|
|
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 |
650 |
| 2. |
С. Н. Хонина |
593 |
| 3. |
В. В. Котляр |
574 |
| 4. |
А. А. Ковалёв |
305 |
| 5. |
А. Г. Налимов |
290 |
| 6. |
С. И. Харитонов |
287 |
| 7. |
Л. Л. Досколович |
283 |
| 8. |
С. С. Стафеев |
250 |
| 9. |
В. В. Подлипнов |
231 |
| 10. |
А. В. Куприянов |
221 |
| 11. |
Р. В. Скиданов |
215 |
| 12. |
В. В. Арлазаров |
202 |
| 13. |
А. В. Воляр |
198 |
| 14. |
А. В. Никоноров |
195 |
| 15. |
К. Б. Булатов |
180 |
| 16. |
Я. Е. Акимова |
179 |
| 17. |
М. В. Брецько |
174 |
| 18. |
Н. А. Ивлиев |
174 |
| 19. |
С. В. Карпеев |
168 |
| 20. |
С. Г. Волотовский |
162 |
| 21. |
В. В. Мясников |
161 |
| 22. |
Е. С. Козлова |
154 |
| 23. |
M. A. Butt |
147 |
| 24. |
С. П. Мурзин |
144 |
| 25. |
Ю. А. Егоров |
140 |
| 26. |
В. Л. Арлазаров |
140 |
| 27. |
Н. Ю. Ильясова |
136 |
| 28. |
Д. П. Николаев |
136 |
| 29. |
А. П. Порфирьев |
132 |
| 30. |
С. А. Дегтярев |
124 |
| 31. |
Д. А. Быков |
122 |
| 32. |
М. А. Моисеев |
120 |
| 33. |
Р. А. Парингер |
113 |
| 34. |
В. В. Сергеев |
113 |
| 35. |
А. С. Конушин |
111 |
| 36. |
А. С. Широканев |
111 |
| 37. |
С. А. Бибиков |
106 |
| 38. |
В. А. Фурсов |
106 |
| 39. |
К. К. Чодри |
106 |
| 40. |
Ю. В. Визильтер |
102 |
|
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 |
90 |
| 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 |
78 |
| 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 |
61 |
| 5. |
Адресные волоконные брэгговские структуры в квазираспределённых радиофотонных сенсорных системах О. Г. Морозов, А. Ж. Сахабутдинов Компьютерная оптика, 2019, 43:4, 535–543 |
59 |
| 6. |
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 |
51 |
| 7. |
Российская база изображений автодорожных знаков В. И. Шахуро, А. С. Конушин Компьютерная оптика, 2016, 40:2, 294–300 |
51 |
| 8. |
Hyperspectral image segmentation using dimensionality reduction and classical segmentation approaches E. V. Myasnikov Компьютерная оптика, 2017, 41:4, 564–572 |
50 |
| 9. |
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 |
47 |
| 10. |
Формирование и фокусировка векторного оптического вихря с помощью металинзы В. В. Котляр, А. Г. Налимов Компьютерная оптика, 2017, 41:5, 645–654 |
47 |
| 11. |
Optical elements based on silicon photonics M. Butt, S. N. Khonina, N. L. Kazanskiy Компьютерная оптика, 2019, 43:6, 1079–1083 |
46 |
| 12. |
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 |
41 |
| 13. |
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 |
40 |
| 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 |
40 |
| 15. |
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 |
40 |
| 16. |
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 |
37 |
| 17. |
Особенности острой фокусировки вихревых пучков Гаусса–Лагерра Д. А. Савельев, С. Н. Хонина Компьютерная оптика, 2015, 39:5, 654–662 |
37 |
| 18. |
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 |
| 19. |
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 |
35 |
| 20. |
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 |
| 21. |
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 |
34 |
| 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 |
33 |
| 23. |
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 |
32 |
| 24. |
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 |
| 25. |
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 |
| 26. |
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 |
30 |
| 27. |
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 |
29 |
| 28. |
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 |
29 |
| 29. |
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 |
| 30. |
