本章主要討論圖像處理與分析。雖然后面計(jì)算機(jī)視覺(jué)部分的有些內(nèi)容比如特征提取等也可以歸結(jié)到圖像分析中來(lái)，但鑒于它們與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的緊密聯(lián)系，以及它們的出處，沒(méi)有把它們納入到圖像處理與分析中來(lái)。同樣，這里面也有一些也可以劃歸到計(jì)算機(jī)視覺(jué)中去。這都不重要，只要知道有這么個(gè)方法，能為自己所用，或者從中得到靈感，這就夠了。

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1. Bilateral Filter

Bilateral Filter俗稱雙邊濾波器是一種簡(jiǎn)單實(shí)用的具有保持邊緣作用的平緩濾波器，由Tomasi等在1998年提出。它現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)揮著重大作用，尤其是在HDR領(lǐng)域。

[1998 ICCV] BilateralFiltering for Gray and Color Images

[2008 TIP] AdaptiveBilateral Filter for Sharpness Enhancement and Noise Removal

2. Color

如果對(duì)顏色的形成有一定的了解，能比較深刻的理解一些算法。這方面推薦岡薩雷斯的數(shù)字圖像處理中的相關(guān)章節(jié)以及Sharma在Digital Color Imaging Handbook中的第一章“Colorfundamentals for digital imaging”。跟顏色相關(guān)的知識(shí)包括Gamma，顏色空間轉(zhuǎn)換，顏色索引以及膚色模型等，這其中也包括著名的EMD。

[1991 IJCV] Color Indexing

[2000 IJCV] The EarthMover's Distance as a Metric for Image Retrieval

[2001 PAMI] Colorinvariance

[2002 IJCV] StatisticalColor Models with Application to Skin Detection

[2003] A review of RGBcolor spaces

[2007 PR]A survey ofskin-color modeling and detection methods

Gamma.pdf

GammaFAQ.pdf

3.Compression and Encoding

個(gè)人以為圖像壓縮編碼并不是當(dāng)前很熱的一個(gè)話題，原因前面已經(jīng)提到過(guò)。這里可以看看一篇對(duì)編碼方面的展望文章

[2005 IEEE] Trends andperspectives in image and video coding

4.Contrast Enhancement

對(duì)比度增強(qiáng)一直是圖像處理中的一個(gè)恒久話題，一般來(lái)說(shuō)都是基于直方圖的，比如直方圖均衡化。岡薩雷斯的書(shū)里面對(duì)這個(gè)話題講的比較透徹。這里推薦幾篇個(gè)人認(rèn)為不錯(cuò)的文章。

[2002 IJCV] Vision and theAtmosphere

[2003 TIP] Gray and colorimage contrast enhancement by the curvelet transform

[2006 TIP] Gray-levelgrouping (GLG) an automatic method for optimized image contrastenhancement-part II

[2006 TIP] Gray-levelgrouping (GLG) an automatic method for optimized image contrastEnhancement-part I

[2007 TIP] TransformCoefficient Histogram-Based Image Enhancement Algorithms Using Contrast Entropy

[2009 TIP] A HistogramModification Framework and Its Application for Image Contrast Enhancement

5. Deblur (Restoration)

圖像恢復(fù)或者圖像去模糊一直是一個(gè)非常難的問(wèn)題，尤其是盲圖像恢復(fù)。港中文的jiaya jia老師在這方面做的不錯(cuò)，他在主頁(yè)也給出了exe。這方面的內(nèi)容也建議看岡薩雷斯的書(shū)。這里列出了幾篇口碑比較好的文獻(xiàn)，包括古老的Richardson-Lucy方法，幾篇盲圖像恢復(fù)的綜述以及最近的幾篇文章，尤以Fergus和Jiaya Jia的為經(jīng)典。

[1972] Bayesian-BasedIterative Method of Image Restoration

[1974] an iterative techniquefor the rectification of observed distributions

[1990 IEEE] Iterativemethods for image deblurring

[1996 SPM] Blind ImageDeconvolution

[1997 SPM] Digital imagerestoration

[2005] Digital ImageReconstruction - Deblurring and Denoising

[2006 Siggraph] RemovingCamera Shake from a Single Photograph

[2008 Siggraph]High-quality Motion Deblurring from a Single Image

[2011 PAMI]Richardson-Lucy Deblurring for Scenes under a Projective Motion Path

6. Dehazing and Defog

嚴(yán)格來(lái)說(shuō)去霧化也算是圖像對(duì)比度增強(qiáng)的一種。這方面最近比較好的工作就是He kaiming等提出的Dark Channel方法。這篇論文也獲得了2009的CVPR 最佳論文獎(jiǎng)。2003年的廣東高考狀元已經(jīng)于2011年從港中文博士畢業(yè)加入MSRA（估計(jì)當(dāng)時(shí)也就二十五六歲吧），相當(dāng)了不起。

