计算机视觉与图像处理完整总结
图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展一、 绪论
1. 为什么要写这篇文章
By xdyang(杨晓冬 xdyang.ustc@gmail.com)
从 2002 年到现在，接触图像快十年了。虽然没有做出什么很出色的工作，不过在这个领域摸爬滚打了十年之后，发现自己对图 像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。平常的一大业余爱好就是收集一些相关 的文章，尤其是经典的文章，到现在我的电脑里面已经有了几十 G 的文章。写这个文档的想法源于我前一段时间整理文献时的一个突发 奇想，既然有这个多文献，何不整理出其中的经典，抓住重点来阅读，同时也可以共享给大家。于是当时即兴写了一个《图像处理与计 算机视觉中的经典论文》。现在来看，那个文档写得很一般，所共享的论文也非常之有限。就算如此，还是得到了一些网友的夸奖，心 里感激不尽。因此，一直想下定决心把这个工作给完善，力求做到尽量全面。
本文是对现有的图像处理和计算机视觉的经典书籍(后面会有推荐)的一个补充。一般的图像处理书籍都是介绍性的介绍某个方法， 在每个领域内都会引用几十上百篇参考文献。有时候想深入研究这个领域的时候却发现文献太多，不知如何选择。但实际上在每个领域 都有那么三五篇抑或更多是非读不可的经典文献。这些文献除了提出了很经典的算法，同时他们的 Introduction 和 Related work 也是对所 在的领域很好的总结。读通了这几篇文献也就等于深入了解了这个领域，比单纯的看书收获要多很多。写本文的目的就是想把自己所了 解到的各个领域的经典文章整理出来,不用迷失在参考文献的汪洋大海里。
2. 图像处理和计算机视觉的分类 按照当前流行的分类方法，可以分为以下三部分:
A.图像处理:对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换，图像增 强，图像去噪，图像压缩，图像恢复，二值图像处理等等。基于阈值的图像分割也属于图像处理的范畴。一般处理的是单幅图像。
B.图像分析:对图像的内容进行分析，提取有意义的特征，以便于后续的处理。处理的仍然是单幅图像。
C.计算机视觉:对图像分析得到的特征进行分析，提取场景的语义表示，让计算机具有人眼和人脑的能力。这时处理的是多幅图像或者 序列图像，当然也包括部分单幅图像。
关于图像处理，图像分析和计算机视觉的划分并没有一个很统一的标准。一般的来说，图像处理的书籍总会或多或少的介绍一些图 像分析和计算机视觉的知识，比如冈萨雷斯的数字图像处理。而计算机视觉的书籍基本上都会包括图像处理和图像分析，只是不会介绍 的太详细。其实图像处理，图像分析和计算机视觉都可以纳入到计算机视觉的范畴:图像处理->低层视觉(low level vision)，图像 分析->中间层视觉(middle level vision)，计算机视觉->高层视觉(high level vision)。这是一般的计算机视觉或者机器视觉的划分 方法。在本文中，仍然按照传统的方法把这个领域划分为图像处理，图像分析和计算机视觉。
3. 图像处理和计算机视觉开源库以及编程语言选择
目前在图像处理中有两种最重要的语言:c/c++和 matlab。它们各有优点:c/c++比较适合大型的工程，效率较高，而且容易转成 硬件语言，是工业界的默认语言之一。而 matlab 实现起来比较方便，适用于算法的快速验证，而且 matlab 有成熟的工具箱可以使用，比 如图像处理工具箱，信号处理工具箱。它们有一个共同的特点:开源的资源非常多。在学术界 matlab 使用的非常多，很多作者给出的源 代码都是 matlab 版本。最近由于 OpenCV 的兴起和不断完善，c/c++在图像处理中的作用越来越大。总的来说，c/c++和 matlab 都必须掌 握，最好是精通，当然侧重在 c/c++上对找工作会有很大帮助。
计算机视觉/图像算法/模式识别 工程师们使用的主流编程语言
1) 重中之重:编程语言之 C/C++ 公司面试除了考查应聘者的图像处理基础知识、思维逻辑和个人品性之外，在个人能力之中最重要的一条就是 C/C 的功底，很多学生朋 友们在学校求学阶段并不重视 C/C++的学习，导致找工作时处处碰壁(不过对于来参加面试的朋友，如果有较强的逻辑思维或图像理论功 底，即使 C/C++ 功底弱些，企业还是会偏爱的，毕竟 C/C++ 只是一个工具，只要给些时间去钻研还是可以调高的，但是逻辑思维能力 和图像理论功底却不是短时期就能提高的。不过一般逻辑思维和图像理论比较强的人，其 C/C 水平也是不错的)。
为啥要这么重视 C/C++ 呢?答案很简单，与绝大多数其它开发语言相比:C/C++ 的应用领域无法被超越、程序运行效率无法匹敌(当然汇 编语言除外)，是使用人数最多、跨平台最广的语言工具(适用于 windows/linux/dsp/arm/单片机，当然还有其它一些平台)。简单的说，对 于多数应用，其它语言能做的事情 C/C++ 几乎都能做，其它语言不能做的事情 C/C++ 也可以做。
2) 辅助工具之:MATLAB
百度百科中是这么说的:“MATLAB 是美国 MathWorks 公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计 算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括 MATLAB 和 Simulink 两大部分。”
MATLAB 本身是一个不错的仿真、建模工具，但不适用于应用级项目的开发，原因很简单:效率与 C/C++ 无法匹敌、不夸平台。(虽然 后来出来了 codegen 可以将 MATLAB 部分代码转换为 C++，但自动生成的还是无法与我们自己写的并优化的 C++代码相比;还有 MATLAB的mex接口能够将C++与MABLAB接口对接，既然使用了MATLAB编程，那在应用级的领域还是无法与纯C++相比)
简短说说多年前做学生时的部分学习经历:
记得多年前上大学阶段大嘴起初只跟着学校的课程学习了 MATLAB 的图像处理相关模块(后来才学的 C/C++ ),一开始觉得很兴奋，因为 只需要编写很少量的代码就可以实现很强大的效果。后来大嘴进一家计算机视觉类的公司实习，发现公司主要用的是 C/C++ ,因为 MATLAB 效率比起 C/C++ 相差几倍、十几倍、甚至几十倍，而且要命的是不跨平台，只能用于 windows 上，后来逼的自己去学了 C/C+ + ,也正因如此那以后一直到现在特别是当初找工作的时候让我受益匪浅。
对于企业，特别是私企，公司除非给你充足的时间先使用 MATLAB 做完算法功能，然后再用 C/C++ 慢慢改写，而且了解的朋友们都知 道，MATLAB 的精度与封装的函数标准与 C/C++ 有很多不一样，改写起来相对麻烦一些，这样太慢太慢太慢了，项目不等人啊。试问 人家成手能够用短时间写出 C/C++ 做图像算法并马上可以投入应用，而自己却在那边慢慢磨 MATLAB,然后再费老大劲改成纯 C(比如需 要警觉 MATLAB 与 C++精度不一样的问题、图像处理基础函数标准不一样的问题),那么老板会比较喜欢谁呢?
