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参考文献
[1]

Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, 和 Sabine Susstrunk. SLIC 超像素与最先进超像素方法的比较IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 34(11):2274–2282, 2012年11月。

[2]

A. Aggarwal, J. Chang, 和 Chee K. Yap. 最小面积外接多边形The Visual Computer, 7:112–117, 1985。

[3]

Motilal Agrawal, Kurt Konolige, 和 Morten Rufus Blas. Censure: 用于实时特征检测与匹配的中心环绕极值。收录于 Computer Vision–ECCV 2008, 第102–115页。Springer, 2008。

[4]

Timo Ahonen, Abdenour Hadid, 和 Matti Pietikäinen. 基于局部二值模式的人脸识别。收录于 Computer vision-eccv 2004, 第469–481页。Springer, 2004。

[5]

Cuneyt Akinlar 和 Cihan Topal. Edlines:具有误检控制的实时线段检测器。Pattern Recognition Letters, 32(13):1633–1642, 2011。

[6]

Cuneyt Akinlar 和 Cihan Topal. Edpf:具有误检控制的实时无参数边缘段检测器。International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 26(01):1255002, 2012。

[7]

Cuneyt Akinlar 和 Cihan Topal. Edcircles:具有误检控制的实时圆检测器。Pattern Recognition, 46(3):725–740, 2013。

[8]

Cuneyt Akinlar 和 Cihan Topal. Colored:通过边缘绘制 (ED) 进行彩色边缘和分段检测。Journal of Visual Communication and Image Representation, 44:82–94, 2017。

[9]

Yagiz Aksoy, Tunc Ozan Aydin, 和 Marc Pollefeys. 为自然图像抠图设计有效的像素间信息流。收录于 Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 第29–37页, 2017。

[10]

Alexandre Alahi, Raphael Ortiz, 和 Pierre Vandergheynst. Freak:快速视网膜关键点。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on, 第510–517页。IEEE, 2012。

[11]

Pablo Fernández Alcantarilla, Adrien Bartoli, 和 Andrew J Davison. KAZE 特征。收录于 Computer Vision–ECCV 2012, 第214–227页。Springer, 2012。

[12]

Pablo Fernández Alcantarilla, Jesús Nuevo, 和 Adrien Bartoli. 用于非线性尺度空间中加速特征提取的快速显式扩散。第13.1–13.11页, 2013。

[13]

Stefano Allegretti, Federico Bolelli, 和 Costantino Grana. 优化的基于块的 GPU 连通域标记算法。IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 31(2):423–438, 2019。

[14]

Nicolas Andreff, Radu Horaud, 和 Bernard Espiau. 在线手眼标定。收录于 Proceedings of the 2Nd International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling, 3DIM'99, 第430–436页, Washington, DC, USA, 1999. IEEE Computer Society。

[15]

Relja Arandjelovic. 提高对象检索性能每个人都应该知道的三件事。收录于 Proceedings of the 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), CVPR '12, 第2911–2918页, Washington, DC, USA, 2012. IEEE Computer Society。

[16]

Boris Babenko, Ming-Hsuan Yang, 和 Serge Belongie. 基于在线多实例学习的视觉跟踪。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009. IEEE Conference on, 第983–990页。IEEE, 2009。

[17]

Dana H Ballard. 推广霍夫变换以检测任意形状Pattern recognition, 13(2):111–122, 1981。

[18]

Daniel Barath 和 Jiri Matas. Graph-cut RANSAC。收录于 Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018年6月。

[19]

Daniel Barath, Maksym Ivashechkin, 和 Jiri Matas. Progressive NAPSAC:从逐渐增长的邻域中采样, 2019。

[20]

Daniel Barath, Jana Noskova, Maksym Ivashechkin, 和 Jiri Matas. MAGSAC++,一种快速、可靠且准确的鲁棒估计器。收录于 Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020年6月。

[21]

Jonathan T Barron 和 Ben Poole. 快速双边解算器。收录于 European Conference on Computer Vision (ECCV), 第617–632页。Springer International Publishing, 2016。

