摘要 学会图像处理，需要听听这三位专家的意见。 图像处理给学术界带来了重大挑战，引发了一场有关解决方法的热切讨论。为推动讨论进程、提供讨论背景，爱思唯尔联合洪堡大学HEADT中心，举办了一次关于检测科学论文中图像篡改的网上研讨会。本次研讨会对图像处理做了简要讨论，对遏制图像处理行为的局限性做了进一步探索，展示了目前用于检测图像处理的工具，并提出了自动化解决问题的方案。 网上研讨会中三名专家组成的小组对研究完整性、图像处理和长期数字存档领域进行了详细介绍。他们分别是HEADT中心的创始人之一 Professor Dr. Michael Seadle；该中心的博士后研究员 Dr. Thorsten Beck，同时他也是爱思唯尔公司负责研究学术诚信的高级副总裁，以及Dr. IJsbrand Jan Aalbersberg。 下面我们将着重介绍图像处理网络研讨会得出的五个最重要的结论。
01
图像处理仍然是学术届难题
对于需要明确解决方案的研究团体来说，图像处理仍然是一个重大挑战。主讲人在网上研讨会进行的一项简短调查显示，52%的参会者认为图像处理是他们研究领域面临的“非常困难”的问题，还有36%的人认为“比较困难”，只有18%的人认为图像处理在他们的领域没有构成困难。但总的来说，篡改科学图像仍是学术声誉的极大威胁。
02
图像“调整”有时是可以接受的
某些情况下允许对图像进行轻微调整或增强，可对图像进行简单放大、添加相关的箭头和高亮，但要确保数据不失真。然而发表的论文含有图片时，研究人员必须遵照出版商和期刊给定的投稿指南进行操作。
03
同行评审者如若发现图像
有所修改，应立即指出
需时时对图像修改提出质疑，这一点尤为重要。审稿人虽然缺乏该问题的一站式解决方案，但至少可以提供一些证据证明该图像有所调整，这样可以方便编辑对其他有类似问题的论文提出修改意见。
04
图像是否有修改，最终话语权
在期刊和期刊编辑
期刊编辑往往对图像是否有所修改有专业的判断。有时，研究挂靠的学校也会介入，并向杂志提供重要证据。审稿过程中编辑可以参考编辑规则、出版商指南以及期刊编辑委员会的建议和意见。而且审稿在很大程度上仍是一个体力工作，因此结构改进一定会有所助益。
05
自动化解决方案是理想的
解决方案
尽管编辑对图像是否做过处理有自己的看法，但为减少学术研究中的图像处理，必然会应用到一定程度的自动化工具。自动化将有助于提高科学严谨性，也有助于减轻期刊编辑和学术规范委员会的审稿压力。目前我们正在努力实现这一解决方案的落地。现今可用于图像处理检测的许多工具都处于实验阶段，不利于用户使用，所以需要有关各方通力合作，确保在尽可能短的时间内推出解决方案。
(本文转载自：爱思唯尔微信公众号)