[2008 Siggraph] SingleImage Dehazing

[2009 CVPR] Single ImageHaze Removal Using Dark Channel Prior

[2011 PAMI] Single ImageHaze Removal Using Dark Channel Prior

7. Denoising

圖像去噪也是圖像處理中的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題，在數(shù)碼攝影中尤其重要。主要的方法有基于小波的方法和基于偏微分方程的方法。

[1992 SIAM] Imageselective smoothing and edge detection by nonlinear diffusion. II

[1992 SIAM] Imageselective smoothing and edge detection by nonlinear diffusion

[1992] Nonlinear totalvariation based noise removal algorithms

[1994 SIAM] Signal andimage restoration using shock filters and anisotropic diffusion

[1995 TIT] De-noising bysoft-thresholding

[1998 TIP] Orientationdiffusions

[2000 TIP] Adaptivewavelet thresholding for image denoising and compression

[2000 TIP] Fourth-orderpartial differential equations for noise removal

[2001] Denoising? through wavelet shrinkage

[2002 TIP] The CurveletTransform for Image Denoising

[2003 TIP] Noise removalusing fourth-order partial differential equation with applications to medicalmagnetic resonance images in space and time

[2008 PAMI] AutomaticEstimation and Removal of Noise from a Single Image

[2009 TIP] Is DenoisingDead

8. Edge Detection

邊緣檢測(cè)也是圖像處理中的一個(gè)基本任務(wù)。傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法有基于梯度算子，尤其是Sobel算子，以及經(jīng)典的Canny邊緣檢測(cè)。到現(xiàn)在，Canny邊緣檢測(cè)及其思想仍在廣泛使用。關(guān)于Canny算法的具體細(xì)節(jié)可以在Sonka的書(shū)以及canny自己的論文中找到，網(wǎng)上也可以搜到。最快最直接的方法就是看OpenCV的源代碼，非常好懂。在邊緣檢測(cè)方面，Berkeley的大牛J Malik和他的學(xué)生在2004年的PAMI提出的方法效果非常好，當(dāng)然也比較復(fù)雜。在復(fù)雜度要求不高的情況下，還是值得一試的。MIT的Bill Freeman早期的代表作Steerable Filter在邊緣檢測(cè)方面效果也非常好，并且便于實(shí)現(xiàn)。這里給出了幾篇比較好的文獻(xiàn)，包括一篇最新的綜述。邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中任何方向都無(wú)法逃避的一個(gè)問(wèn)題，這方面研究多深都不為過(guò)。

[1980] theory of edgedetection

[1983 Canny Thesis] findedge

[1986 PAMI] AComputational Approach to Edge Detection

[1990 PAMI] Scale-spaceand edge detection using anisotropic diffusion

[1991 PAMI] The design anduse of steerable filters

[1995 PR] Multiresolutionedge detection techniques

[1996 TIP] Optimal edgedetection in two-dimensional images

[1998 PAMI] Local ScaleControl for Edge Detection and Blur Estimation

[2003 PAMI] Statisticaledge detection_ learning and evaluating edge cues

[2004 IEEE] Edge DetectionRevisited

[2004 PAMI] Design ofsteerable filters for feature detection using canny-like criteria

[2004 PAMI] Learning toDetect Natural Image Boundaries Using Local Brightness, Color, and Texture Cues

[2011 IVC] Edge and lineoriented contour detection State of the art

9. Graph Cut

基于圖割的圖像分割算法。在這方面沒(méi)有研究，僅僅列出幾篇引用比較高的文獻(xiàn)。這里又見(jiàn)J Malik，當(dāng)然還有華人杰出學(xué)者Jianbo Shi，他的主頁(yè)非常搞笑，在醒目的位置標(biāo)注Do not flyChina Eastern Airlines ...?看來(lái)是被坑過(guò)，而且坑的比較厲害。這個(gè)領(lǐng)域，俄羅斯人比較厲害。

[2000 PAMI] Normalizedcuts and image segmentation

[2001 PAMI] Fastapproximate energy minimization via graph cuts

[2004 PAMI] What energyfunctions can be minimized via graph cuts

10.Hough Transform

雖然霍夫變換可以擴(kuò)展到廣義霍夫變換，但最常用的還是檢測(cè)圓和直線。這方面同樣推薦看OpenCV的源代碼，一目了然。Matas在2000年提出的PPHT已經(jīng)集成到OpenCV中去了。