[22]

Herbert Bay, Tinne Tuytelaars, 和 Luc Van Gool. SURF: 加速稳健特征。Computer Vision–ECCV 2006, 第404–417页, 2006。

[23]

Asker M Bazen 和 Sabih H Gerez. 计算指纹方向场和奇异点的系统方法。IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 24(7):905–919, 2002。

[24]

Christian Beecks, Merih Seran Uysal, 和 Thomas Seidl. 签名二次形式距离。收录于 CIVR, 第438–445页。ACM, 2010。

[25]

Peter N. Belhumeur, João P Hespanha, 和 David Kriegman. 特征脸 vs. Fisher脸:使用类别特定线性投影的识别。Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 19(7):711–720, 1997。

[26]

Alexandre Benoit, Alice Caplier, Barthélémy Durette, 和 Jeanny Hérault. 使用人类视觉系统建模进行仿生低级图像处理。Computer vision and Image understanding, 114(7):758–773, 2010。

[27]

L Berger, V A Raghunathan, C Launay, D Ausserré, 和 Y Gallot. 二维凝聚:薄共聚物薄膜的实验与数值模拟。The European Physical Journal B - Condensed Matter and Complex Systems, 2(1):93–99, 1998。

[28]

JiaWang Bian, Wen-Yan Lin, Yasuyuki Matsushita, Sai-Kit Yeung, Tan Dat Nguyen, 和 Ming-Ming Cheng. GMS:基于网格的运动统计,用于快速、超稳健的特征对应。收录于 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017。

[29]

Josef Bigun. Vision with direction. Springer, 2006。

[30]

Stan Birchfield 和 Carlo Tomasi. 对图像采样不敏感的像素差异度量Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 20(4):401–406, 1998。

[31]

Jose-Luis Blanco. SE(3) 变换参数化与流形优化教程。技术报告 012010, University of Malaga, 2010。

[32]

Federico Bolelli, Michele Cancilla, 和 Costantino Grana. 加速连通域标记算法的另外两种策略。收录于 Image Analysis and Processing - ICIAP 2017, 第10485卷, 第48–58页。Springer, 2017。

[33]

Federico Bolelli, Stefano Allegretti, Lorenzo Baraldi, 和 Costantino Grana. Spaghetti 标记:用于基于块的连通域标记的有向无环图IEEE Transactions on Image Processing, 29(1):1999–2012, 2019。

[34]

Federico Bolelli, Stefano Allegretti, 和 Costantino Grana. 一图以统之 (One DAG to rule them all)IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021。

[35]

David S. Bolme, J. Ross Beveridge, Bruce A. Draper, 和 Man Lui Yui. 使用自适应相关滤波器的视觉对象跟踪。收录于 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010。

[36]

Gunilla Borgefors. 数字图像中的距离变换Computer vision, graphics, and image processing, 34(3):344–371, 1986。

[37]

Léon Bottou. 基于随机梯度下降的大规模机器学习。收录于 Proceedings of COMPSTAT'2010, 第177–186页。Springer, 2010。

[38]

Jean-Yves Bouguet. Lucas-Kanade 特征跟踪算法的增量式金字塔实现描述Intel Corporation, 5, 2001。

[39]

Jean-Yves Bouguet. 用于 MATLAB 的相机标定工具箱 [EB/OL], 2004。

[40]

GR Bradski 和 J Davis. 利用运动历史梯度的运动分割与姿态识别。收录于 Applications of Computer Vision, 2000, Fifth IEEE Workshop on., 第238–244页。IEEE, 2000。

[41]

Gary R Bradski. 用于感知用户界面的计算机视觉面部跟踪。1998。

[42]

Leo Breiman, Jerome Friedman, Charles J Stone, 和 Richard A Olshen. 分类与回归树 (CART)。CRC press, 1984。

[43]

Matthew Brown 和 David G Lowe. 使用不变特征的自动全景图像拼接International journal of computer vision, 74(1):59–73, 2007。

[44]