如果大家从最初就使用 C/C++ ，虽然一开始不数量会写的很慢，但是随着知识量和自各种库(比如图像处理库)的积累，那么总有一天 开发速度会快起来的，量的积累，质的飞跃。
说了不少，本人并不否认 MATLAB，MATLAB 做为建模、仿真以及一些验证的工作(比如图形分析和处理、图表显示、图像仿真、语音 仿真等)还是不错的，这方面大嘴绝对力挺 MATLAB,目前本人也还在使用中。
一句话:对于多数普通人来讲，如果你的目标是想进企业做为一个实力派工程师，那么大嘴建议您以 C/C++ 为主、MATLAB 为辅助工 具做开发。
3) 辅助工具之:OPENCV
随着 opencv 的问世，图像算法/计算机视觉/模式识别行业的门槛儿变低了，原因有以下几点:(1)opencv 是以 C/C ++为基础开发出来的， 适用性强，windows 下适用 opencv 开发的图像算法应用效率足够快(2)封装了很多基础图像处理函数和视觉算法，可谓“拿来即可用”。 (3)与嵌入式接口的统一趋势，如前几年大牛们人物搞出来的 EMCV(基于 C/C++ )，其基础架构和接口与 opencv 基本一致，但个人认为
EMCV 很多函数功能尚不完善，目前暂时无法与 opencv 相比。今后很多人在 windows 下基于 opencv 开发后，可以较为轻松的移植到 DSP 上，这种开发模式会是一种趋势。
说了 opencv 几条优点,但本人并不赞同只依赖 opencv 做开发，无论是图像算法行业还是其它很多行业，最重要的不是用什么工具，而是 自己的基础知识和逻辑思维方式，opencv 封装了很多基础函数，如果朋友们未搞懂其基础原理便加以使用，这种方式并不利于锻炼自己， 抽空自己实现一下 opencv 和 MATLAB 的封装好的那些基础函数吧，久而久之，你会发现自己站的高度会越来越高的。 说到这里，改写一下评述 MATLAB 时的一句话:”对于多数普通人来讲，如果你的目标是想进企业做为一个实力派工程师，那么大嘴 建议您以 C/C ++为主、OPENCV 和 MATLAB 为辅助工具做开发。”
4) 简单说说其它语言
其它开发语言，比如:C#,JAVA 等(还有很多很多语言，不一一举例了)都是不错的开发语言，各自有各自的主应用领域和优势，也有很 多很多牛人在使用，不过做图像处理嘛，如果不偏向企业级应用(如嵌入式中)，虽然也可以用，但是了解的朋友做出来的算法效率实在 不敢恭维...,又无法夸平台，在一些不要求效率的场合还是可以用的，所以请学生朋友们慎重选择开发语言，因为这与自己以后的择业以 及职位方向有很大关系。
4. 本文的特点和结构，以及适合的对象
在本文面向的对象是即将进入或者刚刚进入图像处理和计算机视觉领域的童鞋，可以在阅读书籍的同时参阅这些文献，能对书中 提到的算法有比较深刻的理解。由于本文涉及到的范围比较广，如果能对计算机视觉的资深从业者也有一定的帮助，我将倍感欣慰。为 了不至太误人子弟，每一篇文章都或多或少的看了一下，最不济也看了摘要(这句话实在整理之前写的，实际上由于精力有限，好多文 献都只是大概扫了一眼，然后看了看 google 的引用数，一般在 1000 以上就放上来了，把这些文章细细品味一遍也是我近一两年之内的 目标)。在成文的过程中，我本人也受益匪浅，希望能对大家也有所帮助。
由于个人精力和视野的关系，有一些我未涉足过的领域不敢斗胆推荐，只是列出了一些引用率比较高的文章，比如摄像机标定和立 体视觉。不过将来，由于工作或者其他原因，这些领域也会接触到，我会逐步增减这些领域的文章。尽管如此，仍然会有疏漏，忘见谅。 同时文章的挑选也夹带了一些个人的喜好，比如我个人比较喜欢 low level 方向的，尤其是 IJCV 和 PAMI 上面的文章，因此这方面也稍 微多点，希望不要引起您的反感。如果有什么意见或者建议，欢迎 mail 我。文章和资源我都会在我的 csdn blog 和 sina ishare 同步更新。
本文的安排如下。第一部分是绪论。第二部分是图像处理中所需要用到的理论基础，主要是这个领域所涉及到的一些比较好的参 考书籍。第三部分是计算机视觉中所涉及到的信号处理和模式识别文章。由于图像处理与图像分析太难区分了，第四部分集中讨论了它 们。第五部分是计算机视觉部分。最后是小结。
二、 图像处理与计算机视觉相关的书籍
1.数学
我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理，是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上，采样并量化后 得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理，而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到 了图像处理所涉及到的三个重要属性:连续性，二维矩阵，随机性。所对应的数学知识是高等数学(微积分)，线性代数(矩阵论)， 概率论和随机过程。这三门课也是考研数学的三个组成部分，构成了图像处理和计算机视觉最基础的数学基础。如果想要更进一步，就 要到网上搜搜林达华推荐的数学书目了。
2. 信号处理
图像处理其实就是二维和三维信号处理，而处理的信号又有一定的随机性，因此经典信号处理和随机信号处理都是图像处理和计算 机视觉中必备的理论基础。
2.1 经典信号处理
信号与系统(第 2 版) Alan V.Oppenheim 等著 刘树棠译 离散时间信号处理(第 2 版) A.V.奥本海姆等著 刘树棠译 数字信号处理:理论算法与实现 胡广书 (编者)
2.2 随机信号处理
现代信号处理 张贤达著
统计信号处理基础:估计与检测理论 Steven M.Kay 等著 罗鹏飞等译 自适应滤波器原理(第 4 版) Simon Haykin 著 郑宝玉等译
2.3 小波变换
信号处理的小波导引:稀疏方法(原书第 3 版) tephane Malla 著, 戴道清等译 2.4信息论
信息论基础(原书第 2 版) Thomas M.Cover 等著 阮吉寿等译
3. 模式识别
Pattern Recognition and Machine Learning Bishop, Christopher M. Springer 模式识别(英文版)(第 4 版) 西奥多里德斯著
Pattern Classification (2nd Edition) Richard O. Duda 等著
Statistical Pattern Recognition, 3rd Edition Andrew R. Webb 等著 模式识别(第 3 版) 张学工著
4. 图像处理与计算机视觉的书籍推荐
图像处理，分析与机器视觉 第三版 Sonka 等著 艾海舟等译
Image Processing, Analysis and Machine Vision
(附:这本书是图像处理与计算机视觉里面比较全的一本书了，几乎涵盖了图像视觉领域的各个方面。中文版的个人感觉也还可以，值 得一看。)
数字图像处理 第三版 冈萨雷斯等著
Digital Image Processing (附:数字图像处理永远的经典，现在已经出到了第三版，相当给力。我的导师曾经说过，这本书写的很优美，对写英文论文也很有帮 助，建议购买英文版的。)
计算机视觉:理论与算法 Richard Szeliski 著 Computer Vision: Theory and Algorithm
(附:微软的 Szeliski 写的一本最新的计算机视觉著作。内容非常丰富，尤其包括了作者的研究兴趣，比如一般的书里面都没有的 Image Stitching 和 Image Matting 等。这也从另一个侧面说明这本书的通用性不如 Sonka 的那本。不过作者开放了这本书的电子版，可以有选 择性的阅读。
计算机视觉:一种现代方法 DA Forsyth 等著
Computer Vision: A Modern Approach
MIT 的经典教材。虽然已经过去十年了，还是值得一读。期待第二版
Machine vision: theory, algorithms, practicalities 第三版 Davies 著 (附:为数不多的英国人写的书，偏向于工业应用。)
数字图像处理 第四版 Pratt 著
Digital Image Processing (附:写作风格独树一帜，也是图像处理领域很不错的一本书。网上也可以找到非常清晰的电子版。)
5.小结
罗嗦了这么多，实际上就是几个建议: (1)基础书千万不可以扔，也不能低价处理给同学或者师弟师妹。不然到时候还得一本本从书店再买回来的。钱是一方面的问题，对 着全新的书看完全没有看自己当年上过的课本有感觉。 (2)遇到有相关的课，果断选修或者蹭之，比如随机过程，小波分析，模式识别，机器学习，数据挖掘，现代信号处理甚至泛函。多 一些理论积累对将来科研和工作都有好处。 (3)资金允许的话可以多囤一些经典的书，有的时候从牙缝里面省一点都可以买一本好书。不过千万不要像我一样只囤不看。
从本章开始，进入本文的核心章节。一共分三章，分别讲述信号处理与模式识别，图像处理与分析以及计算机视觉。与其说是讲 述，不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评。与前一个版本不同的是，这次把所有的文章按类别归了类，并且增加了很多文 献。分类的时候并没有按照传统的分类方法，而是划分成了一个个小的门类，比如 SIFT，Harris 都作为了单独的一类，虽然它们都可以 划分到特征提取里面去。这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法。为了以后维护的方便，按照字母顺序排的序。
1. Boosting
Boosting 是最近十来年来最成功的一种模式识别方法之一，个人认为可以和 SVM 并称为模式识别双子星。它真正实现了“三个臭皮 匠，赛过诸葛亮”。只要保证每个基本分类器的正确率超过 50%，就可以实现组合成任意精度的分类器。这样就可以使用最简单的线性 分类器。Boosting 在计算机视觉中的最成功的应用无疑就是 Viola-Jones 提出的基于 Haar 特征的人脸检测方案。听起来似乎不可思议，但 Haar+Adaboost 确实在人脸检测上取得了巨大的成功，已经成了工业界的事实标准，并且逐步推广到其他物体的检测。
Rainer Lienhart 在 2002 ICIP 发表的这篇文章是 Haar+Adaboost 的最好的扩展，他把原始的两个方向的 Haar 特征扩展到了四个方向，他本 人是 OpenCV 积极的参与者。现在 OpenCV 的库里面实现的 Cascade Classification 就包含了他的方法。这也说明了盛会(如 ICIP，ICPR，ICASSP)也有好文章啊，只要用心去发掘。
三、 计算机视觉中的信号处理与模式识别
A Decision-Theoretic Generalization of on-Line Learning and an Application to Boosting