[1986 CVGIU] A Survey ofthe Hough Transform

[1989] A Comparative studyof Hough transform methods for circle finding

[1992 PAMI] Shapesrecognition using the straight line Hough transform_ theory and generalization

[1997 PR] Extraction ofline features in a noisy image

[2000 CVIU] RobustDetection of Lines Using the Progressive Probabilistic Hough Transform

11. Image Interpolation

圖像插值，偶爾也用得上。一般來(lái)說(shuō)，雙三次也就夠了

[2000 TMI] Interpolationrevisited

12. Image Matting

也就是最近，我才知道這個(gè)詞翻譯成中文是摳圖，比較難聽(tīng)，不知道是誰(shuí)開(kāi)始這么翻譯的。沒(méi)有研究，請(qǐng)看文章以及Richard Szeliski的相關(guān)章節(jié)。以色列美女Levin在這方面有兩篇PAMI。

[2008 Fnd] Image and VideoMatting A Survey

[2008 PAMI] A Closed-FormSolution to Natural Image Matting

[2008 PAMI] SpectralMatting

13.? Image Modeling

圖像的統(tǒng)計(jì)模型。這方面有一本專門的著作Natural Image Statistics

[1994] The statistics ofnatural images

[2003 JMIV] On Advances inStatistical Modeling of Natural Images

[2009 IJCV] Fields ofExperts

[2009 PAMI] Modelingmultiscale subbands of photographic images with fields of Gaussian scalemixtures

14. Image Quality Assessment

在圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方面，Bovik是首屈一指的。這位老師也很有意思，作為編輯出版了很多書(shū)。他也是IEEE的Fellow

[2004 TIP] Image qualityassessment from error visibility to structural similarity

[2011 TIP] blind imagequality assessment From Natural Scene Statistics to Perceptual Quality

15.? Image Registration

圖像配準(zhǔn)最早的應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像上，在圖像融合之前需要對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。在現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，配準(zhǔn)也是一個(gè)需要理解的概念，比如跟蹤，拼接等。在KLT中，也會(huì)涉及到配準(zhǔn)。這里主要是綜述文獻(xiàn)。

[1992 MIA] Image matching asa diffusion process

[1992 PAMI] A Method forRegistration of 3-D shapes

[1992] a survey of imageregistration techniques

[1998 MIA] A survey ofmedical image registration

[2003 IVC] Imageregistration methods a survey

[2003 TMI]Mutual-Information-Based Registration of Medical Survey

[2011 TIP] Hairisregistration

16. Image Retrieval

圖像檢索曾經(jīng)很熱，在2000年之后似乎消停了一段時(shí)間。最近各種圖像的不變性特征提出來(lái)之后，再加上互聯(lián)網(wǎng)搜索的商業(yè)需求，這個(gè)方向似乎又要火起來(lái)了，尤其是在工業(yè)界。這仍然是一個(gè)非常值得關(guān)注的方面。而且圖像檢索與目標(biāo)識(shí)別具有相通之處，比如特征提取和特征降維。這方面的文章值得一讀。在最后給出了兩篇Book chapter，其中一篇還是中文的。

[2000 PAMI] Content-basedimage retrieval at the end of the early years

[2000 TIP] PicToSeekCombining Color and Shape Invariant Features for Image Retrieval

[2002] Content-Based ImageRetrieval Systems A Survey

[2008] Content-Based ImageRetrieval-Literature Survey

[2010] Plant ImageRetrieval Using Color,Shape and Texture Features

[2012 PAMI] A MultimediaRetrieval Framework Based on Semi-Supervised Ranking and Relevance Feedback

CBIR Chinese

fundament of cbir

17. Image Segmentation

圖像分割，非常基本但又非常難的一個(gè)問(wèn)題。建議看Sonka和岡薩雷斯的書(shū)。這里給出幾篇比較好的文章，再次看到了J Malik。他們給出了源代碼和測(cè)試集，有興趣的話可以試試。

