《中国图象图形学报》（CN：11-3758/TB）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

《中国图象图形学报》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。

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、医学图像处理

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• 两层级联卷积神经网络的人脸检测

  目的传统人脸检测方法因人脸多姿态变化和人脸面部特征不完整等问题,导致检测效果不佳。为解决上述问题,提出一种两层级联卷积神经网络(TC_CNN)人脸检测方法。方法首先,构建两层卷积神经网络模型,利用前端卷积神经网络模型对人脸图像进行特征粗略提取,再利用最大值池化方法对粗提取得到的人脸特征进行降维操作,输出多个疑似人脸窗口;其次,将前端...

  作者：张海涛; 李美霖; 董帅含 刊期： 2019年第02期

• 高质量快速全景场景再现技术

  目的色彩纠正和图像融合是生成高质量全景场景图像的关键技术。色彩纠正中参考图像的选择以及图像融合算法,决定着所生成全景图像的质量和速度。现有方法在确定一幅图像是否适合作为参考图像时,需要遍历所有其他图像,计算其作为参考图像进行色彩纠正的效果,复杂度高,速度慢;在图像融合时存在融合质量与融合速度之间的矛盾。因此,如何快速生成高...

  作者：李红; 宋春花; 牛保宁 刊期： 2019年第02期

• 采用自适应梯度稀疏模型的图像去模糊算法

  目的图像的梯度分布被广泛应用在自然图像去模糊中,但研究结果显示先前的梯度参数估计方法不能很好地适应图像局部纹理变化。为此根据图像分块平稳的特点提出一种采用局部自适应梯度稀疏模型的图像去模糊模型。方法该模型采用广义高斯分布(GGD)来描述图像不同区域的梯度分布,在最大后验概率框架下建立自适应梯度稀疏模型,然后采用变量分裂交替优...

  作者：杨洁; 周洋; 谢菲; 张旭光 刊期： 2019年第02期

• 混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法

  目的图像去雾是降低雾、霾、沙等低能见度成像环境对图像的退化影响,提高图像信息获取质量的过程。为了消除先验盲区,同时进一步提高去雾图像边缘细节的清晰度,提出一种混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法。方法首先改进大气光值估计方法,提高大气光值估计的准确性。然后利用混合先验理论求取双约束区域的大气透射率,一定程度上消除了先验盲...

  作者：李喆; 李建增; 胡永江; 张岩 刊期： 2019年第02期

• 结合深度多标签解析的哈希服装检索

  目的服装检索对于在线服装的推广和销售有着重要的作用。而目前的服装检索算法无法准确地检索出非文本描述的服装。特别是对于跨场景的多标签服装图片,服装检索算法的准确率还有待提升。本文针对跨场景多标签服装图片的差异性较大以及卷积神经网络输出特征维度过高的问题,提出了深度多标签解析和哈希的服装检索算法。方法该方法首先在FCN(fully ...

  作者：原尉峰; 郭佳明; 苏卓; 罗笑南; 周凡 刊期： 2019年第02期