Thomas Brox, Andres Bruhn, Nils Papenberg, 和 Joachim Weickert. 基于扭曲理论的高精度光流估计。收录于 Computer Vision-ECCV 2004, 第25–36页。Springer, 2004。

[45]

Roberto Brunelli 和 Tomaso Poggio. 通过几何特征进行人脸识别。收录于 Computer Vision—ECCV'92, 第792–800页。Springer, 1992。

[46]

Antoni Buades, Bartomeu Coll, 和 Jean-Michel Morel. 图像序列去噪不需要运动估计IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, 2005., 第70–74页, 2005。

[47]

Peter J Burt 和 Edward H Adelson. 多分辨率样条及其在图像镶嵌中的应用ACM Transactions on Graphics (TOG), 2(4):217–236, 1983。

[48]

GerPublished by ard J. Holzmann. Beyond Photography: The Digital Darkroom. Prentice Hall, 1988年出版。

[49]

Michael Calonder, Vincent Lepetit, Christoph Strecha, 和 Pascal Fua. BRIEF:二进制鲁棒独立基本特征。收录于 Computer Vision–ECCV 2010, 第778–792页。Springer, 2010。

[50]

John Canny. 边缘检测的计算方法Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, (6):679–698, 1986。

[51]

Antonin Chambolle, Vicent Caselles, Daniel Cremers, Matteo Novaga, 和 Thomas Pock. 图像分析中的全变分 (Total Variation) 简介Theoretical foundations and numerical methods for sparse recovery, 9:263–340, 2010。

[52]

Chih-Chung Chang 和 Chih-Jen Lin. LIBSVM:支持向量机库ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 2(3):27, 2011。

[53]

Carl Chatfield. 计算点到椭圆距离的简单方法。https://blog.chatfield.io/simple-method-for-distance-to-ellipse/, 2017。

[54]

Fran c cois Chaumette 和 S. Hutchinson. 视觉伺服控制,第一部分:基本方法IEEE Robotics and Automation Magazine, 13(4):82–90, 2006。

[55]

Fran c cois Chaumette 和 S. Hutchinson. 视觉伺服控制,第一部分:基本方法IEEE Robotics and Automation Magazine, 13(4):82–90, 2006。

[56]

Fran c cois Chaumette 和 S. Hutchinson. 视觉伺服控制,第二部分:先进方法IEEE Robotics and Automation Magazine, 14(1):109–118, 2007。

[57]

Ming-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen-Yan Lin, 和 Philip Torr. BING:在 300fps 下进行对象性估计的二值化范数梯度。收录于 IEEE CVPR, 2014。

[58]

Dongliang Cheng, Brian Price, Scott Cohen, 和 Michael S Brown. 使用简单特征的有效基于学习的光源估计。收录于 Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 第1000–1008页, 2015。

[59]

Hojin Cho, Hyunjoon Lee, Henry Kang, 和 Seungyong Lee. 双边纹理滤波。ACM Transactions on Graphics, 33(4):128:1–128:8, 2014年7月。

[60]

Ondrej Chum 和 Jiri Matas. 利用 PROSAC 进行匹配 - 渐进式采样一致性。收录于 Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2005。

[61]

Ondrej Chum, Jiri Matas, 和 Josef Kittler. 局部优化的 RANSAC。收录于 DAGM, 2003。

[62]

Ondrej Chum, Tomas Werner, 和 Jiri Matas. 受定向对极约束启发的基于 RANSAC 的对极几何估计。收录于 Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition. ICPR 2004, 第1卷, 第112–115页 Vol.1, 2004。

[63]

Ondrej Chum, Tomas Werner, 和 Jiri. Matas. 不受主平面影响的对极几何估计。收录于 Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2005。

[64]

Toby Collins 和 Adrien Bartoli. 基于无穷小平面的姿态估计International Journal of Computer Vision, 109(3):252–286, 2014。

[65]

Pengyu Cong, Zhiwei Xiong, Yueyi Zhang, Shenghui Zhao, 和 Feng Wu. 利用傅里叶辅助相移进行精确的动态 3D 感知。IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 9(3):396–408, 2015。