Boosting the margin A new explanation for the effectiveness of voting methods
Empirical Analysis of Detection Cascades of Boosted Classifiers for Rapid Object Detection The Boosting Approach to Machine Learning An Overview
Robust Real-time Face Detection
2. Clustering
聚类主要有 K 均值聚类，谱聚类和模糊聚类。在聚类的时候如果自动确定聚类中心的数目是一个一直没有解决的问题。不过这也很正常， 评价标准不同，得到的聚类中心数目也不一样。不过这方面还是有一些可以参考的文献，在使用的时候可以基于这些方法设计自己的准 则。关于聚类，一般的模式识别书籍都介绍的比较详细，不过关于 cluster validity 讲的比较少，可以参考下面的文章看看。
Unsupervised Optimal Fuzzy Clustering
A validity measure for fuzzy clustering
On cluster validity for the fuzzy c-means model Some New Indexes of Cluster Validity
Data Clustering A Review
On Clustering Validation Techniques
Estimating the number of clusters in a dataset via the Gap statistic On Spectral Clustering
A stability based method for discovering structure in clustered data A tutorial on spectral clustering
3. Compressive Sensing
最近大红大紫的压缩感知理论。
对决策树感兴趣的同学这篇文章是非看不可的了。
动态规划也是一个比较使用的方法，这里挑选了一篇 PAMI 的文章以及一篇 Book Chapter
EM 是计算机视觉中非常常见的一种方法，尤其是对参数的估计和拟合，比如高斯混合模型。EM 和 GMM 在 Bishop 的 PRML 里单独的 作为一章，讲的很不错。关于 EM 的 tutorial，网上也可以搜到很多。
伯克利的乔丹大师的 Graphical Model，可以配合这 Bishop 的 PRML 一起看。
HMM 在语音识别中发挥着巨大的作用。在信号处理和图像处理中也有一定的应用。最早接触它是跟小波和检索相关的，用 HMM 来描 述小波系数之间的相互关系，并用来做检索。这里提供一篇 1989 年的经典综述，几篇 HMM 在小波，分割，检索和纹理上的应用以及一 本比较早的中文电子书，现在也不知道作者是谁，在这里对作者表示感谢。
Compressed Sensing
An Introduction to Compressive Sampling
Structured Compressed Sensing From Theory to Applications 4. Decision Trees
Introduction to Decision Trees
5. Dynamical Programming
using dynamic programming for solving variational problems in vision Dynamic Programming
6. Expectation Maximization
Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm The Expectation-Maximzation Algorithm
7. Graphical Models
An Introduction to Variational Methods for Graphical Models
8. Hidden Markov Model
A tutorial on hidden markov models and selected applications in speech recognition
Wavelet-based statistical signal processing using hidden Markov models
Multiscale image segmentation using wavelet-domain hidden Markov models
Rotation invariant texture characterization and retrieval using steerable wavelet-domain hidden Markov models Wavelet-based texture analysis and synthesis using hidden Markov models
Hmm Chinese book.pdf
9. Independent Component Analysis
同 PCA 一样，独立成分分析在计算机视觉中也发挥着重要的作用。这里介绍两篇综述性的文章，最后一篇是第二篇的 TR 版本，内容差 不多，但比较清楚一些。
计算机视觉中的信息论。这方面有一本很不错的书 Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition。这本书有电子版，如果 需要用到的话，也可以参考这本书。
这个话题在张贤达老师的现代信号处理里面讲的比较深入，还给出了一个有趣的例子。这里列出了 Kalman 的最早的论文以及几篇综述， 还有 Unscented Kalman Filter。同时也有一篇 Kalman Filter 在跟踪中的应用以及两本电子书。
Independent Component Analysis A Tutorial
Independent component analysis algorithms and applications Independent Component Analysis Algorithms and Applications 10. Information Theory
An Information-Maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution An information theory perspective on computational vision
11. Kalman Filter
A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems Kalman Least-squares estimation_from Gauss to Kalman
A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear System
The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation
An Introduction to the Kalman Filter_full A Study of the Kalman Filter applied to Visual Tracking 12. Pattern Recognition and Machine Learning
模式识别名气比较大的几篇综述
著名的 PCA，在特征的表示和特征降维上非常有用。
Statistical pattern recognition a review An Introduction to Biometric Recognition Machine Learning in Medical Imaging
13. Principal Component Analysis
PCA versus LDA
Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem
A Tutorial on Principal Component Analysis
A Tutorial on Principal Component Analysis
Robust Principal Component Analysis
Singular Value Decomposition and Principal Component Analysis 14. Random Forest
随机森林
随机抽样一致性方法，与传统的最小均方误差等完全是两个路子。在 Sonka 的书里面也有提到。
Random Forests
15. RANSAC
Performance Evaluation of RANSAC Family
16. Singular Value Decomposition
对于非方阵来说，就是 SVD 发挥作用的时刻了。一般的模式识别书都会介绍到 SVD。这里列出了 K-SVD 以及一篇 Book Chapter
这里主要是 Proceeding of IEEE 上的几篇文章
K-SVD An Algorithm for Designing Overcomplete Dictionaries for Sparse Representation Singular Value Decomposition and Principal Component Analysis
17. Sparse Representation
Robust Face Recognition via Sparse Representation
Image Decomposition and Separation Using Sparse Representations An Overview Dictionaries for Sparse Representation Modeling
It's All About the Data
Matrix Completion With Noise
On the Role of Sparse and Redundant Representations in Image Processing
Sparse Representation for Computer Vision and Pattern Recognition
Directionary Learning
18. Support Vector Machines
A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition
LIBSVM A Library for Support Vector Machines
19. Wavelet
在小波变换之前，时频分析的工具只有傅立叶变换。众所周知，傅立叶变换在时域没有分辨率，不能捕捉局部频域信息。虽然短时傅立 叶变换克服了这个缺点，但只能刻画恒定窗口的频率特性，并且不能很好的扩展到二维。小波变换的出现很好的解决了时频分析的问题， 作为一种多分辨率分析工具，在图像处理中得到了极大的发展和应用。在小波变换的发展过程中，有几个人是不得不提的，Mallat， Daubechies，Vetteri， M.N.Do， Swelden，Donoho。Mallat和Daubechies奠定了第一代小波的框架，他们的著作更是小波变换的必读之 作，相对来说，小波十讲太偏数学了，比较难懂。而 Mallat 的信号处理的小波导引更偏应用一点。Swelden 提出了第二代小波，使小波 变换能够快速方便的实现，他的功劳有点类似于 FFT。而 Donoho，Vetteri，Mallat 及其学生们提出了 Ridgelet, Curvelet,
Bandelet,Contourlet 等几何小波变换，让小波变换有了方向性，更便于压缩，去噪等任务。尤其要提的是 M.N.Do，他是一个越南人，得 过 IMO 的银牌，在这个领域著作颇丰。我们国家每年都有 5 个左右的 IMO 金牌，希望也有一两个进入这个领域，能够也让我等也敬仰 一下。而不是一股脑的都进入金融，管理这种跟数学没有多大关系的行业，呵呵。很希望能看到中国的陶哲轩，中国的 M.N.Do。 说到小波，就不得不提 JPEG2000。在 JPEG2000 中使用了 Swelden 和 Daubechies 提出的用提升算法实现的 9/7 小波和 5/3 小波。如果对 比 JPEG 和 JPEG2000，就会发现 JPEG2000 比 JPEG 在性能方面有太多的提升。本来我以为 JPEG2000 的普及只是时间的问题。但现在看 来，这个想法太 Naive 了。现在已经过去十几年了，JPEG2000 依然没有任何出头的迹象。不得不说，工业界的惯性力量太强大了。如果 以前的东西没有什么硬伤的话，想改变太难了。不巧的是，JPEG2000 的种种优点在最近的硬件上已经有了很大的提升。压缩率?现在 动辄 1T，2T 的硬盘，没人太在意压缩率。渐进传输?现在的网速包括无线传输的速度已经相当快了，渐进传输也不是什么优势。感觉 现在做图像压缩越来越没有前途了，从最近的会议和期刊文档也可以看出这个趋势。不管怎么说，JPEG2000 的 Overview 还是可以看看 的。
A theory for multiresolution signal decomposition__the wavelet representation Image Representation using 2D Gabor Wavelet
FACTORING WAVELET TRANSFORMS INTO LIFTING STEPS
The Lifting Scheme_ A Construction Of Second Generation Wavelets
The JPEG2000 still image coding system_ an overview The curvelet transform for image denoising
Gray and color image contrast enhancement by the curvelet transform Mathematical Properties of the jpeg2000 wavelet filters
The finite ridgelet transform for image representation
Sparse Geometric Image Representations With Bandelets
The Contourlet Transform_ An Efficient Directional Multiresolution Image Representation The Curvelet Transform
四、 图像处理与分析
本章主要讨论图像处理与分析。虽然后面计算机视觉部分的有些内容比如特征提取等也可以归结到图像分析中来，但鉴于它们与计算机 视觉的紧密联系，以及它们的出处，没有把它们纳入到图像处理与分析中来。同样，这里面也有一些也可以划归到计算机视觉中去。这 都不重要，只要知道有这么个方法，能为自己所用，或者从中得到灵感，这就够了。
1. Bilateral Filter
Bilateral Filter 俗称双边滤波器是一种简单实用的具有保持边缘作用的平缓滤波器，由 Tomasi 等在 1998 年提出。它现在已经发挥着重大 作用，尤其是在 HDR 领域。
如果对颜色的形成有一定的了解，能比较深刻的理解一些算法。这方面推荐冈萨雷斯的数字图像处理中的相关章节以及 Sharma 在 Digital Color Imaging Handbook 中的第一章“Color fundamentals for digital imaging”。跟颜色相关的知识包括 Gamma，颜色空间转换，颜 色索引以及肤色模型等，这其中也包括著名的 EMD。
Bilateral Filtering for Gray and Color Images
Adaptive Bilateral Filter for Sharpness Enhancement and Noise Removal 2. Color
Color Indexing
The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrieval Color invariance
Statistical Color Models with Application to Skin Detection A review of RGB color spaces
A survey of skin-color modeling and detection methods Gamma.pdf
GammaFAQ.pdf
3. Compression and Encoding
个人以为图像压缩编码并不是当前很热的一个话题，原因前面已经提到过。这里可以看看一篇对编码方面的展望文章
对比度增强一直是图像处理中的一个恒久话题，一般来说都是基于直方图的，比如直方图均衡化。冈萨雷斯的书里面对这个话题讲的比 较透彻。这里推荐几篇个人认为不错的文章。
Trends and perspectives in image and video coding
4. Contrast Enhancement
Vision and the Atmosphere
Gray and color image contrast enhancement by the curvelet transform
Gray-level grouping (GLG) an automatic method for optimized image contrast enhancement-part II
Gray-level grouping (GLG) an automatic method for optimized image contrast Enhancement-part I Transform Coefficient Histogram-Based Image Enhancement Algorithms Using Contrast Entropy A Histogram Modification Framework and Its Application for Image Contrast Enhancement
5. Deblur (Restoration)
图像恢复或者图像去模糊一直是一个非常难的问题，尤其是盲图像恢复。港中文的 jiaya jia 老师在这方面做的不错，他在主页也给出了 可执行文件。这方面的内容也建议看冈萨雷斯的书。这里列出了几篇口碑比较好的文献，包括古老的 Richardson-Lucy 方法，几篇盲图 像恢复的综述以及最近的几篇文章，尤以 Fergus 和 Jiaya Jia 的为经典。
Bayesian-Based Iterative Method of Image Restoration
an iterative technique for the rectification of observed distributions
Iterative methods for image deblurring
Blind Image Deconvolution
Digital image restoration
Digital Image Reconstruction - Deblurring and Denoising
Removing Camera Shake from a Single Photograph
High-quality Motion Deblurring from a Single Image
Richardson-Lucy Deblurring for Scenes under a Projective Motion Path 6. Dehazing and Defog
严格来说去雾化也算是图像对比度增强的一种。这方面最近比较好的工作就是 He kaiming 等提出的 Dark Channel 方法。这篇论文也获得 了 2009 的 CVPR 最佳论文奖。2 这位 003 年的广东高考状元已经于 2011 年从港中文博士毕业加入 MSRA(估计当时也就二十五六岁 吧)，相当了不起。
图像去噪也是图像处理中的一个经典问题，在数码摄影中尤其重要。主要的方法有基于小波的方法和基于偏微分方程的方法。
Single Image Dehazing
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 7. Denoising
Image selective smoothing and edge detection by nonlinear diffusion. II Image selective smoothing and edge detection by nonlinear diffusion Nonlinear total variation based noise removal algorithms
Signal and image restoration using shock filters and anisotropic diffusion De-noising by soft-thresholding
Orientation diffusions
Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression
