|
|
Авторы с наибольшим числом научных статей в журнале "Компьютерная оптика"
|
| 1. |
В. В. Котляр |
123 |
| 2. |
А. А. Ковалёв |
73 |
| 3. |
С. Н. Хонина |
68 |
| 4. |
Л. Л. Досколович |
52 |
| 5. |
А. Г. Налимов |
49 |
| 6. |
С. С. Стафеев |
48 |
| 7. |
Н. Л. Казанский |
45 |
| 8. |
В. В. Мясников |
29 |
| 9. |
С. И. Харитонов |
28 |
| 10. |
Р. В. Скиданов |
27 |
| 11. |
А. П. Порфирьев |
26 |
| 12. |
С. В. Карпеев |
24 |
| 13. |
Д. А. Быков |
23 |
| 14. |
Е. С. Козлова |
22 |
| 15. |
С. Г. Волотовский |
21 |
| 16. |
А. В. Куприянов |
20 |
| 17. |
В. В. Подлипнов |
20 |
| 18. |
Ю. В. Визильтер |
17 |
| 19. |
А. В. Воляр |
17 |
| 20. |
С. А. Дегтярев |
16 |
| 21. |
М. А. Моисеев |
16 |
| 22. |
А. В. Устинов |
16 |
| 23. |
Е. А. Безус |
15 |
| 24. |
Г. И. Грейсух |
15 |
| 25. |
В. С. Павельев |
15 |
| 26. |
В. А. Фурсов |
15 |
| 27. |
Я. Е. Акимова |
14 |
| 28. |
А. В. Гайдель |
14 |
| 29. |
М. В. Гашников |
14 |
| 30. |
В. В. Сергеев |
14 |
| 31. |
М. В. Брецько |
13 |
| 32. |
Е. В. Бызов |
13 |
| 33. |
А. Ю. Денисова |
13 |
| 34. |
А. В. Никоноров |
13 |
| 35. |
Р. А. Парингер |
13 |
| 36. |
В. М. Чернов |
13 |
| 37. |
В. В. Ивахник |
12 |
| 38. |
Н. Ю. Ильясова |
12 |
| 39. |
А. В. Кузнецов |
12 |
| 40. |
Д. П. Николаев |
12 |
| 41. |
В. Д. Паранин |
12 |
|
20 авторов с наибольшим числом научных статей в журнале |
|
| Наиболее цитируемые авторы журнала "Компьютерная оптика" |
| 1. |
Н. Л. Казанский |
624 |
| 2. |
С. Н. Хонина |
565 |
| 3. |
В. В. Котляр |
529 |
| 4. |
С. И. Харитонов |
280 |
| 5. |
А. Г. Налимов |
276 |
| 6. |
А. А. Ковалёв |
275 |
| 7. |
Л. Л. Досколович |
269 |
| 8. |
С. С. Стафеев |
232 |
| 9. |
А. В. Куприянов |
216 |
| 10. |
В. В. Подлипнов |
211 |
| 11. |
Р. В. Скиданов |
199 |
| 12. |
А. В. Никоноров |
185 |
| 13. |
А. В. Воляр |
173 |
| 14. |
В. В. Арлазаров |
168 |
| 15. |
В. В. Мясников |
161 |
| 16. |
С. В. Карпеев |
159 |
| 17. |
Н. А. Ивлиев |
156 |
| 18. |
Я. Е. Акимова |
155 |
| 19. |
С. Г. Волотовский |
155 |
| 20. |
М. В. Брецько |
151 |
| 21. |
Е. С. Козлова |
151 |
| 22. |
К. Б. Булатов |
148 |
| 23. |
С. П. Мурзин |
141 |
| 24. |
M. A. Butt |
140 |
| 25. |
Н. Ю. Ильясова |
133 |
| 26. |
Ю. А. Егоров |
129 |
| 27. |
А. П. Порфирьев |
125 |
| 28. |
В. Л. Арлазаров |
121 |
| 29. |
Д. А. Быков |
116 |
| 30. |
М. А. Моисеев |
115 |
| 31. |
Д. П. Николаев |
115 |
| 32. |
С. А. Дегтярев |
114 |
| 33. |
В. В. Сергеев |
112 |
| 34. |
А. С. Широканев |
111 |
| 35. |
А. С. Конушин |
107 |
| 36. |
Р. А. Парингер |
106 |
| 37. |
С. А. Бибиков |
104 |
| 38. |
В. А. Фурсов |
104 |
| 39. |
К. К. Чодри |
101 |
| 40. |
Ю. В. Визильтер |
100 |
|
20 наиболее цитируемых авторов журнала |
|
| Часто цитируемые статьи журнала "Компьютерная оптика" |
| 1. |
MIDV-500: a dataset for identity document analysis and recognition on mobile devices in video stream V. V. Arlazarov, K. B. Bulatov, T. S. Chernov, V. L. Arlazarov Компьютерная оптика, 2019, 43:5, 818–824 |
