《中国图象图形学报A辑》是由中国图象图形学会 中国科学院遥感应用研究所 北京应用物理与计算数学研究所主办的期刊。
综合性学术刊物，集计算机图象图形学术研究与高新技术，科技信息与开发应用于一体，面向科研、教学、工程、产业。主要刊登图理解、分析和外理、计算机视觉、多媒体信息融合与处理、计算机图形象、科学计算可视化、虚拟现实、模式识别、医学影像处理，地理信息系统、影视特技等。
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阅读推荐：视听
《视听》创于1993年，是由四川科技出版社主办的刊物，追踪视听潮流，评价视听新品，传播视听文化，服务视听爱家，横跨技术与艺术两个领域，涉及家庭视听活动的一切方面，适合具有高中以上文化水平的广大视听(音响)爱好者阅读。荣获：四川省一级刊物。
中国图象图形学报A辑最新期刊目录
中国图像工程：2025
摘要：本文是关于中国图像工程的年度文献综述系列之三十一。为了使国内广大从事图像工程研究和图像技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图像工程研究和发展的现状，能够有针对性地查询有关文献，且向期刊编者和作者提供有用的参考，本文对2025年度发表的图像工程相关文献进行了统计和分析。具体从国内15种有关图像工程重要中文期刊在2025年发行的所有154期上发表的学术研究和技术应用文献（共2917篇）中，选取出所有...
人工智能辅助的单机长飞行驾驶技术综述
摘要：随着全球航空运输需求持续增长，单机长体制（single-pilot operation，SPO）成为民航领域应对飞行员短缺与人力成本攀升的核心发展方向。然而，从双人机组向单人驾驶的转变，核心瓶颈在于如何填补缺失副驾驶后产生的认知与决策空缺。为此，“AI副驾驶”概念应运而生，旨在通过具备深度感知、语义理解与自主决策能力的智能系统，与人类飞行员构建认知型协作关系。本文系统梳理了人工智能辅助飞行驾驶的关...
面向无人机的多模态视觉理解大模型研究进展
摘要：随着低空经济和智能无人系统的发展，无人机逐渐从传统的遥控飞行平台演化为集环境感知、语义理解与自主决策于一体的空中智能体。近年来，以视觉基础模型、视觉语言模型和多模态大模型为代表的视觉理解大模型，为无人机在复杂开放环境中的感知、理解与决策提供了新的技术范式。围绕无人机视觉理解能力的演进逻辑，本文构建了基础感知—语义推理—决策规划的三层能力分析框架，并以此为主线系统梳理无人机场景视觉理解大模型的研究进...
偏差矫正与对比学习协同的半监督MRI图像分割
摘要：目的 半监督学习在医学图像分割领域已取得显著进展。然而，由于医学图像中普遍存在低对比度和组织边界模糊等问题，模型在无标注数据上生成的伪标签往往包含不准确区域。在一致性训练过程中，这些误差会被反复利用并逐步累积，从而显著削弱模型的分割性能。磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）图像中，组织边界更加模糊、对比度更低，使得上述问题进一步加剧。为解决这一问题，本文提出了...
频域特征优化与截断采样的条件扩散模型弱光图像增强方法
摘要：目的 现有基于扩散模型的弱光图像增强方法存在计算成本高、高频特征畸变以及色彩偏移等问题，限制了其在实际场景中的应用效果。为此，本文提出一种频域特征优化与截断采样的条件扩散模型弱光图像增强方法(low-light image enhancement with diagonal frequency feature refinement and truncated sampling in conditi...
局部生成和全局融合的文本驱动三维人体动作扩散生成
摘要：目的 根据文本提示生成三维人体动作是多模态生成领域的前沿研究方向。尽管当前已经取得了诸多的研究进展，但现有方法在语义对齐精度、局部动作控制和全局协调性方面存在局限，难以实现从文本到高保真三维资产的一体化生成。针对上述问题，本文提出一种局部生成与全局融合的级联式扩散生成框架。方法 首先，利用大语言模型将输入文本自动解耦为头部、四肢及躯干等六个部位的独立语义描述；其次，构建六路并行、梯度隔离的局部扩散...
