【计算机视觉】图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展 (2)

（2）OpenCV有一堆图像处理和计算机视觉的大牛在维护，bug在逐步减少，每个新的版本都会带来不同的惊喜。而且它已经或者逐步在移植到不懂的平台,并提供了对Python的很好的支持。

（3）在OpenCV上可以尝试各种最新以及成熟的技术，而不需要自己从头去写，比如人脸检测（Harr，LBP），DPM（Latent SVM），高斯背景模型，特征检测，聚类，hough变换等等 。而且它还支持各种机器学习方法（SVM，NN，KNN，决策树，Boosting等），使用起来很简单。

（4）文档内容丰富，并且给出了很多示例程序。当然也有一些地方文档描述不清楚，不过看看代码就很清楚了。

（5）完全开源。可以从中间提取出任何需要的算法。

（6）从学校出来后，除极少数会继续在学术圈里，大部分还是要进入工业界。现在在工 业界，c/c++仍是主流，很多公司都会优先考虑熟悉或者精通OpenCV的。事实上，在学术界，现在OpenCV也大有取代matlab之势。以前的demo或者source code，很多作者都愿意给出matlab版本的，然后别人再呼哧呼哧改成c版本的。现在作者干脆给出c/c++版本，或者自己集成到OpenCV中去，这样能快速提升自己的影响力。
       如果想在图像处理和计算机视觉界有比较深入的研究，并且以后打算进入这个领域工作的话，建议把OpenCV作为自己的主攻方向。如果找工作的时候敢号称自己精通OpenCV的话，肯定可以找到一份满意的工作。

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。此申明：这些论文的版权归作者及其出版商所有，请勿用于商业目的。
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      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