[66]

Navneet Dalal 和 Bill Triggs. 用于人体检测的方向梯度直方图 (HOG)。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on, 第1卷, 第886–893页。IEEE, 2005。

[67]

M. Danelljan, F.S. Khan, M. Felsberg, 和 J. van de Weijer. 用于实时视觉跟踪的自适应颜色属性。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2014 IEEE Conference on, 第1090–1097页, 2014年6月。

[68]

Konstantinos Daniilidis. 使用对偶四元数的手眼标定International Journal of Robotics Research, 18:286–298, 1998。

[69]

James W Davis 和 Aaron F Bobick. 使用时间模板的人类运动表示与识别。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 1997. Proceedings., 1997 IEEE Computer Society Conference on, 第928–934页。IEEE, 1997。

[70]

Brice Chaix De Lavarène, David Alleysson, Barthélémy Durette, 和 Jeanny Hérault. 通过递归滤波进行高效去马赛克。收录于 Image Processing, 2007. ICIP 2007. IEEE International Conference on, 第2卷, 第II–189页。IEEE, 2007。

[71]

Paul E Debevec 和 Jitendra Malik. 从照片中恢复高动态范围辐射图。收录于 ACM SIGGRAPH 2008 classes, 第31页。ACM, 2008。

[72]

Ferdinando Di Martino, Vincenzo Loia, Irina Perfilieva, 和 Salvatore Sessa. 一种基于正向和反向模糊变换的图像编码/解码方法。International Journal of Approximate Reasoning, 48(1):110–131, 2008。

[73]

Yaqing Ding, Jian Yang, Viktor Larsson, Carl Olsson, 和 Kalle Åström. 重新审视 P3P 问题。收录于 Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 第4872–4880页, 2023。

[74]

Piotr Dollár 和 C Lawrence Zitnick. 用于快速边缘检测的结构化森林。收录于 Computer Vision (ICCV), 2013 IEEE International Conference on, 第1841–1848页。IEEE, 2013。

[75]

Frédéric Drago, Karol Myszkowski, Thomas Annen, 和 Norishige Chiba. 用于显示高对比度场景的自适应对数映射。收录于 Computer Graphics Forum, 第22卷, 第419–426页。Wiley, 2003。

[76]

Bertram Drost 和 Slobodan Ilic. 使用多模态点对特征进行 3D 对象检测与定位。收录于 3D Imaging, Modeling, Processing, Visualization and Transmission (3DIMPVT), 2012 Second International Conference on, 第9–16页。IEEE, 2012。

[77]

Tom Drummond 和 Roberto Cipolla. 复杂结构的实时视觉跟踪。IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 24(7):932–946, 2002。

[78]

Alexander Duda 和 Udo Frese. 用于标定的棋盘格角点精确检测与定位。收录于 29th British Machine Vision Conference. British Machine Vision Conference (BMVC-29), September 3-6, Newcastle, United Kingdom. BMVA Press, 2018。

[79]

Richard O Duda, Peter E Hart, 和 David G Stork. Pattern classification. John Wiley & Sons, 2012。

[80]

Frédo Durand 和 Julie Dorsey. 用于显示高动态范围图像的快速双边滤波。收录于 ACM Transactions on Graphics (TOG), 第21卷, 第257–266页。ACM, 2002。

[81]

Ethan Eade. Gauss-Newton / Levenberg-Marquardt 优化, 2013。

[82]

Ethan Eade. 用于 2D 和 3D 变换的李群, 2017。

[83]

Niki Estner. 分割叶脉的最佳方法。

[84]

Georgios D Evangelidis 和 Emmanouil Z Psarakis. 使用增强相关系数最大化的参数化图像配准Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 30(10):1858–1865, 2008。

[85]

Zeev Farbman, Raanan Fattal, Dani Lischinski, 和 Richard Szeliski. 用于多尺度色调与细节操作的边缘保留分解。收录于 ACM Transactions on Graphics (TOG), 第27卷, 第67页。ACM, 2008。