Fourth-order partial differential equations for noise removal
Denoising through wavelet shrinkage
The Curvelet Transform for Image Denoising
Noise removal using fourth-order partial differential equation with applications to medical magnetic resonance images in space and time Automatic Estimation and Removal of Noise from a Single Image
Is Denoising Dead
8. Edge Detection
边缘检测也是图像处理中的一个基本任务。传统的边缘检测方法有基于梯度算子，尤其是 Sobel 算子，以及经典的 Canny 边缘检测。到 现在，Canny 边缘检测及其思想仍在广泛使用。关于 Canny 算法的具体细节可以在 Sonka 的书以及 canny 自己的论文中找到，网上也可
以搜到。最快最直接的方法就是看 OpenCV 的源代码，非常好懂。在边缘检测方面，Berkeley 的大牛 J Malik 和他的学生在 2004 年的 PAMI 提出的方法效果非常好，当然也比较复杂。在复杂度要求不高的情况下，还是值得一试的。MIT 的 Bill Freeman 早期的代表作 Steerable Filter 在边缘检测方面效果也非常好，并且便于实现。这里给出了几篇比较好的文献，包括一篇最新的综述。边缘检测是图像 处理和计算机视觉中任何方向都无法逃避的一个问题，这方面研究多深都不为过。
theory of edge detection
find edge
A Computational Approach to Edge Detection
Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion
The design and use of steerable filters
Multiresolution edge detection techniques
Optimal edge detection in two-dimensional images
Local Scale Control for Edge Detection and Blur Estimation
Statistical edge detection_ learning and evaluating edge cues
Edge Detection Revisited
Design of steerable filters for feature detection using canny-like criteria
Learning to Detect Natural Image Boundaries Using Local Brightness, Color, and Texture Cues Edge and line oriented contour detection State of the art
9. Graph Cut
基于图割的图像分割算法。在这方面没有研究，仅仅列出几篇引用比较高的文献。这里又见 J Malik，当然还有华人杰出学者 Jianbo Shi，他的主页非常搞笑，在醒目的位置标注 Do not fly China Eastern Airlines ... 看来是被坑过，而且坑的比较厉害。这个领域，俄罗斯人 比较厉害。
虽然霍夫变换可以扩展到广义霍夫变换，但最常用的还是检测圆和直线。这方面同样推荐看 OpenCV 的源代码，一目了然。Matas 在 2000 年提出的 PPHT 已经集成到 OpenCV 中去了。
图像插值，偶尔也用得上。一般来说，双三次也就够了
也就是最近，我才知道这个词翻译成中文是抠图，比较难听，不知道是谁开始这么翻译的。没有研究，请看文章以及 Richard Szeliski 的 相关章节。以色列美女Levin在这方面有两篇PAMI。
Image and Video Matting A Survey
Normalized cuts and image segmentation
Fast approximate energy minimization via graph cuts What energy functions can be minimized via graph cuts 10. Hough Transform
A Survey of the Hough Transform
A Comparative study of Hough transform methods for circle finding
Shapes recognition using the straight line Hough transform_ theory and generalization Extraction of line features in a noisy image
Robust Detection of Lines Using the Progressive Probabilistic Hough Transform
11. Image Interpolation
Interpolation revisited
12. Image Matting
A Closed-Form Solution to Natural Image Matting Spectral Matting
13. Image Modeling
图像的统计模型。这方面有一本专门的著作 Natural Image Statistics
在图像质量评价方面，Bovik 是首屈一指的。这位老师也很有意思，作为编辑出版了很多书。他也是 IEEE 的 Fellow
图像配准最早的应用在医学图像上，在图像融合之前需要对图像进行配准。在现在的计算机视觉中，配准也是一个需要理解的概念，比 如跟踪，拼接等。在KLT中，也会涉及到配准。这里主要是综述文献。
The statistics of natural images
On Advances in Statistical Modeling of Natural Images
Fields of Experts
Modeling multiscale subbands of photographic images with fields of Gaussian scale mixtures 14. Image Quality Assessment
Image quality assessment from error visibility to structural similarity
blind image quality assessment From Natural Scene Statistics to Perceptual Quality 15. Image Registration
Image matching as a diffusion process
A Method for Registration of 3-D shapes
a survey of image registration techniques
A survey of medical image registration
Image registration methods a survey
Mutual-Information-Based Registration of Medical Survey Hairis registration
16. Image Retrieval
图像检索曾经很热，在 2000 年之后似乎消停了一段时间。最近各种图像的不变性特征提出来之后，再加上互联网搜索的商业需求，这 个方向似乎又要火起来了，尤其是在商业界，比如淘淘搜。这仍然是一个非常值得关注的方面。而且图像检索与目标识别具有相通之处， 比如特征提取和特征降维。这方面的文章值得一读。在最后给出了两篇 Book chapter，其中一篇还是中文的。
Content-based image retrieval at the end of the early years
PicToSeek Combining Color and Shape Invariant Features for Image Retrieval
Content-Based Image Retrieval Systems A Survey
Content-Based Image Retrieval-Literature Survey
Plant Image Retrieval Using Color,Shape and Texture Features
A Multimedia Retrieval Framework Based on Semi-Supervised Ranking and Relevance Feedback CBIR Chinese
fundament of cbir
17. Image Segmentation
图像分割，非常基本但又非常难的一个问题。建议看 Sonka 和冈萨雷斯的书。这里给出几篇比较好的文章，再次看到了 J Malik。他们给 出了源代码和测试集，有兴趣的话可以试试。
Efficient Graph-Based Image Segmentation
Image segmentation evaluation A survey of unsupervised methods
Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation
18. Level Set
大名鼎鼎的水平集，解决了 Snake 固有的缺点。Level set 的两位提出者 Sethian 和 Osher 最后反目，实在让人遗憾。个人以为，这种方法 除了迭代比较费时，在真实场景中的表现让人生疑。不过，2008 年 ECCV 上的 PWP 方法在结果上很吸引人。在重初始化方面， Chunming Li 给出了比较好的解决方案
Shape modeling with front propagation_ a level set approach
Level Set Methods_ An Overview and Some Recent Results
Geodesic active regions and level set methods for motion estimation and tracking A Review of Statistical Approaches to Level Set Segmentation
Robust Real-Time Visual Tracking using Pixel-Wise Posteriors