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 |
28 |
| 31. |
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 |
28 |
| 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 |
28 |
| 33. |
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 |
| 34. |
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 |
| 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. |
Передача через атмосферу высокоскоростного сигнала формата 1000BASE-SX/LX вихревыми пучками ближнего ИК-диапазона при помощи модифицированных SFP-трансиверов DEM-310GT С. В. Карпеев, В. В. Подлипнов, Н. А. Ивлиев, С. Н. Хонина Компьютерная оптика, 2020, 44:4, 578–581 |
24 |
| 41. |
Формирование и анализ спектров оптических вихрей сингулярных пучков с аномалиями орбитального углового момента А. В. Воляр, М. В. Брецько, Я. Е. Акимова, Ю. А. Егоров Компьютерная оптика, 2019, 43:4, 517–527 |
24 |
| 42. |
Обзор методов встраивания информации в цифровые объекты для обеспечения безопасности в «интернете вещей» О. О. Евсютин, А. С. Кокурина, Р. В. Мещеряков Компьютерная оптика, 2019, 43:1, 137–154 |
24 |
| 43. |
Адаптивная интерполяция многомерных сигналов при дифференциальной компрессии А. И. Максимов, М. В. Гашников Компьютерная оптика, 2018, 42:4, 679–687 |
24 |
| 44. |
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. |
Орбитальный угловой момент светового поля как суперпозиции мод Эрмита–Гаусса В. Г. Волостников Компьютерная оптика, 2015, 39:4, 459–461 | 35 |
| 2. |
Непараметрический алгоритм автоматической классификации многомерных статистических данных большого объёма и его применение И. В. Зеньков, А. В. Лапко, В. А. Лапко, С. Т. Им, В. П. Тубольцев, В. Л. Авдеенок Компьютерная оптика, 2021, 45:2, 253–260 | 25 |
| 3. |
Анализ текущего состояния научных исследований в области робастного хэширования изображений А. В. Козачок, С. А. Копылов, Р. В. Мещеряков, О. О. Евсютин Компьютерная оптика, 2017, 41:5, 743–755 | 24 |
| 4. |
Алгоритм построения зон фактического затопления местности при разливах рек на основе радиолокационных космических снимков и анализа характерных точек рельефа О. А. Ефремова, Ю. Н. Кунаков, С. В. Павлов, А. Х. Султанов Компьютерная оптика, 2018, 42:4, 695–703 | 24 |
| 5. |
Геометрооптическая модель многомодового Эрмито–Гауссового пучка Р. Е. Ильинский Компьютерная оптика, 2023, 47:4, 541–547 | 23 |
| 6. |
Нейросетевая модель распознавания человека по лицу в видеопоследовательности с оценкой полезности кадров М. Ю. Никитин, В. С. Конушин, А. С. Конушин Компьютерная оптика, 2017, 41:5, 732–742 | 22 |
| 7. |
Идентификация веществ по сильно искажённым ошибками измерения спектрам Н. С. Васильев, А. Н. Морозов Компьютерная оптика, 2014, 38:4, 856–864 | 22 |
| 8. |
Camera parameters estimation from pose detections Е. А. Шалимова, Е. В. Шальнов, А. С. Конушин Компьютерная оптика, 2020, 44:3, 385–392 | 22 |
| 9. |
Оценка и прогнозирование параметров транспортных потоков с использованием композиции методов машинного обучения и моделей прогнозирования временных рядов А. А. Агафонов, В. В. Мясников Компьютерная оптика, 2014, 38:3, 539–549 | 22 |
| 10. |
Калибровка взаимного расположения стереокамеры и трёхмерного сканирующего лазерного дальномера А. А. Абраменко Компьютерная оптика, 2019, 43:2, 220–230 | 22 |
|
| Период индексации: |
2013–2024 |
| Публикаций: |
1232 |
| Научных статей: |
1219 |
| Авторов: |
1621 |
| Ссылок на журнал: |
7328 |
| Цитированных статей: |
960 |
 |
Импакт-фактор Web of Science |
|
за 2025 год:
1.100 |
|
за 2024 год:
1.200 |
|
за 2023 год:
1.100 |
 |
Индексы Scopus |
|
2025 |
CiteScore |
3.200 |
|
2025 |
SNIP |
0.636 |
|
2025 |
SJR |
0.280 |
|
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 |
|