（转）图像处理研究方向

作图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所做工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿(看看他们都在作什么) 和最权威的出版物(阅读上面最新的文献)，解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目，边做边写文章做好这几点的途径之一就是充分利用网络资源，特别是权威网站和大拿们的个人主页。

 

一．研究群体:

1.
这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页，上面提供很全的资料，从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件，甚至还有一个搜索引擎。

2.  http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm 
这是一个侧重图像分析的站点，一般。但是提供一个Image Analysis环境---ZIMAGE and SZIMAGE。 

3.
   康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组，好像是电子和计算机工程系的。侧重医学方面的研究，但是在上面有相当不错资源，关键是它正在建设中，能够跟踪一些信息。

4.

有一个很有意思的项目：DID(文档图像解码)。

5.

斯坦福大学计算机系主页

6.

7.

这是密歇根州立大学计算机和电子工程系的模式识别--图像处理研究组，它的FTP上有许多的文章(NEW)。

8.

德国的一个数字图像处理研究小组，在其上面能找到一些不错的链接资源。

9.

10.

11.

可以通过它来搜索全世界各地的知名的计算机视觉研究组(CV Groups)，极力推荐。

 

二、图像处理GPL库:
1.

Cppima 是一个图像处理的C++函数库。这里有一个较全面介绍它的库函数的文档，当然你也可以下载压缩的GZIP包，里面包含TexInfo格式的文档。

2.

3. http://entropy.brni-jhu.org/tnimage.html 
 一个非常不错的Unix系统的图像处理工具，看看它的截图。你可以在此基础上构建自己的专用图像处理工具包。 

4.

这是GPL软件集散地，到这里找你想要得到的IP库吧。

 

三、搜索资源：

当然这里基本的搜索引擎还是必须要依靠的，比如Google等，可以到我常用的链接看看。下面的链接可能会节省你一些时间：

1.
2.

 

四、大拿网页：
1.

  这位可是MIT人工智能实验室的BILL FREEMAN。大名鼎鼎！专长是：理解--贝叶斯模型

2.

 MERL(Mitsubishi Electric Research Laboratory)中的擅长“Style Machine”高手。

3.

 CV界极有声望的A.Blake 1977年毕业于剑桥大学三一学院并或数学与电子科学学士学位。之后在MIT，Edinburgh，Oxford先后组建过研究小组并成为Oxford的教授，直到1999年进入微软剑桥研究中心。主要工作领域是计算机视觉。

4.

   这位牛人好像正在学习汉语，并且搜集了诸如“两只老虎(Two Tigers)”的歌曲。他的主页上面还有几个牛：Shumeet Baluja, Takeo Kanade。他们的Face Detection作的绝对是世界一流。他毕业于卡奈基梅隆大学的计算机科学系，兴趣是计算机视觉。 

5.

  这位老牛在1963年就获得了MIT的博士学位！他领导的Image Lab比较出名的是指纹识别。

 

下面这些是搜集的牛群(大部分是如日中天的Ph.D们)，可以学习的是他们的Study Ways! 

Finn Lindgren(Sweden):Statistical image analysis 

Pavel Paclik(Prague):statistical pattern recognition 

Dr. Mark Burge:machine learning and graph theory 

yalin Wang:Document Image Analysis 

Geir Storvik: Image analysis    

Heidorn       

 
Joakim Lindblad:Digital Image Cytometry 

S.Lavirotte:    

 
Sporring:scale-space techniques  

Mark Jenkinson:Reduction of MR Artefacts  

 
Justin K. Romberg:digital signal processing 

Fauqueur:Image retrieval by regions of interest 

James J. Nolan:Computer Vision  

Daniel X. Pape:Information     

 
Drew Pilant:remote sensing technology  

五、前沿期刊(TOP10)

这里的期刊大部分都可以通过上面的大拿们的主页间接找到，在这列出主要是为了节省直接想找期刊投稿的兄弟的时间:) 

IEEE Trans. On PAMI  

IEEE Transactionson Image Processing

Pattern Recognition  

Pattern Recognition Letters