Image And Vision Computing

Image And Vision Computing

图像和视觉计算

  • 3区 中科院分区
  • Q1 JCR分区

期刊简介

《Image And Vision Computing》是由Elsevier Ltd出版社于1983年创办的英文国际期刊(ISSN: 0262-8856,E-ISSN: 1872-8138),该期刊长期致力于计算机:人工智能领域的创新研究,主要研究方向为工程技术-工程:电子与电气。作为SCI、SCIE收录期刊(JCR分区 Q1,中科院 3区),本刊采用OA未开放获取模式(OA占比%),以发表计算机:人工智能领域等方向的原创性研究为核心(研究类文章占比97.60%%)。凭借严格的同行评审与高效编辑流程,期刊年载文量精选控制在375篇,确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of ScienceWeb of Science、Scopus等国际权威数据库,为学者提供推动计算机科学领域高水平交流平台。

投稿咨询

投稿提示

Image And Vision Computing审稿周期约为约10.5个月。该刊近年未被列入国际预警名单,年发文量约375篇,录用竞争适中,主题需确保紧密契合计算机科学前沿。投稿策略提示:避开学术会议旺季投稿以缩短周期,语言建议专业润色提升可读性。

  • 计算机科学 大类学科
  • English 出版语言
  • 是否预警
  • SCI、SCIE 期刊收录
  • 375 发文量

中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布)

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
3区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 OPTICS 光学
3区 2区 2区 3区 2区

期刊分区表(2025年3月升级版)

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
3区
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 OPTICS 光学 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气
2区 2区 2区 3区 3区

期刊分区表(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
3区
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 OPTICS 光学
2区 3区 3区 3区 3区

期刊分区表(2022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
3区
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 OPTICS 光学
2区 2区 3区 3区 3区

期刊分区表(2021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
3区
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 OPTICS 光学 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
3区 3区 3区 3区 4区

JCR分区

2025-2026年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 67 / 210

68.3

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q1 23 / 128

82.4

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 29 / 146

80.5

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q2 95 / 369

74.4

学科:OPTICS SCIE Q1 28 / 129

78.7

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 49 / 210

76.9

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q1 26 / 128

80.08

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 26 / 147

82.65

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 84 / 371

77.49

学科:OPTICS SCIE Q1 29 / 129

77.91

2024-2025年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 74 / 204

64

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q1 22 / 129

83.3

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 29 / 147

80.6

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q2 109 / 368

70.5

学科:OPTICS SCIE Q1 29 / 125

77.2

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 54 / 204

73.77

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q1 29 / 129

77.91

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 27 / 147

81.97

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q2 96 / 368

74.05

学科:OPTICS SCIE Q2 33 / 125

74

2023-2024年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 59 / 197

70.3

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q1 18 / 131

86.6

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 24 / 143

83.6

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q2 89 / 352

74.9

学科:OPTICS SCIE Q1 25 / 119

79.4

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 47 / 198

76.52

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q1 24 / 131

82.06

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 21 / 143

85.66

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 80 / 354

77.54

学科:OPTICS SCIE Q1 25 / 120

79.58

CiteScore(2026年6月最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
CiteScore:7.7 SJR:0.881 SNIP:1.314
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Signal Processing Q1 28 / 203

86%

大类:Computer Science 小类:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 30 / 183

83%

期刊发文

  • RECALL plus : Adversarial web-based replay for continual learning in semantic segmentatio

    Author: Liu, Chang; Rizzoli, Giulia; Barbato, Francesco; Maracani, Andrea; Toldo, Marco; Michieli, Umberto; Niu, Yi; Zanuttigh, Pietro

    Journal: IMAGE AND VISION COMPUTING. 2026; Vol. 171, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.imavis.2026.105984

  • DMC-former: A dual-flow dynamic mask and collaborative attention-based network for micro-expression recognitio

    Author: Zhao, Shuhuan; Zhao, Peijing; Yang, Shuwen; Liu, Shuaiqi

    Journal: IMAGE AND VISION COMPUTING. 2026; Vol. 171, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.imavis.2026.105989

  • Separate-coupled hierarchical framework for accurate visual object trackin

    Author: Liu, Long; Liu, Kang; Wei, Zhen; Wang, Jiaqi

    Journal: IMAGE AND VISION COMPUTING. 2026; Vol. 171, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.imavis.2026.105982

  • TABNet: A Triplet Augmentation Self-recovery framework with Boundary-aware Pseudo-labels for scribble-based medical image segmentatio

    Author: Zhang, Peilin; Wu, Shaoxuan; Feng, Jun; Jin, Zhuo; Gao, Zhizezhang; Chen, Jingkun; Xing, Yaqiong; Zhang, Xiao

    Journal: IMAGE AND VISION COMPUTING. 2026; Vol. 170, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.imavis.2026.105961

  • DFFENet: Dual-Branch Frequency Domain Feature Enhancement Network for Skin Lesion Classificatio

    Author: Yu, Feng; Yuan, Jiaqi; Jin, Yuyu; Liu, Li; Jiang, Minghua

    Journal: IMAGE AND VISION COMPUTING. 2026; Vol. 170, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.imavis.2026.105972

  • Pseudo-4D-DCT representation learning for no-reference light field image quality assessmen

    Author: Wei, Xuehui; Wu, Chenyu; Wang, Luyao; Wu, Feifan; Liu, Biao; Zhang, Yidan; Zhou, Wenhui; Lin, Lili

    Journal: IMAGE AND VISION COMPUTING. 2026; Vol. 170, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.imavis.2026.105975

  • DaLPSR: Leverage degradation-aligned language prompt for real-world image super-resolutio

    Author: Jiang, Aiwen; Wei, Zhi; Peng, Long; Liu, Feiqiang; Wang, Mingwen

    Journal: IMAGE AND VISION COMPUTING. 2026; Vol. 170, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.imavis.2026.105978

  • Trustworthy cross-center semi-supervised echocardiographic segmentation via foundation models and uncertainty estimatio

    Author: Han, Bingqiang; Liu, Yiman; Liang, Tongtong; Xu, Lixin; Yang, Jing; Zhang, Yuqi; Xu, Yunlan

    Journal: IMAGE AND VISION COMPUTING. 2026; Vol. 170, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.imavis.2026.105981