《中国图象图形学报》

“低质图像处理与语义理解”专题征文通知

视频图像是人类获取信息的重要通道，也是大数据时代占比最高的信息载体。当前，图像视频传感装置被广泛使用，成为交通、医疗、安防、质检等应用领域必不可缺的基础设施。在自动驾驶、智慧城市、深海深空探测等开放应用环境中，数字图像的采集受到软硬件制约和不理想拍摄环境的影响，噪声、低分辨率、模糊、雨雾、甚至缺损等低质图像数据大量出现，为图像处理及其语义理解任务带来严峻挑战。

近年来，基于大规模的高质量图像数据集，尽管物体分类/检测/分割和行为识别等语义理解任务在深度模型、学习方法方面取得了快速发展，但其处理低质图像时性能仍十分有限。同时，开放应用环境中成对训练数据采集受限，基于半监督、无监督学习方法的低质图像处理和语义理解亟待研究。如何发展有效的低质图像处理方法、构建面向低质图像的语义理解方法体系成为计算机视觉领域的关键性问题和挑战性难题，受到广大学者的高度关注。

为了更好地促进低质图像处理和语义理解研究与应用的发展，为相关学者提供学术交流的平台，《中国图象图形学报》邀请业内专家共同策划推出“低质图像处理与语义理解”专题（正刊发表，CCF推荐中文核心期刊），主要聚焦于低质图像和视频的复原与增强以及面向低质视觉数据的语义理解等研究，促进相关智能算法在自动驾驶等领域的落地应用。欢迎人工智能、计算机视觉等相关领域的科研人员及企业同仁踊跃投稿。

一、征文范围

主要包括（但不限于）以下相关主题：

1. 图像去噪、超分辨、去模糊、去雨雾方法研究

2. 视频去噪、超分辨、去模糊、插帧方法研究

3. 面向低质图像处理的半监督、无监督学习方法研究

4. 物体分类/检测/分割方法和行为识别方法研究

5. 面向低质图像的语义理解方法研究

6. 面向低质图像语义理解的半监督、无监督学习方法研究

 二、专题编委会

胡清华 教授，天津大学

左旺孟 教授，哈尔滨工业大学

张长青 副教授，天津大学

任冬伟 副教授，哈尔滨工业大学

三、稿件类型：

1. 综述：对某一领域近年国内外研究成果的深度总结、梳理、思考、展望等；

2. 前沿进展（小综述）：对某一领域最新研究成果、前沿理论、技术方法等的总结和思考；

3. 数据集论文：重点介绍有价值的原创数据集，建议文章包含但不限于数据集属性、构建方法、评估与验证、可使用方向等；

4. 研究论文：提出科学问题，分析研究思路，验证方法有效性。

四、投稿要求：

1. 投稿方式：采用《中国图象图形学报》官网“在线投稿”(http://www.cjig.cn/)进行投稿。投稿时请选择“低质图像处理与语义理解”栏目，或者提交稿件时在题目后 +“低质图像处理与语义理解”字样。

2. 稿件格式：参照《中国图象图形学报》体例和模板进行撰写（http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_news.aspx?id=20130702100533001）。

3. 投稿论文未在正式出版物上发表过，不存在一稿多投现象，保证投稿文章的合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为)，投稿后需签署论文版权转让和保密审查证明。

4. 专刊投稿论文不收取审理费。录用刊发论文收取版面费。发表之后，将按照学报标准支付稿酬，并赠送样刊。

五、重要时间：

截稿时间：2023年7月底

同行评议返回时间：2023年10月底

录用通知时间：2023年11月

拟出版时间：2024年4月

六、联系方式：

韩编辑

电话：010-58887030