78 |
| 2. |
Обнаружение объектов на изображении: от критериев Байеса и Неймана–Пирсона к детекторам на базе нейронных сетей EfficientDet Н. А. Андриянов, В. Е. Дементьев, А. Г. Ташлинский Компьютерная оптика, 2022, 46:1, 139–159 |
71 |
| 3. |
Реконструкция изображений в дифракционно-оптических системах на основе сверточных нейронных сетей и обратной свертки А. В. Никоноров, М. В. Петров, С. А. Бибиков, В. В. Кутикова, А. А. Морозов, Н. Л. Казанский Компьютерная оптика, 2017, 41:6, 875–887 |
64 |
| 4. |
Оптимизация параметров инжекционного литья мультилинз из термопластичных полимеров Н. Л. Казанский, И. С. Степаненко, А. И. Хаймович, С. В. Кравченко, Е. В. Бызов, М. А. Моисеев Компьютерная оптика, 2016, 40:2, 203–214 |
59 |
| 5. |
Адресные волоконные брэгговские структуры в квазираспределённых радиофотонных сенсорных системах О. Г. Морозов, А. Ж. Сахабутдинов Компьютерная оптика, 2019, 43:4, 535–543 |
55 |
| 6. |
Российская база изображений автодорожных знаков В. И. Шахуро, А. С. Конушин Компьютерная оптика, 2016, 40:2, 294–300 |
51 |
| 7. |
Об иcпользовании многорастрового ввода одномерных сигналов в двумерных оптических корреляторах М. С. Кузьмин, В. В. Давыдов, С. А. Рогов Компьютерная оптика, 2019, 43:3, 391–396 |
49 |
| 8. |
Формирование и фокусировка векторного оптического вихря с помощью металинзы В. В. Котляр, А. Г. Налимов Компьютерная оптика, 2017, 41:5, 645–654 |
47 |
| 9. |
Hyperspectral image segmentation using dimensionality reduction and classical segmentation approaches E. V. Myasnikov Компьютерная оптика, 2017, 41:4, 564–572 |
47 |
| 10. |
Достижения в разработке плазмонных волноводных датчиков для измерения показателя преломления Н. Л. Казанский, M. Butt, С. А. Дегтярев, С. Н. Хонина Компьютерная оптика, 2020, 44:3, 295–318 |
46 |
| 11. |
Optical elements based on silicon photonics M. Butt, S. N. Khonina, N. L. Kazanskiy Компьютерная оптика, 2019, 43:6, 1079–1083 |
44 |
| 12. |
Метод прогнозирования изменений параметров временных рядов в цифровых информационно-управляющих системах Ю. А. Кропотов, А. Ю. Проскуряков, А. А. Белов Компьютерная оптика, 2018, 42:6, 1093–1100 |
39 |
| 13. |
Моделирование работы космического гиперспектрометра, основанного на схеме Оффнера Н. Л. Казанский, С. И. Харитонов, Л. Л. Досколович, А. В. Павельев Компьютерная оптика, 2015, 39:1, 70–76 |
39 |
| 14. |
Распознавание растительности на гиперспектральных изображениях по показателю сопряжённости С. А. Бибиков, Н. Л. Казанский, В. А. Фурсов Компьютерная оптика, 2018, 42:5, 846–854 |
38 |
| 15. |
Особенности острой фокусировки вихревых пучков Гаусса–Лагерра Д. А. Савельев, С. Н. Хонина Компьютерная оптика, 2015, 39:5, 654–662 |
37 |
| 16. |
Исследование алгоритмов расстановки коагулятов на изображение глазного дна А. С. Широканев, Д. В. Кирш, Н. Ю. Ильясова, А. В. Куприянов Компьютерная оптика, 2018, 42:4, 712–721 |
36 |
| 17. |