[86]

Gunnar Farnebäck. 基于多项式展开的两帧运动估计。收录于 Image Analysis, 第363–370页。Springer, 2003。

[87]

Sina Farsiu, Dirk Robinson, Michael Elad, 和 Peyman Milanfar. 快速且稳健的超分辨率。收录于 Image Processing, 2003. ICIP 2003. Proceedings. 2003 International Conference on, 第2卷, 第II–291页。IEEE, 2003。

[88]

Raanan Fattal, Dani Lischinski, 和 Michael Werman. 梯度域高动态范围压缩。收录于 ACM Transactions on Graphics (TOG), 第21卷, 第249–256页。ACM, 2002。

[89]

Pedro Felzenszwalb 和 Daniel Huttenlocher. 采样函数的距离变换。技术报告, Cornell University, 2004。

[90]

Pedro F Felzenszwalb 和 Daniel P Huttenlocher. 高效的基于图的图像分割。第59卷, 第167–181页。Springer, 2004。

[91]

Pedro F Felzenszwalb 和 Daniel P Huttenlocher. 用于早期视觉的高效置信传播International journal of computer vision, 70(1):41–54, 2006。

[92]

Pedro F Felzenszwalb, Ross B Girshick, 和 David McAllester. 使用可变形部件模型的级联对象检测。收录于 Computer vision and pattern recognition (CVPR), 2010 IEEE conference on, 第2241–2248页。IEEE, 2010。

[93]

Pedro F Felzenszwalb, Ross B Girshick, David McAllester, 和 Deva Ramanan. 使用判别训练的基于部件的模型进行对象检测。Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 32(9):1627–1645, 2010。

[94]

Martin A. Fischler 和 Robert C. Bolles. 随机采样一致性:一种模型拟合范式及其在图像分析和自动制图中的应用。24(6):381–395, 1981年6月。

[95]

Ronald A Fisher. 多个测量值在分类学问题中的使用。Annals of eugenics, 7(2):179–188, 1936。

[96]

Andrew W Fitzgibbon 和 Robert B Fisher. 圆锥曲线拟合指南。收录于 Proceedings of the 6th British conference on Machine vision (Vol. 2), 第513–522页。BMVA Press, 1995。

[97]

Per-Erik Forssén. 用于识别与匹配的最大稳定颜色区域 (MSCR)。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 2007. CVPR'07. IEEE Conference on, 第1–8页。IEEE, 2007。

[98]

W Forstner. 一种用于检测和精确确定不同点、角点及圆形特征中心的快速算子。收录于 Proc. of the Intercommission Conference on Fast Processing of Photogrammetric Data, Interlaken, Switzerland, 1987, 第281–305页, 1987。

[99]

Jerome Friedman, Trevor Hastie, 和 Robert Tibshirani. 加法逻辑回归:提升算法 (Boosting) 的统计视角。1998。

[100]

Guillermo Gallego 和 Anthony J. Yezzi. 指数坐标下 3D 旋转导数的紧凑公式Journal of Mathematical Imaging and Vision, 51:378–384, 2014。

[101]

S. Garrido-Jurado, R. Mu noz Salinas, F.J. Madrid-Cuevas, 和 M.J. Marín-Jiménez。

[102]

Eduardo SL Gastal 和 Manuel M Oliveira. 用于边缘感知图像与视频处理的域变换。收录于 ACM Transactions on Graphics (TOG), 第30卷, 第69页。ACM, 2011。

[103]

Eduardo SL Gastal 和 Manuel M Oliveira. 用于边缘感知图像与视频处理的域变换。收录于 ACM Transactions on Graphics (TOG), 第30卷, 第69页。ACM, 2011。

[104]

Eduardo SL Gastal 和 Manuel M Oliveira. 用于实时高维滤波的自适应流形。ACM Transactions on Graphics (TOG), 31(4):33, 2012。

[105]

