圖像處理與機器視覺初學者學習路線

首先，搞圖像處理，熟悉圖像算法是必經之路，如果上過圖像處理這門課的話，再好不過。如果沒有，我推薦中科院研究生院劉定生老師的數字圖像處理與分析（視頻），這位老師上課引人入勝，值得推薦。其次，在這個階段，配套的書籍自然是《岡薩雷斯版數字圖像處理》這本書，最好同時用matlab軟件，仿真每一個圖像算法案例，推薦《matlab寶典》。大概花一個月時間，基本的圖像算法，相信你已經學完了。第二階段，希望你再次認真學習C++，推薦《C++ Primer》，因為以后我們開發程序，都是基於類的開發，什么虛函數，類的繼承、多態、命名空間、文件的輸入輸出、模板STL都應非常熟悉。在這之后，VC++你也應該掌握，聖經級的書籍自然是孫鑫的《VC++深入詳解》，大概花一個時間，將書上每一個代碼都敲一邊，消息的映射機制，尤其要非常熟悉，MFC的框架結構也應明白。在此階段，有時間的話，看看中科院研究生院楊力祥老師的高級windows程序設計（視頻），這些代碼開發都是基於VC6.0的。

以上如果你都搞明白了，就進入重頭戲了。將圖像處理算法和代碼結合起來，進行開發。首推北航老師謝鳳英,趙主培主編的《Visual C++數字圖像處理》這本書，將上面的代碼都敲一邊，你會有不一樣的感覺。

最后一個階段，因為在實際的開發過程中，不可能每一基本算法都要自己寫，前人已經寫好了。所以推薦大家使用opencv這個開源庫，他實現了大多數圖像算法，實際開發中，用他的函數就夠了，推薦書籍《學習opencv》，《opencv教程》，視頻自然是龐峰老師的視頻，大家可以在opencv中文論壇上免費觀看。至此，該掌握的工具你已經掌握了，但是將MFC和opencv結合起來開發，最好是要有一個項目，你會理解許多。下面是一些大牛：

第一波是一些資源豐富的博客，有算法介紹，也有代碼實現：

1、畢業於荷蘭特溫特大學的Dirk-Jan Kroon博士，在Mathworks的FileExchange上的鏈接，曾經到訪過他原來讀書時的主頁，當時有句話對他的評價是，他非常喜歡計算機編程，這個真不假，下面這個鏈接里有他用Matlab寫成的近百個程序源碼，質量非常高，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，不知道是誰始作俑者）必去的一個網站，里面有大量關於這個主題內容的介紹，包括最新的成果，評測和對比。
http://www.alphamatting.com/

3、laviewpbt的專欄，他有兩個基本同步的博客，一個在CSDN，一個在博客園，自稱是“一心無二用，本人只專注於基礎圖像算法的實現與優化，如圖像增強、濾鏡、分割、解碼編碼等，無心戀及圖像識別。 ”。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，寫代碼處理並不是難事。
http://www.cnblogs.com/Imageshop/

4、Rachel Zhang的專欄（浙大計算機女碩士），CSDN博客排名百名以內的名博，里面有大量圖像處理和計算機視覺的資料，有算法講解，也有很多代碼實現（OpenCV居多，少量Matlab）
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/category/1173803/2

5、小魏的修行路（又一個女學霸，博主應該是北大女碩士），博客都是圖文並茂的，很詳細很用心，代碼實現上也是用OpenCV的居多。
http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/

6、非常棒的網站，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20個大的Topics，具體每個Topics里面還有許多具體的實現分支，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），適合初學者參考。

http://www.librow.com/articles

 

8、采石工的博客

數學功底深厚、原理推導明晰的博客。非常值得推薦！

http://www.cnblogs.com/quarryman/

 

第二波是我所關注的一些研究方向上比較前沿的學者主頁：

 

1、KAZE特征檢測作者的主頁，里面有文章，也有代碼實現。Pablo F. Alcantarilla博士人非常Nice，我給他寫Email討論問題，基本上8個小時之內就能收到回復，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、在去噪領域中當前最成功的算法莫過於BM3D系列（當然還有BM4D等等），下面這個是項目的主頁，非常值得推薦，對於研究降噪問題的同學實在應該仔細看看。

http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/

 

3、布朗大學Douglas Lanman博士的主頁，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、兩位以色列學者（猶太人）的主頁。經驗中，大部分Paper的作者會在自己的網站上貼出文章，但很少附有代碼，如果你自己去寫個代碼，很多都無法達到作者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，看到了以色列女學者Anat Levin的主頁，作者就提供有matlab代碼，很值得推薦。
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~levina/
另外一個以色列學者（以色列理工的Guy Gilboa教授）的主頁（有關於TV去噪的代碼）。
http://visl.technion.ac.il/~gilboa/PDE-filt/tv_denoising.html