圖像處理與機器視覺(jué)網(wǎng)絡(luò )資源收羅——傾心大放送

　　做圖像處理或計算機視覺(jué)研究和開(kāi)發(fā)，常會(huì )在線(xiàn)搜索一些資源，日積月累便挖出了一堆比較牛的博主，特別說(shuō)明：做這個(gè)方向的人很多，牛人也很多，但是這些資源大部分主要突出實(shí)用主義，相關(guān)博主也并不一定是這個(gè)領(lǐng)域中的泰山北斗(第一波中大部分都不是學(xué)校里的教授)，但是他們的空間里真的有料，可以學(xué)到很多。不斷更新中，但大浪淘沙，我只保留最值得推薦的。

　　第一波是一些資源豐富的博客，有算法介紹，也有代碼實(shí)現：

　　1、畢業(yè)于荷蘭特溫特大學(xué)的Dirk-Jan Kroon博士，在Mathworks的FileExchange上的鏈接，曾經(jīng)到訪(fǎng)過(guò)他原來(lái)讀書(shū)時(shí)的主頁(yè)，當時(shí)有句話(huà)對他的評價(jià)是，他非常喜歡計算機編程，這個(gè)真不假，下面這個(gè)鏈接里有他用Matlab寫(xiě)成的近百個(gè)程序源碼，質(zhì)量非常高，而且涉獵廣泛。

　　http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/authors/29180

　　2、這是研究 image matting(中文叫摳圖——這名字真難聽(tīng)，不知道是誰(shuí)始作俑者)必去的一個(gè)網(wǎng)站，里面有大量關(guān)于這個(gè)主題內容的介紹，包括最新的成果，評測和對比。

　　http://www.alphamatting.com/

　　3、laviewpbt的專(zhuān)欄，他有兩個(gè)基本同步的博客，一個(gè)在CSDN，一個(gè)在博客園，自稱(chēng)是“一心無(wú)二用，本人只專(zhuān)注于基礎圖像算法的實(shí)現與優(yōu)化，如圖像增強、濾鏡、分割、解碼編碼等，無(wú)心戀及圖像識別。 ”。博客中很少有提供完整的源代碼，但是對理論算法的介紹非常到位，我也同意博主的看法，如果真的對算法理解到位了，寫(xiě)代碼處理并不是難事。

　　http://www.cnblogs.com/Imageshop/

　　4、Rachel Zhang的專(zhuān)欄(浙大計算機女碩士)，CSDN博客排名百名以?xún)鹊拿?，里面有大?a class="contentlabel" href="http://dyxdggzs.com/news/listbylabel/label/圖像處理">圖像處理和計算機視覺(jué)的資料，有算法講解，也有很多代碼實(shí)現(OpenCV居多，少量Matlab)

　　http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/category/1173803/2

　　5、小魏的修行路(又一個(gè)女學(xué)霸，博主應該是北大女碩士)，博客都是圖文并茂的，很詳細很用心，代碼實(shí)現上也是用OpenCV的居多。

　　http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/

　　6、非常棒的網(wǎng)站，超多資源。IPOL is a research journal of image processing and image analysis. Each article contains a text on an algorithm and its source code。討論了超過(guò)20個(gè)大的Topics，具體每個(gè)Topics里面還有許多具體的實(shí)現分支，配有可供研究的源代碼。研究圖像處理不可不看的網(wǎng)站。

　　http://www.ipol.im/

　　7、LIBROW，口號是The Helpful Mathematics，算法文章 && C++代碼(算法偏基礎)，適合初學(xué)者參考。

　　http://www.librow.com/articles

　　8、采石工的博客

　　數學(xué)功底深厚、原理推導明晰的博客。非常值得推薦!

　　http://www.cnblogs.com/quarryman/

　　第二波是我所關(guān)注的一些研究方向上比較前沿的學(xué)者主頁(yè)：

　　1、KAZE特征檢測作者的主頁(yè)，里面有文章，也有代碼實(shí)現。Pablo F. Alcantarilla博士人非常Nice，我給他寫(xiě)Email討論問(wèn)題，基本上8個(gè)小時(shí)之內就能收到回復，也非常感謝他提供的一些參考資料。

　　http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/kaze.html

　　2、在去噪領(lǐng)域中當前最成功的算法莫過(guò)于BM3D系列(當然還有BM4D等等)，下面這個(gè)是項目的主頁(yè)，非常值得推薦，對于研究降噪問(wèn)題的同學(xué)實(shí)在應該仔細看看。

　　http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/

　　3、布朗大學(xué)Douglas Lanman博士的主頁(yè)，很多有意思的成果，部分有代碼資源下載

　　http://mesh.brown.edu/dlanman/courses.html

　　4、兩位以色列學(xué)者(猶太人)的主頁(yè)。經(jīng)驗中，大部分Paper的作者會(huì )在自己的網(wǎng)站上貼出文章，但很少附有代碼，如果你自己去寫(xiě)個(gè)代碼，很多都無(wú)法達到作者paper中給出的效果，吹水的可能性極大。但是在研究Close-form soluting 的圖像matting時(shí)，看到了以色列女學(xué)者Anat Levin的主頁(yè)，作者就提供有matlab代碼，很值得推薦。

　　http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~levina/

　　另外一個(gè)以色列學(xué)者(以色列理工的Guy Gilboa教授)的主頁(yè)(有關(guān)于TV去噪的代碼)。

　　http://visl.technion.ac.il/~gilboa/PDE-filt/tv_denoising.html