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2021-06-16 12:27:57
中国图象图形学报期刊封面
中国图象图形学报期刊基本信息
主管单位:中国科学院
主办单位:中国科学院遥感应用研究所;中国图象图形学会;北京应用物理与计算数学研究所
期刊级别:CSCD核心期刊,北大核心期刊,统计源期刊
国际刊号:1006-8961
国内刊号:11-3758/TB
邮发代号:82-831
创刊时间:1996
发行周期:月刊
期刊开本:A4
见刊时间:1-3个月
中国图象图形学报期刊简介
《中国图象图形学报》是由中国科学院遥感与数字地球研究所、中国图象图形学会、北京应用物理与计算数学研究所共同创办,是集计算机图像图形高科技理论、技术方法与应用研究成果产业化于一体的综合性学术期刊。荣获核心期刊。
《中国图象图形学报》是被国内主要检索系统收录的核心中文期刊,是图像图形学及相关领域的权威性杂志。主要刊登图像图形科学及其密切相关领域的基础研究和应用研究方面,并具有创新性的、高水平科研学术论文,论文形式主要有综述、技术报告,项目进展、学术动态、新技术评论、新产品介绍和产业化研究等。内容涉及图像分析和识别、图像理解和计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实和增强现实、系统仿真、动漫等众多领域,同时还根据各时期的研究热点和前沿课题开设相应的主题专栏。
中国图象图形学报期刊栏目
综述、图像处理和编码、图像分析和识别 、图像理解和计算机视觉 、计算机图形学、虚拟现实和增强现实
中国图象图形学报期刊收录
CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版),万方收录(中),上海图书馆馆藏,北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊),哥白尼索引(波兰),国家图书馆馆藏,知网收录(中),统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊),维普收录(中),
中国图象图形学报期刊影响因子
1.098
中国图象图形学报杂志社征稿要求
1.论文要求主题明确、结构严谨、数据可靠、文字准确简练,学术论文建议不超过16000字。综述要求在对某一前沿课题国内外最新研究进展分析概述的基础上给出指导性、前瞻性的论述或评价,字数建议不起过20000字。
2.题目要求以最简洁、最恰当的词组反映论文的核心研究内容,以突出论文的创新点。字数一般不多于20个汉字。
3.所有署名作者应是参与了论文具体研究工作、论文的构思、文献资料的分析,参与了论文的重大修改(如关键性理论与主要内容的修改),或参与了论文的写作以达到出版要求等的相关人员,并对论文负责。作者署名顺序按对论文的贡献排序。论文一经投稿后作者署名及顺序不可再改动。
4.署名单位为著者完成论文内容研究工作的单位或著者所在的工作单位,以标明知识产权的从属关系。一经投稿后署名单位及顺序不可以再改动。
5.首页脚注写明论文资助的基金项目标准名称及准确编号。基金资助项目下一行写明第一作者简介,内容包括作者姓名、出生年、民族(汉族略)、职务或职称、最高学历(何年、何处、获(在读)何专业、何学位)、主要研究方向(兴趣或领域)、E-mail地址。第一作者如为学生,建议提供通讯作者姓名及E-mail地址。
正规期刊查询新闻出版总署期刊查询系统
本系统主要用于期刊、报纸正规性的检测,一般不在国家新闻出版总署数据库收录的,为非法刊物。
媒体名称:
本文链接地址:http://www.aliqikan.com/qikan/3825.html
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图像的直方图表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中每种灰度出现的频率。它是图像的基本特征。直方图包含了丰富的图像信息,描述了图像的灰度级内容,反映了图像的灰度分布情况。图像直方图是图像处理中一种十分重要的图像分析工具,它具有简单适用的特点。它主要用在图像分割、图像灰度变换等处理过程中,通过对图像的灰度进行统计,得到一个离散的图像灰度统计函数。
从数学上来说,它统计一副图像中各个灰度级出现的次数或概率;从图像上来说,它是一个二维图,直方图的横坐标是灰度,表示图像中各个像素点的灰度级。纵坐标为各个灰度级上图像像素点的个数或者概率。
灰度直方图应用范围十分广泛,它为图像的处理研究提供了一个有力的辅助工具。直方图具有以下性质:- 只反映该图像中不同灰度值出现的次数(或频数),从而反映某一灰度值像素数量,丢失了位置信息。
- 图像与直方图是多对一的映射关系
实现步骤
- 初始化直方图数组
- 依次循环遍历每个像素,获取该像素灰度值,统计灰度值出现次数
- 输出直方图
源代码
clc image = imread('D:\2.png'); image_matrix=image(:,:,1); image_matrix=double(image_matrix); [height,width,channels]=size(image); %灰度映射表,灰度范围在0到255之间 gray_map = zeros(1,256); for i=1:height for j=1:width T=image_matrix(i,j); %灰度统计计数 if(T==0) gray_map(T+1)=gray_map(T+1)+1; else gray_map(T)=gray_map(T)+1; end end end %显示 subplot(1,2,1); imshow(image); subplot(1,2,2); bar(0:255,gray_map,'grouped');
效果图