Crop growth monitoring through Sentinel and Landsat data based NDVI time-series М. Бури, К. К. Чодри, А. В. Куприянов Компьютерная оптика, 2020, 44:3, 409–419 |
35 |
| 18. |
Реконструкция анатомических структур на основе статистической модели формы Н. А. Смелкина, Р. Н. Косарев, А. В. Никоноров, И. М. Байриков, К. Н. Рябов, Е. В. Авдеев, Н. Л. Казанский Компьютерная оптика, 2017, 41:6, 897–904 |
35 |
| 19. |
MIDV-2020: a comprehensive benchmark dataset for identity document analysis K. B. Bulatov, E. V. Emelianova, D. V. Tropin, N. S. Skoryukina, Y. S. Chernyshova, A. V. Sheshkus, S. A. Usilin, Z. Ming, J.-Ch. Burie, M. M. Luqman, V. V. Arlazarov Компьютерная оптика, 2022, 46:2, 252–270 |
32 |
| 20. |
U-Net-bin: hacking the document image binarization contest P. V. Bezmaternykh, D. A. Ilin, D. P. Nikolaev Компьютерная оптика, 2019, 43:5, 825–832 |
32 |
| 21. |
An adaptive image inpainting method based on the modified Mumford-Shah model and multiscale parameter estimation D. N. Thanh, V. Surya Prasath, N. Son, L. M. Hieu Компьютерная оптика, 2019, 43:2, 251–257 |
31 |
| 22. |
Использование связанных фотонно-кристаллических резонаторов для повышения чувствительности оптического датчика А. В. Егоров, Н. Л. Казанский, П. Г. Серафимович Компьютерная оптика, 2015, 39:2, 158–162 |
31 |
| 23. |
Исследование дифракционной решётки на выпуклой поверхности как диспергирующего элемента С. В. Карпеев, С. Н. Хонина, С. И. Харитонов Компьютерная оптика, 2015, 39:2, 211–217 |
31 |
| 24. |
Распространение пучков Бесселя и суперпозиций вихревых пучков в атмосфере В. С. Васильев, А. И. Капустин, Р. В. Скиданов, Н. А. Ивлиев, В. В. Подлипнов, С. В. Ганчевская Компьютерная оптика, 2019, 43:3, 376–384 |
30 |
| 25. |
Распознавание типов аберраций волнового фронта, соответствующих отдельным функциям Цернике, по картине функции рассеяния точки в фокальной плоскости с применением нейронных сетей И. А. Родин, С. Н. Хонина, П. Г. Серафимович, С. Б. Попов Компьютерная оптика, 2020, 44:6, 923–930 |
29 |
| 26. |
Анализ больших данных в геоинформационной задаче краткосрочного прогнозирования параметров транспортного потока на базе метода k ближайших соседей А. А. Агафонов, А. С. Юмаганов, В. В. Мясников Компьютерная оптика, 2018, 42:6, 1101–1111 |
29 |
| 27. |
Экспериментальное определение влажности почвы по гиперспектральным изображениям В. В. Подлипнов, В. Н. Щедрин, А. Н. Бабичев, С. М. Васильев, В. А. Бланк Компьютерная оптика, 2018, 42:5, 877–884 |
29 |
| 28. |
Нейросетевая реконструкция видеопотока в дифракционных оптических системах массового производства В. В. Евдокимова, М. В. Петров, М. А. Клюева, Е. Ю. Зыбин, В. В. Косьянчук, И. Б. Мищенко, В. М. Новиков, Н. И. Сельвесюк, Е. И. Ершов, Н. А. Ивлиев, Р. В. Скиданов, Н. Л. Казанский, А. В. Никоноров Компьютерная оптика, 2021, 45:1, 130–141 |
28 |
| 29. |
Расчёт, изготовление и исследование кремниевого субволнового аксикона терагерцового диапазона С. Н. Хонина, К. Н. Тукмаков, С. А. Дегтярев, А. С. Решетников, В. С. Павельев, Б. А. Князев, Ю. Ю. Чопорова Компьютерная оптика, 2019, 43:5, 756–764 |