[2004 IJCV] EfficientGraph-Based Image Segmentation

[2008 CVIU] Imagesegmentation evaluation A survey of unsupervised methods

[2011 PAMI] ContourDetection and Hierarchical Image Segmentation

18. Level Set

大名鼎鼎的水平集，解決了Snake固有的缺點(diǎn)。Level set的兩位提出者Sethian和Osher最后反目，實(shí)在讓人遺憾。個(gè)人以為，這種方法除了迭代比較費(fèi)時(shí)，在真實(shí)場(chǎng)景中的表現(xiàn)讓人生疑。不過(guò)，2008年ECCV上的PWP方法在結(jié)果上很吸引人。在重初始化方面，Chunming Li給出了比較好的解決方案

[1995 PAMI] Shape modelingwith front propagation_ a level set approach

[2001 JCP] Level SetMethods_ An Overview and Some Recent Results

[2005 CVIU] Geodesicactive regions and level set methods for motion estimation and tracking

[2007 IJCV] A Review ofStatistical Approaches to Level Set Segmentation

[2008 ECCV] RobustReal-Time Visual Tracking using Pixel-Wise Posteriors

[2010 TIP] DistanceRegularized Level Set Evolution and its Application to Image Segmentation

19.Pyramid

其實(shí)小波變換就是一種金字塔分解算法，而且具有無(wú)失真重構(gòu)和非冗余的優(yōu)點(diǎn)。Adelson在1983年提出的Pyramid優(yōu)點(diǎn)是比較簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較方便。

[1983] The LaplacianPyramid as a Compact Image Code

20. Radon Transform

Radon變換也是一種很重要的變換，它構(gòu)成了圖像重建的基礎(chǔ)。關(guān)于圖像重建和radon變換，可以參考章毓晉老師的書(shū)，講的比較清楚。

[1993 PAMI] Imagerepresentation via a finite Radon transform

[1993 TIP] The fastdiscrete radon transform I theory

[2007 IVC] Generalisedfinite radon transform for N×N images

21.Scale Space

尺度空間濾波在現(xiàn)代不變特征中是一個(gè)非常重要的概念，有人說(shuō)SIFT的提出者Lowe是不變特征之父，而Linderburg是不變特征之母。雖然尺度空間濾波是Witkin最早提出的，但其理論體系的完善和應(yīng)用還是Linderburg的功勞。其在1998年IJCV上的兩篇文章值得一讀，不管是特征提取方面還是邊緣檢測(cè)方面。

[1987] Scale-spacefiltering

[1990 PAMI] Scale-Spacefor Discrete Signals

[1994] Scale-space theoryA basic tool for analysing structures at different scales

[1998 IJCV] Edge Detectionand Ridge Detection with Automatic Scale Selection

[1998 IJCV] FeatureDetection with Automatic Scale Selection

22. Snake

活動(dòng)輪廓模型，改變了傳統(tǒng)的圖像分割的方法，用能量收縮的方法得到一個(gè)統(tǒng)計(jì)意義上的能量最小（最大）的邊緣。

[1987 IJCV] Snakes ActiveContour Models

[1996 ] deformable modelin medical image A Survey

[1997 IJCV] geodesicactive contour

[1998 TIP] Snakes, shapes,and gradient vector flow

[2000 PAMI] Geodesic activecontours and level sets for the detection and tracking of moving objects

[2001 TIP] Active contourswithout edges

23.? Super Resolution

超分辨率分析。對(duì)這個(gè)方向沒(méi)有研究，簡(jiǎn)單列幾篇文章。其中Yang Jianchao的那篇在IEEE上的下載率一直居高不下。

[2002] Example-BasedSuper-Resolution

[2003 SPM] Super-Resolution Image Reconstruction A Technical Overview

[2009 ICCV] Super-Resolutionfrom a Single Image

[2010 TIP] ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation

24. Thresholding

閾值分割是一種簡(jiǎn)單有效的圖像分割算法。這個(gè)topic在岡薩雷斯的書(shū)里面講的比較多。這里列出OTSU的原始文章以及一篇不錯(cuò)的綜述。

[1979 IEEE] OTSU Athreshold selection method from gray-level histograms

[2001 JISE] A Fast Algorithmfor Multilevel Thresholding

[2004 JEI] Survey overimage thresholding techniques and quantitative performance evaluation

25. Watershed

分水嶺算法是一種非常有效的圖像分割算法，它克服了傳統(tǒng)的閾值分割方法的缺點(diǎn)，尤其是Marker-Controlled Watershed，值得關(guān)注。Watershed在岡薩雷斯的書(shū)里面講的比較詳細(xì)。

[1991 PAMI] Watersheds indigital spaces an efficient algorithm based on immersion simulations

[2001]The WatershedTransform Definitions, Algorithms and Parallelizat on Strategies

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展（4）图像处理与分析的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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