Distance Regularized Level Set Evolution and its Application to Image Segmentation 19. Pyramid
其实小波变换就是一种金字塔分解算法，而且具有无失真重构和非冗余的优点。Adelson 在 1983 年提出的 Pyramid 优点是比较简单，实 现起来比较方便。
Radon 变换也是一种很重要的变换，它构成了图像重建的基础。关于图像重建和 radon 变换，可以参考章毓晋老师的书，讲的比较清楚。
尺度空间滤波在现代不变特征中是一个非常重要的概念，有人说 SIFT 的提出者 Lowe 是不变特征之父，而 Linderburg 是不变特征之母。 虽然尺度空间滤波是 Witkin 最早提出的，但其理论体系的完善和应用还是 Linderburg 的功劳。其在 1998 年 IJCV 上的两篇文章值得一读， 不管是特征提取方面还是边缘检测方面。
活动轮廓模型，改变了传统的图像分割的方法，用能量收缩的方法得到一个统计意义上的能量最小(最大)的边缘。
The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code
20. Radon Transform
Image representation via a finite Radon transform The fast discrete radon transform I theory
Generalised finite radon transform for N×N images 21. Scale Space
Scale-space filtering
Scale-Space for Discrete Signals
Scale-space theory A basic tool for analysing structures at different scales Edge Detection and Ridge Detection with Automatic Scale Selection Feature Detection with Automatic Scale Selection
22. Snake
Snakes Active Contour Models
deformable model in medical image A Survey
geodesic active contour
Snakes, shapes, and gradient vector flow
Geodesic active contours and level sets for the detection and tracking of moving objects Active contours without edges
23. Super Resolution
超分辨率分析。对这个方向没有研究，简单列几篇文章。其中 Yang Jianchao 的那篇在 IEEE 上的下载率一直居高不下。
阈值分割是一种简单有效的图像分割算法。这个 topic 在冈萨雷斯的书里面讲的比较多。这里列出 OTSU 的原始文章以及一篇不错的综 述。
分水岭算法是一种非常有效的图像分割算法，它克服了传统的阈值分割方法的缺点，尤其是 Marker-Controlled Watershed，值得关注。 Watershed 在冈萨雷斯的书里面讲的比较详细。
这一章是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄 像机标定和立体视觉，仅仅列出上 google 上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章，个人非常喜欢，也列出来了。
1. Active Appearance Models
活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源 Snake，现在在人脸三维建模方面得到了很成功的应用，这里列出了三篇最早最经典的文章。 对这个领域有兴趣的可以从这三篇文章开始入手。
背景建模一直是视频分析尤其是目标检测中的一项关键技术。虽然最近一直有一些新技术的产生，demo 效果也很好，比如基于 dynamical texture 的方法。但最经典的还是 Stauffer 等在 1999 年和 2000 年提出的 GMM 方法，他们最大的贡献在于不用 EM 去做高斯拟 合，而是采用了一种迭代的算法，这样就不需要保存很多帧的数据，节省了buffer。Zivkovic在2004年的ICPR和PAMI上提出了动态确 定高斯数目的方法，把混合高斯模型做到了极致。这种方法效果也很好，而且易于实现。在 OpenCV 中有现成的函数可以调用。在背景 建模大家族里，无参数方法(2000 ECCV)和 Vibe 方法也值得关注。
Example-Based Super-Resolution
Super-Resolution from a Single Image
Image Super-Resolution Via Sparse Representation 24. Thresholding
OTSU A threshold selection method from gray-level histograms
A Fast Algorithm for Multilevel Thresholding
Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation 25. Watershed
Watersheds in digital spaces an efficient algorithm based on immersion simulations The Watershed Transform Definitions, Algorithms and Parallelizat on Strategies
五、 计算机视觉
Active Appearance Models
Active Appearance Models
2. Active Shape Models
Active Shape Models-Their Training and Application 3. Background modeling and subtraction
Pfinder Real-Time Tracking of the Human Body
Adaptive background mixture models for real-time tracking Wallflower Principles and Practice of Background Maintenance Non-parametric Model for Background Subtraction
Learning Patterns of Activity Using Real-Time Tracking
Background and foreground modeling using nonparametric
kernel density estimation for visual surveillance
Improved adaptive Gaussian mixture model for background subtraction
Recursive unsupervised learning of finite mixture models
Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction ViBe A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences
4. Bag of Words
词袋，在这方面暂时没有什么研究。列出三篇引用率很高的文章，以后逐步解剖之。
BRIEF 是 Binary Robust Independent Elementary Features 的简称，是近年来比较受关注的特征描述的方法。ORB 也是基于 BRIEF 的。
非常不熟悉的领域。仅仅列出了十来篇重要的文献，供以后学习。
Video Google A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos
Visual Categorization with Bags of Keypoints
Beyond bags of features Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories 5. BRIEF
BRIEF Binary Robust Independent Elementary Features ORB an efficient alternative to SIFT or SURF
BRIEF Computing a Local Binary Descriptor Very Fast 6. Camera Calibration and Stereo Vision
A Computational Theory of Human Stereo Vision
Computational vision and regularization theory
A versatile camera calibration technique for
high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses Probabilistic Solution of Ill-Posed Problems in Computational Vision
Ill-Posed Problems in Early Vision
Kalman Filter-based Algorithms for Estimating Depth from Image Sequences
Relative Orientation
Using vanishing points for camera calibration
Camera self-calibration Theory and experiments
A theory of self-calibration of a moving camera
Camera calibration with distortion models and accuracy evaluation
The Fundamental Matrix Theory, Algorithms, and Stability Analysis
a stereo matching algorithm with an adaptive window theory and experiment
Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations
Marker tracking and hmd calibration for a video-based augmented reality conferencing system A flexible new technique for camera calibration
7. Color and Histogram Feature
这里面主要来源于图像检索，早期的图像检测基本基于全局的特征，其中最显著的就是颜色特征。这一部分可以和前面的 Color 知识放 在一起的。
Similarity of color images
IMAGE RETRIEVAL USING COLOR AND SHAPE
comparing images using color coherence vectors
Image Indexing Using Color Correlograms
An Efficient Color Representation for Image Retrieval Performance evaluation of local colour invariants
8. Deformable Part Model
大红大热的 DPM，在 OpenCV 中有一个专门的 topic 讲 DPM 和 latent svm
距离变换，在 OpenCV 中也有实现。用来在二值图像中寻找种子点非常方便。
最成熟最有名的当属 Haar+Adaboost
不熟悉，简单罗列之。
用机器学习的方法来提取角点，号称很快很好。
这里的特征主要都是各种不变性特征，SIFT，Harris，MSER 等也属于这一类。把它们单独列出来是因为这些方法更流行一点。关于不 变性特征，王永明与王贵锦合著的《图像局部不变性特征与描述》写的还不错。Mikolajczyk在2005年的PAMI上的文章以及2007年的 综述是不错的学习材料。
A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model Cascade Object Detection with Deformable Part Models
Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models 9. Distance Transformations
Distance Transformations in Digital Images
2D Euclidean Distance Transform Algorithms A Comparative Survey 10. Face Detection
Neural Network-Based Face Detection Detecting faces in images a survey Face Detection in Color Images
Robust Real-Time Face Detection
11. Face Recognition
Face Recognition Using Eigenfaces
Automatic Analysis of Facial Expressions The State of the Art Face Recognition A Literature Survey
Face recognition from a single image per person A survey
Robust Face Recognition via Sparse Representation
12. FAST
Machine learning for high-speed corner detection
Faster and Better A Machine Learning Approach to Corner Detection 13. Feature Extraction
On the detection of dominant points on digital curves
SUSAN—A New Approach to Low Level Image Processing
Matching Widely Separated Views Based on Affine Invariant Regions Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors
A performance evaluation of local descriptors
A Comparison of Affine Region Detectors
Local Invariant Feature Detectors - A Survey
Evaluation of Interest Point Detectors and Feature Descriptors 14. Feature Matching
Fua 课题组在今年 PAMI 上的一篇文章，感觉还不错
虽然过去了很多年，Harris 角点检测仍然广泛使用，而且基于它有很多变形。如果仔细看了这种方法，从直观也可以感觉到这是一种很 稳健的方法。
HoG 方法也在 OpenCV 中实现了:HOGDescriptor。
图像拼接，另一个相关的词是 Panoramic。在 Computer Vision: Algorithms and Applications 一书中，有专门一章是讨论这个问题。这里的 两面文章一篇是综述，一篇是这方面很经典的文章。
KLT跟踪算法，基于Lucas-Kanade提出的配准算法。除了三篇很经典的文章，最后一篇给出了OpenCV实现KLT的细节。
LBP。OpenCV 的 Cascade 分类器也支持 LBP，用来取代 Haar 特征。
关于 Low level vision 的两篇很不错的文章
A general framework for low level vision
LDAHash Improved Matching with Smaller Descriptors
15. Harris
A combined corner and edge detector
16. Histograms of Oriented Gradients
Histograms of Oriented Gradients for Human Detection NavneetDalalThesis.pdf
17. Image Distance
Comparing Images Using the Hausdorff Distance
18. Image Stitching
Image Alignment and Stitching A Tutorial
Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features 19. KLT
An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision full version Good Features to Track
Lucas-Kanade 20 Years On A Unifying Framework
Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker OpenCV
20. Local Binary Pattern
Multiresolution gray-scale and rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns Face Recognition with Local Binary Patterns
Face Description with Local Binary Patterns
Rotation-Invariant Image and Video Description With Local Binary Pattern Features
21. Low-Level Vision
Learning Low-Level Vision
22. Mean Shift
均值漂移算法，在跟踪中非常流行的方法。Comaniciu 在这个方面做出了重要的贡献。最后三篇，一篇是 CVIU 上的 top download 文章， 一篇是最新的 PAMI 上关于 Mean Shift 的文章，一篇是 OpenCV 实现的文章。
Mean shift, mode seeking, and clustering
Mean shift a robust approach toward feature space analysis
Mean-shift blob tracking through scale space
Object tracking using SIFT features and mean shift
Mean Shift Trackers with Cross-Bin Metrics
OpenCV Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface 23. MSER
这篇文章发表在 2002 年的 BMVC 上，后来直接录用到 2004 年的 IVC 上，内容差不多。MSER 在 Sonka 的书里面也有提到。
首先要说的是第一篇文章的作者，Kah-Kay Sung。他是 MIT 的博士，后来到新加坡国立任教，极具潜力的一个老师。不幸的是，他和他 的妻子都在 2000 年的新加坡空难中遇难，让人唏嘘不已。
Robust Wide Baseline Stereo from Maximally Stable Extremal Regions MSER Author Presentation
Robust wide-baseline stereo from maximally stable extremal regions Are MSER Features Really Interesting
24. Object Detection
http://en.wikipedia.org/wiki/Singapore_Airlines_Flight_006 最后一篇文章也是 Fua 课题组的，作者给出的 demo 效果相当好。 Example-based learning for view-based human face detection Learning the Statistics of People in Images and Video
Learning to Detect a Salient Object
A Real-Time Deformable Detector
25. Object Tracking