27 |
| 30. |
Комплексный анализ и мониторинг состояния окружающей среды на основе данных ДЗЗ Л. И. Лебедев, Ю. В. Ясаков, Т. Ш. Утешева, В. П. Громов, А. В. Борусяк, В. Е. Турлапов Компьютерная оптика, 2019, 43:2, 282–295 |
27 |
| 31. |
Fusion of information from multiple Kinect sensors for 3D object reconstruction A. N. Ruchay, K. A. Dorofeev, V. I. Kolpakov Компьютерная оптика, 2018, 42:5, 898–903 |
27 |
| 32. |
Локализация человека в кадре видеопотока с использованием алгоритма на основе растущего нейронного газа и нечёткого вывода О. С. Амосов, Ю. С. Иванов, С. В. Жиганов Компьютерная оптика, 2017, 41:1, 46–58 |
27 |
| 33. |
Эффективность алгоритмов машинного обучения и свёрточной нейронной сети для обнаружения патологических изменений на магнитно-резонансных томограммах головного мозга Ю. Д. Агафонова, А. В. Гайдель, П. М. Зельтер, А. В. Капишников Компьютерная оптика, 2020, 44:2, 266–273 |
26 |
| 34. |
Алгоритм сопровождения людей на видеопоследовательностях с использованием свёрточных нейронных сетей для видеонаблюдения внутри помещений Р. П. Богуш, И. Ю. Захарова Компьютерная оптика, 2020, 44:1, 109–116 |
26 |
| 35. |
Технология интеллектуального отбора признаков для системы автоматического формирования плана коагулятов на сетчатке глаза Н. Ю. Ильясова, А. С. Широканев, А. В. Куприянов, Р. А. Парингер Компьютерная оптика, 2019, 43:2, 304–315 |
25 |
| 36. |
По ту сторону интенсивности или моменты интенсивности и измерение спектра оптических вихрей сложных пучков А. В. Воляр, М. В. Брецько, Я. Е. Акимова, Ю. А. Егоров Компьютерная оптика, 2018, 42:5, 736–743 |
25 |
| 37. |
Дифференцирование и интегрирование трёхмерного оптического импульса во времени с использованием брэгговских решёток с дефектным слоем Н. В. Головастиков, Д. А. Быков, Л. Л. Досколович Компьютерная оптика, 2017, 41:1, 13–21 |
25 |
| 38. |
Решение обратной задачи фокусировки лазерного излучения в плоские области в рамках геометрической оптики С. И. Харитонов, Л. Л. Досколович, Н. Л. Казанский Компьютерная оптика, 2016, 40:4, 439–450 |
25 |
| 39. |
Сравнительное моделирование амплитудной и фазовой зонных пластинок Е. С. Козлова, В. В. Котляр, А. Г. Налимов Компьютерная оптика, 2015, 39:5, 687–693 |
25 |
| 40. |
Адаптивная интерполяция многомерных сигналов при дифференциальной компрессии А. И. Максимов, М. В. Гашников Компьютерная оптика, 2018, 42:4, 679–687 |
24 |
| 41. |
Информационная технология раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по космическим снимкам Н. С. Воробьева, В. В. Сергеев, А. В. Чернов Компьютерная оптика, 2016, 40:6, 929–938 |
24 |
|
20 наиболее цитируемых статей журнала |
|
| Наиболее популярные статьи журнала "Компьютерная оптика" |
|
|
| 1. |
Generation of linearly polarized modes using a digital micromirror device and phase optimization N. A. Correa-Rojas, R. D. Gallego-Ruiz, M. I. Álvarez-Castaño Компьютерная оптика, 2022, 46:1, 30–38 | 15 |
