與計算機視覺領域的重要研究問題，旨在從帶反射圖像中消除反射干擾以恢復清晰的背景圖像。隨著深度學習在計算攝像問題中的廣泛應用，反射消除領域經歷了快速發展，鑒于此，本文旨在圍繞近年來基于深度學習的反射消除研究進展進行深入探討。...

基于中文對話的多模態謊言檢測數據集

摘要：目的 謊言檢測通過分析個體的生理行為特征來識別其是否說謊，在刑偵和安全審查等領域具有重要應用。然而，目前缺乏公開的中文測謊數據集，考慮到語言和文化方面的差異，基于英文數據集研發的算法可能難以適用于中文語境。此外，現有數據集樣本規模有限，在激發被試說謊動機方面存在不足。針對這些問題，構建了首個公開的中文多模態測謊數據集（Southeast University multimodal lie dete...

融合顏色查詢與特征增強的圖像上色方法

摘要：目的 圖像上色在老照片修復和黑白電影增強等方面具有重要應用。現有方法在顏色預測過程中由于無法保證色彩的一致性，缺乏對局部細節的精細處理，導致某些色彩區域的上色效果不佳。方法 采用編碼器—解碼器結構，編碼器用于提取灰度圖像特征，解碼器用于恢復空間分辨率。顏色預測網絡通過豐富的視覺特征來細化顏色查詢，并通過像素增強模塊學習空間上的關注度來增強特定區域的像素。進一步，所提方法通過特征增強模塊優化原圖和生...

畸變自適應與位置感知的360°全景圖像顯著目標檢測網絡

摘要：目的 現有360°全景圖像顯著目標檢測方法一定程度上解決了360°全景圖像投影后的幾何畸變問題，但是這些方法面對復雜場景或是前景與背景對比度較低的場景時，容易受到背景干擾，導致檢測效果不佳。為了同時解決幾何畸變和背景干擾，提出一種畸變自適應與位置感知網絡（distortion-adaptive and position-aware network,DPNet）。方法 提出兩個對畸變和位置敏感的自適...

長短程依賴特征金字塔的YOLOv7-tiny改進

摘要：目的 YOLOv7-tiny(you only look once version 7-tiny)成為實時目標檢測領域的常用方法，由于其輕量化網絡架構設計和較少的參數量，整個訓練過程在單個網絡中進行，檢測速度快且不需要使用滑動窗口或候選區域，在資源受限、實時性要求高的任務中表現優異。然而，YOLOv7-tiny在特征融合階段存在相鄰層特征融合時信息丟失和非相鄰層特征信息差異兩個問題。為了解決上述問...

隨機空洞卷積的圖像分類網絡

摘要：目的 針對圖像分類任務中對于細粒度特征提取困難，同時背景噪聲和不相關區域影響網絡對目標特征學習的問題，本文提出隨機空洞卷積的圖像分類網絡（image classification network with random dilated convolution,RDCNet）。方法 RDCNet網絡以ResNet-34(residual network-34)為基線網絡。首先，提出多分支隨機空洞卷積...

基于動態多粒度圖卷積網絡的人體骨架行為識別

摘要：目的 基于圖卷積網絡的方法在人體骨架行為識別任務中越來越受歡迎，并取得了顯著進展。傳統圖卷積在遠距離節點信息交互方面的局限，導致在捕獲骨架中非自然連接節點信息時表現不佳，同時現有致力于復雜空間建模的方法，也面臨著特征冗余和參數量顯著增加的問題。為此，提出一種基于動態多粒度圖卷積網絡的人體骨架行為識別方法。方法 本文根據人體關節點的不同組合方式重構骨架圖，設計3種不同粒度的圖結構，從而更好地捕獲骨架...

微調SAM的遙感圖像高效語義分割模型DP-SAM

摘要：目的 SAM(segment anything model)已經成為自然圖像零樣本分割的一個大模型基準。由于遙感圖像的復雜性和場景多變性，且SAM是一個需要提示信息的分割模型，直接將這個“基礎宏觀模型”應用于遙感圖像會導致過分割以及需要大量手動輸入提示的問題。針對上述問題，提出一種通過微調將SAM用于遙感圖像語義分割的高效方法。方法 首先，保留原生SAM的圖像編碼器模塊但對其訓練參數進行微調，并且...

自適應切片輔助增強的小物體目標檢測

摘要：目的 在目標檢測領域，深度學習模型已經取得巨大成功。但是已有的基于深度學習的目標檢測算法在小物體目標檢測中仍然困難重重，原因在于航拍圖像多是更復雜的高分辨率場景，其中一些常見問題，如稠密度高、不固定的拍攝角度、目標物體尺寸小和高變異性等給現有目標檢測方法帶來巨大挑戰。切片策略是近年來用于高分辨率圖像小目標檢測任務的眾多優秀方法之一，然而現有的切片方法存在冗余計算問題，因此提出一種新的自適應切片方法...

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