《中國圖象圖形學報A輯》是由中國圖象圖形學會 中國科學院遙感應用研究所 北京應用物理與計算數學研究所主辦的期刊。

　　綜合性學術刊物，集計算機圖象圖形學術研究與高新技術，科技信息與開發(fā)應用于一體，面向科研、教學、工程、產業(yè)。主要刊登圖理解、分析和外理、計算機視覺、多媒體信息融合與處理、計算機圖形象、科學計算可視化、虛擬現實、模式識別、醫(yī)學影像處理，地理信息系統(tǒng)、影視特技等。

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　　閱讀推薦：視聽

　　《視聽》創(chuàng)于1993年，是由四川科技出版社主辦的刊物，追蹤視聽潮流，評價視聽新品，傳播視聽文化，服務視聽愛家，橫跨技術與藝術兩個領域，涉及家庭視聽活動的一切方面，適合具有高中以上文化水平的廣大視聽(音響)愛好者閱讀。榮獲：四川省一級刊物。

　　中國圖象圖形學報A輯最新期刊目錄

中國圖像工程：2025

摘要：本文是關于中國圖像工程的年度文獻綜述系列之三十一。為了使國內廣大從事圖像工程研究和圖像技術應用的科技人員能夠較全面地了解國內圖像工程研究和發(fā)展的現狀，能夠有針對性地查詢有關文獻，且向期刊編者和作者提供有用的參考，本文對2025年度發(fā)表的圖像工程相關文獻進行了統(tǒng)計和分析。具體從國內15種有關圖像工程重要中文期刊在2025年發(fā)行的所有154期上發(fā)表的學術研究和技術應用文獻（共2917篇）中，選取出所有...

人工智能輔助的單機長飛行駕駛技術綜述

摘要：隨著全球航空運輸需求持續(xù)增長，單機長體制（single-pilot operation，SPO）成為民航領域應對飛行員短缺與人力成本攀升的核心發(fā)展方向。然而，從雙人機組向單人駕駛的轉變，核心瓶頸在于如何填補缺失副駕駛后產生的認知與決策空缺。為此，“AI副駕駛”概念應運而生，旨在通過具備深度感知、語義理解與自主決策能力的智能系統(tǒng)，與人類飛行員構建認知型協(xié)作關系。本文系統(tǒng)梳理了人工智能輔助飛行駕駛的關...

面向無人機的多模態(tài)視覺理解大模型研究進展

摘要：隨著低空經濟和智能無人系統(tǒng)的發(fā)展，無人機逐漸從傳統(tǒng)的遙控飛行平臺演化為集環(huán)境感知、語義理解與自主決策于一體的空中智能體。近年來，以視覺基礎模型、視覺語言模型和多模態(tài)大模型為代表的視覺理解大模型，為無人機在復雜開放環(huán)境中的感知、理解與決策提供了新的技術范式。圍繞無人機視覺理解能力的演進邏輯，本文構建了基礎感知—語義推理—決策規(guī)劃的三層能力分析框架，并以此為主線系統(tǒng)梳理無人機場景視覺理解大模型的研究進...

偏差矯正與對比學習協(xié)同的半監(jiān)督MRI圖像分割

摘要：目的 半監(jiān)督學習在醫(yī)學圖像分割領域已取得顯著進展。然而，由于醫(yī)學圖像中普遍存在低對比度和組織邊界模糊等問題，模型在無標注數據上生成的偽標簽往往包含不準確區(qū)域。在一致性訓練過程中，這些誤差會被反復利用并逐步累積，從而顯著削弱模型的分割性能。磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）圖像中，組織邊界更加模糊、對比度更低，使得上述問題進一步加劇。為解決這一問題，本文提出了...

頻域特征優(yōu)化與截斷采樣的條件擴散模型弱光圖像增強方法

摘要：目的 現有基于擴散模型的弱光圖像增強方法存在計算成本高、高頻特征畸變以及色彩偏移等問題，限制了其在實際場景中的應用效果。為此，本文提出一種頻域特征優(yōu)化與截斷采樣的條件擴散模型弱光圖像增強方法(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驅動三維人體動作擴散生成

摘要：目的 根據文本提示生成三維人體動作是多模態(tài)生成領域的前沿研究方向。盡管當前已經取得了諸多的研究進展，但現有方法在語義對齊精度、局部動作控制和全局協(xié)調性方面存在局限，難以實現從文本到高保真三維資產的一體化生成。針對上述問題，本文提出一種局部生成與全局融合的級聯(lián)式擴散生成框架。方法 首先，利用大語言模型將輸入文本自動解耦為頭部、四肢及軀干等六個部位的獨立語義描述；其次，構建六路并行、梯度隔離的局部擴散...

