Journal Title：Siam Journal On Imaging Sciences

SIAM Journal on Imaging Sciences (SIIMS) covers all areas of imaging sciences, broadly interpreted. It includes image formation, image processing, image analysis, image interpretation and understanding, imaging-related machine learning, and inverse problems in imaging; leading to applications to diverse areas in science, medicine, engineering, and other fields. The journal’s scope is meant to be broad enough to include areas now organized under the terms image processing, image analysis, computer graphics, computer vision, visual machine learning, and visualization. Formal approaches, at the level of mathematics and/or computations, as well as state-of-the-art practical results, are expected from manuscripts published in SIIMS. SIIMS is mathematically and computationally based, and offers a unique forum to highlight the commonality of methodology, models, and algorithms among diverse application areas of imaging sciences. SIIMS provides a broad authoritative source for fundamental results in imaging sciences, with a unique combination of mathematics and applications.

SIIMS covers a broad range of areas, including but not limited to image formation, image processing, image analysis, computer graphics, computer vision, visualization, image understanding, pattern analysis, machine intelligence, remote sensing, geoscience, signal processing, medical and biomedical imaging, and seismic imaging. The fundamental mathematical theories addressing imaging problems covered by SIIMS include, but are not limited to, harmonic analysis, partial differential equations, differential geometry, numerical analysis, information theory, learning, optimization, statistics, and probability. Research papers that innovate both in the fundamentals and in the applications are especially welcome. SIIMS focuses on conceptually new ideas, methods, and fundamentals as applied to all aspects of imaging sciences.

SIAM 影像科学杂志 (SIIMS) 涵盖影像科学的所有领域，并进行了广泛的解读。它包括图像形成、图像处理、图像分析、图像解释和理解、与成像相关的机器学习以及成像中的逆问题；导致应用到科学、医学、工程和其他领域的不同领域。该杂志的范围足够广泛，包括现在按照图像处理、图像分析、计算机图形学、计算机视觉、视觉机器学习和可视化等术语组织的领域。预计在 SIIMS 上发表的手稿中会出现数学和/或计算级别的正式方法以及最先进的实际结果。 SIIMS 以数学和计算为基础，并提供了一个独特的论坛来突出成像科学不同应用领域中方法、模型和算法的共性。 SIIMS 为成像科学的基础成果提供了广泛的权威来源，具有独特的数学和应用组合。

SIIMS 涵盖广泛的领域，包括但不限于图像形成、图像处理、图像分析、计算机图形学、计算机视觉、可视化、图像理解、模式分析、机器智能、遥感、地球科学、信号处理、医学和生物医学成像，以及地震成像。 SIIMS 涵盖的解决成像问题的基本数学理论包括但不限于谐波分析、偏微分方程、微分几何、数值分析、信息论、学习、优化、统计和概率。特别欢迎在基础知识和应用方面都有创新的研究论文。 SIIMS 专注于应用于成像科学各个方面的概念上的新想法、方法和基础知识。

Siam Journal On Imaging Sciences创刊于2008年，由SIAM PUBLICATIONS出版商出版，收稿方向涵盖COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE - COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING全领域，此期刊水平偏中等偏靠后，在所属细分领域中专业影响力一般，过审相对较易，如果您文章质量佳，选择此期刊，发表机率较高。平均审稿速度>12周，或约稿，影响因子指数2.100，该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单，广大学者值得一试。

大类学科	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机：软件工程 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 MATHEMATICS, APPLIED 应用数学	4区	是	是

名词解释：
中科院分区也叫中科院JCR分区，基础版分为13个大类学科，然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区， 影响因子5%为1区，6%-20%为2区，21%-50%为3区，其余为4区。

大类学科	小类学科	分区
计算机科学	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机：软件工程 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 MATHEMATICS, APPLIED 应用数学	4区

名词解释：
JCR没有设置大类，只分为176个具体学科，按当期（1年）的影响因子进行分区；JCR是按照“平均主义”思想， 根据刊物IF的高至低平均划分4个区，每个区含有该领域总量25%的期刊。中科院的分区如同社会阶层的金字塔结构，1区只有5%的顶级期刊， 2~4区期刊数量也逐层增加,所以中科院的1区和2区杂志很少，杂志质量相对也高，基本都是本领域的顶级期刊。

期刊名称	领域	中科院分区	影响因子
Sequential Analysis-design Methods And Applications	数学	4区	0.800
Russian Journal Of Numerical Analysis And Mathematical Modelling	数学	4区	0.600
Abhandlungen Aus Dem Mathematischen Seminar Der Universitat Hamburg	数学	4区	0.400
Funkcialaj Ekvacioj-serio Internacia	数学	4区	0.300
Electronic Transactions On Numerical Analysis	数学	4区	1.300
Mathematical Methods Of Operations Research	数学	4区	1.200