尺度内分布感知与跨语义协同推理的高效场景文本检测
摘要：目的：现有基于分割的场景文本检测方法多默认不同尺度特征可在同一语义空间中直接融合，采用统一监督信号驱动多尺度特征学习，忽略了跨层特征在语义层级上的本质差异，易导致低层像素噪声与高层语义约束相互干扰，从而影响检测性能。提出了一种基于尺度内分布感知与跨语义协同推理的高效场景文本检测方法。方法：将像素级文本标注提升为多层次分布感知监督，引导不同尺度特征分支自主学习其对应感受野下的文本分布语义；在此基础上...
用于面部表情识别的交叉融合多级感受野网络
摘要：目的 面部表情识别在计算机视觉领域广泛应用，涵盖人机交互、医疗健康和在线行为监测等场景。然而，现有方法往往未能充分建模面部关键区域的局部特征，导致在应对类间相似性高、类内差异性大的复杂表情时性能受限。为了提升模型对面部关键区域的捕捉能力，提出了一种用于面部表情识别的交叉融合多级感受野网络(cross-fusion multi-level receptive field network，CFMRFN...
融合纹理先验的3D高斯人头化身重建与动画
摘要：目的 提出了一种基于3DGS的3D人头化身建模方法TPAvatar（Avatar with Texture Prior），能够从多视角或单目视频序列数据中高效重建高保真可动画的3D人头化身，解决现有方法重建训练速度慢、难以重建精细皱纹细节的问题。方法 TPAvatar通过构建一个轻量化网络模型学习高斯属性的特征隐空间，并首次提出利用预训练的DINOv2模型从建模对象的纹理图中提取视角无关的身份外观...
《中国图象图形学报》 人工智能驱动的海洋立体观测专刊简介
摘要：<正>海洋立体观测通过多源遥感、声呐及水下成像等技术，构建了海洋环境的全方位数据体系，为科学研究、资源开发和生态保护提供了关键支撑。随着人工智能技术的快速发展，海洋观测正经历一场从“静态感知”向“智能理解”转变的深刻变革。多源异构数据的融合感知、海洋环境的精准建模、动态系统的智能分析以及场景感知的任务决策，正在重塑海洋立体观测的技术范式，推动其从数据获取走向知识发现。为了探讨AI驱动的...
水下图像质量评价研究综述
摘要：水体对光的选择性吸收与多重散射以及悬浮颗粒的复杂作用，使水下图像普遍存在色偏、对比度下降、雾化、细节模糊和噪声等复合退化，严重制约了其在海洋探测、生态监测、水下作业机器人等场景中的应用效果。水下图像质量评价（underwater image quality assessment,UIQA）作为连接水下成像机理、图像增强算法与下游视觉任务的关键环节，对于客观衡量图像可用性、指导增强方法优化以及保障任...
水下图像增强与复原技术综述
摘要：水下图像处理因其在海洋生物学、地质勘探及军事侦察等领域的广泛应用而备受关注。视觉感知技术能够高密度地获取水下环境信息，广泛应用于水下机器人救援、海底设施维护以及水下考古等任务。然而，由于光在复杂水体介质中传播时存在的吸收与散射效应，所获取的图像往往出现颜色失真、对比度下降和细节模糊等严重退化现象，显著影响图像质量与可用性。尽管近年来研究人员致力于提升水下图像的视觉质量，并提出了多种增强方法，但目前...
水下图像分割方法综述
摘要：水下图像分割作为海洋工程、水下机器人导航、海洋生物监测及水下资源勘探等领域的核心技术，旨在从复杂且退化的水下图像中精准提取目标区域（如生物体、机器、海底地形等）。然而，水下环境特有的光照衰减、水体散射、颜色失真及低对比度等问题，为分割任务带来了严峻挑战。本文系统综述了水下图像分割领域的研究进展，将现有方法按照任务目标划分为水下显著性目标检测、水下语义分割和水下实例分割3类。阐述了水下图像分割的研究...