尺度內分布感知與跨語義協(xié)同推理的高效場景文本檢測

摘要：目的：現有基于分割的場景文本檢測方法多默認不同尺度特征可在同一語義空間中直接融合，采用統(tǒng)一監(jiān)督信號驅動多尺度特征學習，忽略了跨層特征在語義層級上的本質差異，易導致低層像素噪聲與高層語義約束相互干擾，從而影響檢測性能。提出了一種基于尺度內分布感知與跨語義協(xié)同推理的高效場景文本檢測方法。方法：將像素級文本標注提升為多層次分布感知監(jiān)督，引導不同尺度特征分支自主學習其對應感受野下的文本分布語義；在此基礎上...

用于面部表情識別的交叉融合多級感受野網絡

摘要：目的 面部表情識別在計算機視覺領域廣泛應用，涵蓋人機交互、醫(yī)療健康和在線行為監(jiān)測等場景。然而，現有方法往往未能充分建模面部關鍵區(qū)域的局部特征，導致在應對類間相似性高、類內差異性大的復雜表情時性能受限。為了提升模型對面部關鍵區(qū)域的捕捉能力，提出了一種用于面部表情識別的交叉融合多級感受野網絡(cross-fusion multi-level receptive field network，CFMRFN...

融合紋理先驗的3D高斯人頭化身重建與動畫

摘要：目的 提出了一種基于3DGS的3D人頭化身建模方法TPAvatar（Avatar with Texture Prior），能夠從多視角或單目視頻序列數據中高效重建高保真可動畫的3D人頭化身，解決現有方法重建訓練速度慢、難以重建精細皺紋細節(jié)的問題。方法 TPAvatar通過構建一個輕量化網絡模型學習高斯屬性的特征隱空間，并首次提出利用預訓練的DINOv2模型從建模對象的紋理圖中提取視角無關的身份外觀...

《中國圖象圖形學報》 人工智能驅動的海洋立體觀測專刊簡介

摘要：<正>海洋立體觀測通過多源遙感、聲吶及水下成像等技術，構建了海洋環(huán)境的全方位數據體系，為科學研究、資源開發(fā)和生態(tài)保護提供了關鍵支撐。隨著人工智能技術的快速發(fā)展，海洋觀測正經歷一場從“靜態(tài)感知”向“智能理解”轉變的深刻變革。多源異構數據的融合感知、海洋環(huán)境的精準建模、動態(tài)系統(tǒng)的智能分析以及場景感知的任務決策，正在重塑海洋立體觀測的技術范式，推動其從數據獲取走向知識發(fā)現。為了探討AI驅動的...

水下圖像質量評價研究綜述

摘要：水體對光的選擇性吸收與多重散射以及懸浮顆粒的復雜作用，使水下圖像普遍存在色偏、對比度下降、霧化、細節(jié)模糊和噪聲等復合退化，嚴重制約了其在海洋探測、生態(tài)監(jiān)測、水下作業(yè)機器人等場景中的應用效果。水下圖像質量評價（underwater image quality assessment,UIQA）作為連接水下成像機理、圖像增強算法與下游視覺任務的關鍵環(huán)節(jié)，對于客觀衡量圖像可用性、指導增強方法優(yōu)化以及保障任...

水下圖像增強與復原技術綜述

摘要：水下圖像處理因其在海洋生物學、地質勘探及軍事偵察等領域的廣泛應用而備受關注。視覺感知技術能夠高密度地獲取水下環(huán)境信息，廣泛應用于水下機器人救援、海底設施維護以及水下考古等任務。然而，由于光在復雜水體介質中傳播時存在的吸收與散射效應，所獲取的圖像往往出現顏色失真、對比度下降和細節(jié)模糊等嚴重退化現象，顯著影響圖像質量與可用性。盡管近年來研究人員致力于提升水下圖像的視覺質量，并提出了多種增強方法，但目前...

水下圖像分割方法綜述

摘要：水下圖像分割作為海洋工程、水下機器人導航、海洋生物監(jiān)測及水下資源勘探等領域的核心技術，旨在從復雜且退化的水下圖像中精準提取目標區(qū)域（如生物體、機器、海底地形等）。然而，水下環(huán)境特有的光照衰減、水體散射、顏色失真及低對比度等問題，為分割任務帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。本文系統(tǒng)綜述了水下圖像分割領域的研究進展，將現有方法按照任務目標劃分為水下顯著性目標檢測、水下語義分割和水下實例分割3類。闡述了水下圖像分割的研究...

