图像处理常用网址

第一节图像处理及人工智能网站
1．图像处理基础网站，对初学者很有益
http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/noframes/fip-Contents.html。

2．中国图形图像学会/ 。

3．中国图像图形学报/。

4．美国冈萨雷斯等研究数字图像处理的网站/gonzalezwoods，里面涉及很多图像素材和图像处理算法、授课讲义和课件等。

5．图像处理教学网站 。

6．中国科技大学人工智能实验室/。

7．图象识别与人工智能研究所/。

8．人工智能历史/A-D/detaila~d/AIHistory.htm。

9．神经网络在线/。

10．人工神经网络首页/ann/index.htm。

11．北京邮电大学模式识别与智能系统网站/。

12．欧洲人工智能联合会ECCAI（European Coordinating Committee for Artificial Intelligence）/。

13．国际人工智能联合会IJCAI( IJCAI is the International Joint Conference on Artificial Intelligence, the main international gathering of researchers in AI.)/。

14.美国人工智能联合会AAAI (American Association for Artificial Intelligence (AAAI) devote to
advancing the scientific understanding of the mechanisms underlying thought and intelligent behavior and their embodiment in machines. )/。

第二节图像处理网络资源
从事图像处理方面的研究工作，需关注两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是研究工作要具备很深的实用背景。

以下提供的资源可使读者进一步了解与掌握目前国内外的研究现状和未来的研究趋势。

一、研究群体
是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页，上面提供了十分全面的资料，从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件，甚至还有搜索引擎。

ZIMAGE 是一个侧重图像分析的站点，提供Image Analysis环境～ZIMAGE 和SZIMAGE。

，康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组。

侧重医学图像方面的研究，有相当不
错的资源，可跟踪一些信息。

The statistical pattern and image analysis (SPIA)，重点研究项目是DID(文档图像解码)。

Fmrib:Image Analysis Group 主要研究：Brain Extraction Tool, Nonlinear noise reduction, Linear Image Registration, Automated Segmentation, Structural brain change analysis, motion correction, etc.
Pattern Recognition and Image Processing Lab，密歇根州立大学计算机和电子工程系的模式识别～图像处理研究组，其FTP上有许多可借鉴的文章。

Pandora:Digital Image Processing Groups，德国的一个数字图像处理研究小组，在其中能找到一些很好的链接资源。

CVCC:computer vision and image processing。

CVIP(used to be CVCC for Computer Vision and Cluster Computing) is a research group focusing on cluster-based computer vision within the Spiral Architecture。

:Multi-Disciplinary IA Research。

The mission of the Center for Image Analysis is to foster multi-disciplinary research in image, multimedia and related technologies by establishing links between academic institutes, industry and government agencies, and to transfer key technologies to help industry build next generation commercial and military imaging and multimedia systems。

PEIPA，可以通过它来搜索全世界各地的知名的计算机视觉研究组(CV Groups)。

二、图像处理GPL库
CPPima 是一个图像处理的C++函数库。

这里有较全面的库函数文档，也可以下载压缩的GZIP 包，里面包含TexInfo格式的文档。

TNimage 一个非常不错的Unix系统的图像处理工具。

可以在此基础上构建自己的专用图像处理工具包。

SourceForge 是GPL软件集散地，可寻找所需的IP库。

三、搜索资源
基本的搜索引擎（比如Google等）还是必须要依靠的，下面的链接可能会节省你一些时间：
SAL(Scientific Applications on Linux)。

PKU's SAl Mirror。

四、前沿期刊
通过如下的前沿期刊，可以了解图像处理相关领域最新的进展情况。

IEEE Trans. On PAMI；
IEEE Transactions on Image Processing；
Pattern Recognition；
Pattern Recognition Letters。