声呐图像质量评价与增强研究综述
摘要：声呐图像（sonar image,SI）是海洋信息的重要载体，然而，受水体散射、多径效应及声波波长限制等因素影响，声呐图像普遍存在分辨率低、斑点噪声强以及对比度弱等现象。这些问题不仅直接影响声呐图像的视觉效果，更会显著降低目标识别等下游任务的精度与可靠性。因此，发展有效的声呐图像质量评价（image quality assessment,IQA）与增强技术，对保障海洋探测任务至关重要。尽管声呐图像...
水下光场成像综述：理论与应用
摘要：水下光场成像是一种结合光场成像原理与水下环境需求的新技术，能够从真实水下复杂环境中获取更丰富的视觉信息，旨在克服传统水下成像的局限性。传统水下成像仅捕捉到光线在角度范围内的二维投影信息，而水下光场成像则通过采集来自不同方向的辐射强度，成功获取了传统成像中被忽略的角度细节信息。虽然水下光场面临数据高维性挑战，但这种高维表达方式提升了对海洋场景的认知能力，并极大地提高了各种水下视觉任务的性能。水下光场...
复杂水下场景偏振图像恢复技术研究进展
摘要：水体对光线的吸收和散射耦合作用，叠加湍流、悬浮颗粒物以及水下生物等复杂环境干扰导致水下图像清晰度下降。基于偏振成像的水下图像恢复技术具有硬件要求低、操作方便和性价比高的优点，成为当前最具潜力的技术方向之一。本文首先介绍了水下偏振清晰成像基础，包括水下光传播特性、水下偏振成像物理模型和偏振成像系统等；然后按照偏振差分、物理退化模型和深度学习3个维度，详细介绍了水下偏振图像恢复技术的原理、研究进展以及...
先验照明约束的潜在空间分解方法用于低光照图像增强
摘要：目的 现有低光照图像增强方法大多直接学习从低光图像到增强图像的端到端映射，因缺乏对照明与反射分量的有效先验约束，难以在复杂低光条件下准确区分两类分量，易导致暗区域噪声放大、色彩偏移等问题。为此，提出一种照明先验约束的潜在空间分解方法（prior-illumination-based latent space decomposition for low-light image enhancement...
小波多尺度残差聚合北极海冰预测网络WRANet
摘要：目的 针对现有北极海冰预测模型在特征提取中容易丢失高频细节信息、导致精细结构预测不准确，以及对深度网络产生的丰富中间层特征利用不充分从而限制模型表达能力这两大难题，提出一种新的海冰预测网络以提升预测精度，即基于小波多尺度残差聚合的海冰预测网络（wavelet-based multiscale residual aggregation network,WRANet）。方法 首先，设计了小波多尺度特征...
跨尺度自适应频域增强的海上船舶检测
摘要：目的 海上船舶目标检测对海域管理和交通安全至关重要，但受复杂环境影响，常出现遮挡、模糊和细节丢失等问题，现有方法检测精度不足、易误检漏检，难以满足船舶精确识别需求。基于此，提出一种跨尺度自适应频域增强的海上船舶检测方法。方法 以YOLO11(you only look once)为基线模型进行针对性改进，首先，设计了一个自适应频域特征增强模块（adaptive frequency-domain f...
多尺度特征融合与注意力引导的浮游动物分类
摘要：目的 浮游动物是海洋生态系统的关键群体，其变化反映海洋生态健康并服务于赤潮预警、渔业评估和碳循环研究。传统人工镜检效率低且主观性强，难以满足大规模监测需求，自动化识别因此成为必然趋势。然而，图像背景复杂、目标微小等因素导致现有方法精度与鲁棒性不足，亟需更高辨识能力与更强适应性的模型。方法 构建了一种融合多尺度空洞卷积与双重注意力机制的ViT-MDFA(vision Transformer base...
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