聲吶圖像質量評價與增強研究綜述

摘要：聲吶圖像（sonar image,SI）是海洋信息的重要載體，然而，受水體散射、多徑效應及聲波波長限制等因素影響，聲吶圖像普遍存在分辨率低、斑點噪聲強以及對比度弱等現象。這些問題不僅直接影響聲吶圖像的視覺效果，更會顯著降低目標識別等下游任務的精度與可靠性。因此，發(fā)展有效的聲吶圖像質量評價（image quality assessment,IQA）與增強技術，對保障海洋探測任務至關重要。盡管聲吶圖像...

水下光場成像綜述：理論與應用

摘要：水下光場成像是一種結合光場成像原理與水下環(huán)境需求的新技術，能夠從真實水下復雜環(huán)境中獲取更豐富的視覺信息，旨在克服傳統(tǒng)水下成像的局限性。傳統(tǒng)水下成像僅捕捉到光線在角度范圍內的二維投影信息，而水下光場成像則通過采集來自不同方向的輻射強度，成功獲取了傳統(tǒng)成像中被忽略的角度細節(jié)信息。雖然水下光場面臨數據高維性挑戰(zhàn)，但這種高維表達方式提升了對海洋場景的認知能力，并極大地提高了各種水下視覺任務的性能。水下光場...

復雜水下場景偏振圖像恢復技術研究進展

摘要：水體對光線的吸收和散射耦合作用，疊加湍流、懸浮顆粒物以及水下生物等復雜環(huán)境干擾導致水下圖像清晰度下降。基于偏振成像的水下圖像恢復技術具有硬件要求低、操作方便和性價比高的優(yōu)點，成為當前最具潛力的技術方向之一。本文首先介紹了水下偏振清晰成像基礎，包括水下光傳播特性、水下偏振成像物理模型和偏振成像系統(tǒng)等；然后按照偏振差分、物理退化模型和深度學習3個維度，詳細介紹了水下偏振圖像恢復技術的原理、研究進展以及...

先驗照明約束的潛在空間分解方法用于低光照圖像增強

摘要：目的 現有低光照圖像增強方法大多直接學習從低光圖像到增強圖像的端到端映射，因缺乏對照明與反射分量的有效先驗約束，難以在復雜低光條件下準確區(qū)分兩類分量，易導致暗區(qū)域噪聲放大、色彩偏移等問題。為此，提出一種照明先驗約束的潛在空間分解方法（prior-illumination-based latent space decomposition for low-light image enhancement...

小波多尺度殘差聚合北極海冰預測網絡WRANet

摘要：目的 針對現有北極海冰預測模型在特征提取中容易丟失高頻細節(jié)信息、導致精細結構預測不準確，以及對深度網絡產生的豐富中間層特征利用不充分從而限制模型表達能力這兩大難題，提出一種新的海冰預測網絡以提升預測精度，即基于小波多尺度殘差聚合的海冰預測網絡（wavelet-based multiscale residual aggregation network,WRANet）。方法 首先，設計了小波多尺度特征...

跨尺度自適應頻域增強的海上船舶檢測

摘要：目的 海上船舶目標檢測對海域管理和交通安全至關重要，但受復雜環(huán)境影響，常出現遮擋、模糊和細節(jié)丟失等問題，現有方法檢測精度不足、易誤檢漏檢，難以滿足船舶精確識別需求。基于此，提出一種跨尺度自適應頻域增強的海上船舶檢測方法。方法 以YOLO11(you only look once)為基線模型進行針對性改進，首先，設計了一個自適應頻域特征增強模塊（adaptive frequency-domain f...

多尺度特征融合與注意力引導的浮游動物分類

摘要：目的 浮游動物是海洋生態(tài)系統(tǒng)的關鍵群體，其變化反映海洋生態(tài)健康并服務于赤潮預警、漁業(yè)評估和碳循環(huán)研究。傳統(tǒng)人工鏡檢效率低且主觀性強，難以滿足大規(guī)模監(jiān)測需求，自動化識別因此成為必然趨勢。然而，圖像背景復雜、目標微小等因素導致現有方法精度與魯棒性不足，亟需更高辨識能力與更強適應性的模型。方法 構建了一種融合多尺度空洞卷積與雙重注意力機制的ViT-MDFA(vision Transformer base...

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