| 2. |
Моделирование вычислений на графических процессорах по разностным схемам Д. Г. Воротникова, А. В. Кочуров, Д. Л. Головашкин Компьютерная оптика, 2015, 39:5, 801–807 | 14 |
| 3. |
Влияние учёта высших приближений теории дисперсии на характер трансформации огибающей импульса в диспергирующей среде Н. С. Захаров, С. В. Холод Компьютерная оптика, 2017, 41:5, 636–644 | 14 |
| 4. |
Четырёхволновое взаимодействие на тепловой нелинейности в схеме с положительной обратной связью А. А. Акимов, В. В. Ивахник, С. А. Гузаиров Компьютерная оптика, 2018, 42:4, 534–541 | 14 |
| 5. |
Simulation of forming processes with local heating of dual phase steels with use of laser beam shaping systems R. Bielak, F. Bammer, A. Otto, Ch. Stiglbrunner, C. Colasse, S. P. Murzin Компьютерная оптика, 2016, 40:5, 659–667 | 13 |
| 6. |
Algorithm for choosing the best frame in a video stream in the task of identity document recognition M. A. Aliev, I. A. Kunina, A. V. Kazbekov, V. L. Arlazarov Компьютерная оптика, 2021, 45:1, 101–109 | 13 |
| 7. |
Лазерные пучки Эрмита–Гаусса с орбитальным угловым моментом В. В. Котляр, А. А. Ковалёв, А. П. Порфирьев Компьютерная оптика, 2014, 38:4, 651–657 | 12 |
| 8. |
Новый подход к обучению нейронных сетей с помощью натурального градиентного спуска с импульсом на основе распределений Дирихле Р. И. Абдулкадиров, П. А. Ляхов Компьютерная оптика, 2023, 47:1, 160–169 | 12 |
| 9. |
A joint study of deep learning-based methods for identity document image binarization and its influence on attribute recognition R. Sánchez-Rivero, P. V. Bezmaternykh, A. V. Gayer, A. Morales-González, F. J. Silva-Mata, K. B. Bulatov Компьютерная оптика, 2023, 47:4, 627–636 | 12 |
| 10. |
Contour analysis and modern optics of Gaussian beams V. G. Volostnikov, S. A. Kishkin, S. P. Kotova Компьютерная оптика, 2014, 38:3, 476–481 | 11 |
|
| Период индексации: |
2013–2024 |
| Публикаций: |
1232 |
| Научных статей: |
1219 |
| Авторов: |
1622 |
| Ссылок на журнал: |
6931 |
| Цитированных статей: |
943 |
 |
Импакт-фактор Web of Science |
|
за 2024 год:
1.200 |
|
за 2023 год:
1.100 |
 |
Индексы Scopus |
|
2024 |
CiteScore |
3.800 |
|
2024 |
SNIP |
0.710 |
|
2024 |
SJR |
0.265 |
|
2023 |
CiteScore |
4.200 |
|
2023 |
SNIP |
0.575 |
|
2023 |
SJR |
0.251 |
|
2022 |
SJR |
0.321 |
|
2021 |
SJR |
0.508 |
|
2020 |
SJR |
0.491 |
|
2019 |
SJR |
0.586 |
|
2018 |
CiteScore |
2.370 |
|
2018 |
SJR |
0.535 |
|
2017 |
CiteScore |
1.790 |
|
2017 |
SNIP |
1.681 |
|
2017 |
SJR |
0.457 |
|
2016 |
CiteScore |
1.610 |
|
2016 |
SNIP |
1.495 |
|
2016 |
SJR |
0.348 |
|
2015 |
CiteScore |
1.220 |
|
2015 |
SNIP |
1.261 |
|
2015 |
IPP |
1.185 |
|
2015 |
SJR |
0.445 |
|
2014 |
CiteScore |
0.730 |
|
2014 |
SNIP |
0.846 |
|
2014 |
IPP |
0.656 |
|
2014 |
SJR |
0.285 |
|
2013 |
SNIP |
0.397 |
|
2013 |
IPP |
0.341 |
|
2013 |
SJR |
0.198 |
|