跟踪也是计算机视觉中的经典问题。粒子滤波，卡尔曼滤波，KLT，mean shift，光流都跟它有关系。这里列出的是传统意义上的跟踪， 尤其值得一看的是 2008 的 Survey 和 2003 年的 Kernel based tracking。
Kernel-based object tracking
Tracking People by Learning Their Appearance
Object Tracking A Survey
Segmentation and Tracking of Multiple Humans in Crowded Environments Hough Forests for Object Detection, Tracking, and Action Recognition Robust Object Tracking with Online Multiple Instance Learning
PWP3D Real-Time Segmentation and Tracking of 3D Objects
26. OCR
一个非常成熟的领域，已经很好的商业化了。
Historical review of OCR research and development Video OCR A Survey and Practitioner's Guide
27. Optical Flow
光流法，视频分析所必需掌握的一种算法。
Determine Optical Flow
Performance of optical flow techniques
The Computation of Optical Flow
Tutorial Computing 2D and 3D Optical Flow
Optical Flow Estimation
Learning Optical Flow
A Database and Evaluation Methodology for Optical Flow 28. Particle Filter
粒子滤波，主要给出的是综述以及 1998 IJCV 上的关于粒子滤波发展早期的经典文章。
仍然是综述类，关于行人和人体的运动检测和动作识别。
CONDENSATION—Conditional Density Propagation for Visual Tracking A tutorial on particle filters for online nonlinear non-Gaussian Bayesian tracking Particle filters for positioning, navigation, and tracking
particle filter
29. Pedestrian and Human detection
Visual analysis of human movement_ A survey
A Survey of Computer Vision-Based Human Motion Capture Image change detection algorithms a systematic survey
a survey of avdances in vision based human motion capture Vision-based human motion analysis An overview
Pedestrian Detection via Periodic Motion Analysis
A survey of skin-color modeling and detection methods
A survey on vision-based human action recognition
Pedestrian Detection An Evaluation of the State of the Art 30. Scene Classification
当相机越来越傻瓜化的时候，自动场景识别就非常重要。这是比拼谁家的 Auto 功能做的比较好的时候了。
Modeling the Shape of the Scene A Holistic Representation of the Spatial Envelope Visual Word Ambiguity
A Thousand Words in a Scene
Evaluating Color Descriptors for Object and Scene Recognition
CENTRIST A Visual Descriptor for Scene Categorization
31. Shadow Detection
Detecting moving shadows-- algorithms and evaluation
32. Shape
关于形状，主要是两个方面:形状的表示和形状的识别。形状的表示主要是从边缘或者区域当中提取不变性特征，用来做检索或者识别。 这方面 Sonka 的书讲的比较系统。2008 年的那篇综述在这方面也讲的不错。至于形状识别，最牛的当属 J Malik 等提出的 Shape
Context。
IMPROVED MOMENT INVARIANTS FOR SHAPE DISCRIMINATION Pattern Recognition by Affine Moment Invariants
IMAGE RETRIEVAL USING COLOR AND SHAPE
Shape matching similarity measures and algorithms
Shape matching and object recognition using shape contexts Review of shape representation and description techniques Integral Invariants for Shape Matching
A Survey of Shape Feature Extraction Techniques
33. SIFT
关于 SIFT，实在不需要介绍太多，一万多次的引用已经说明问题了。SURF 和 PCA-SIFT 也是属于这个系列。后面列出了几篇跟 SIFT 有 关的问题。
Object recognition from local scale-invariant features
Evaluation of Interest Point Detectors
Speeded-Up Robust Features (SURF)
PCA-SIFT A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints
Improving Bag-of-Features for Large Scale Image Search
SIFTflow Dense Correspondence across Scenes and its Applications 34. SLAM
Simultaneous Localization and Mapping, 同步定位与建图。
SLAM 问题可以描述为: 机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位 的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。
纹理特征也是物体识别和检索的一个重要特征集。
Kadal 创立了 TLD，跟踪学习检测同步进行，达到稳健跟踪的目的。他的两个导师也是大名鼎鼎，一个是发明 MSER 的 Matas，一个是 Mikolajczyk。他还创立了一个公司 TLD Vision s.r.o. 这里给出了他的系列文章，最后一篇是刚出来的 PAMI。
Simultaneous Localization and Map-Building Using Active Vision MonoSLAM Real-Time Single Camera SLAM
35. Texture Feature
Textural features for image classification
Statistical and structural approaches to texture
Texture features for browsing and retrieval of image data Brief review of invariant texture analysis methods
Color Local Texture Features for Color Face Recognition 36. TLD
Online learning of robust object detectors during unstable tracking
P-N Learning Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints FACE-TLD TRACKING-LEARNING-DETECTION APPLIED TO FACES Tracking-Learning-Detection
37. Video Surveillance
前两篇是两个很有名的视频监控系统，里面包含了很丰富的信息量，比如 CMU 的那个系统里面的背景建模算法也是相当简单有效的。 最后一篇是比较近的综述。
Haar+Adaboost 的弱弱联手，组成了最强大的利器。在 OpenCV 里面有它的实现，也可以选择用 LBP 来代替 Haar 特征。
历时一个多月，终于用业余时间把这些资料整理出来了，总算了却了一块心病，也不至于再看着一堆资料发愁了。以后可能会有些小修 小补，但不会有太大的变化了。万里长征走完了第一步，剩下的就是理解和消化了。借新浪 ishare 共享出来，希望能够对你的科研也有 一定的帮助。最后简单统计一下各个年份出现的频率。
A System for Video Surveillance and Monitoring W4-- real-time surveillance of people and their activities The evolution of video surveillance an overview
38. Viola-Jones
Rapid object detection using a boosted cascade of simple features Robust Real-time Face Detection 我一个自学图形渲染转行的，最近又开始学这个是不是会吃不消[思考] 厉害了，一己之力看过这么多论文 感觉我当年毕业论文就是视觉图像的方向，白瞎了这么热门 可是现在啥啥图像岗位都要深度学习 这文章需要更新了，内容有年代感了。 前cnn时代很全面的一篇综述了，读研时看过大概十分之一
页:
[1]