Jonas Geistert, Tobias Senst, 和 Thomas Sikora. 鲁棒的局部光流:密集运动矢量场插值。收录于 Picture Coding Symposium, 第1–5页, 2016。

[106]

N. Genser, J. Seiler, F. Schilling, 和 A. Kaup. 用于错误掩盖的具有信号和损失几何感知能力的频率选择外推。收录于 Proc. Picture Coding Symposium (PCS), 第159–163页, 2018年6月。

[107]

Pascal Getreuer. Malvar-He-Cutler 线性图像去马赛克Image Processing on Line, 2011。

[108]

Andrew B Godbehere, Akihiro Matsukawa, 和 Ken Goldberg. 变光照条件下用于响应式音频艺术装置的人类访客视觉跟踪。收录于 American Control Conference (ACC), 2012, 第4305–4312页。IEEE, 2012。

[109]

Lluís Gómez 和 Dimosthenis Karatzas. 自然场景中的多脚本文本提取。收录于 Proceedings of the 2013 12th International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR '13, 第467–471页。IEEE Computer Society, 2013。

[110]

Rafael C Gonzalez 等人. 数字图像基础,数字图像处理。1987。

[111]

Helmut Grabner, Michael Grabner, 和 Horst Bischof. 通过在线提升算法 (Online Boosting) 进行实时跟踪。收录于 BMVC, 第1卷, 第6页, 2006。

[112]

Costantino Grana, Daniele Borghesani, 和 Rita Cucchiara. 使用决策树的优化基于块的连通域标记IEEE Transactions on Image Processing, 19(6):1596–1609, 2010。

[113]

Rafael Grompone von Gioi, Jérémie Jakubowicz, Jean-Michel Morel, 和 Gregory Randall. LSD:线段检测器Image Processing On Line, 2:35–55, 2012。

[114]

S. Grosche, J. Seiler, 和 A. Kaup. 增量非正则图像采样模式的设计技术。收录于 Proc. IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST), 第1–6页, 2018年10月。

[115]

S. Grosche, J. Seiler, 和 A. Kaup. 非正则采样传感器的四分之一采样掩模迭代优化。收录于 Proc. 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 第26–30页, 2018年10月。

[116]

Matthias Grundmann, Vivek Kwatra, 和 Irfan Essa. 基于稳健 L1 最优相机路径的自动引导视频稳定。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on, 第225–232页。IEEE, 2011。

[117]

N Guil, José María Gonzalez-Linares, 和 Emilio L Zapata. 使用不变性方法的二维形状检测。Pattern Recognition, 32(6):1025–1038, 1999。

[118]

L. Guo, D. Xu, 和 Z. Qiang. 使用局部 SVD 二值模式的背景减法。收录于 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 第1159–1167页, 2016年6月。

[119]

Chris Harris 和 Carl Stennett. Rapid - 视频速率的对象跟踪器。收录于 BMVC, 第1–6页, 1990。

[120]

Richard Hartley 和 Andrew Zisserman. 计算机视觉中的多视图几何。剑桥大学出版社, 2003。

[121]

Richard I Hartley. 投影校正的理论与实践International Journal of Computer Vision, 35(2):115–127, 1999。

[122]

Kaiming He 和 Jian Sun. 图像补全的补丁偏移统计。收录于 Computer Vision–ECCV 2012, 第16–29页。Springer, 2012。

[123]

Kaiming He 和 Jian Sun. 快速引导滤波。arXiv preprint arXiv:1505.00996, 2015。

[124]

Kaiming He, Jian Sun, 和 Xiaoou Tang. 引导图像滤波。收录于 Computer Vision–ECCV 2010, 第1–14页。Springer, 2010。

[125]

David Held, Sebastian Thrun, 和 Silvio Savarese. 使用深度回归网络以 100 fps 进行学习跟踪。收录于 European Conference Computer Vision (ECCV), 2016。

[126]

J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, 和 J. Batista. 利用核函数探索检测跟踪的循环结构。收录于 proceedings of the European Conference on Computer Vision, 2012。

[127]

Kyriakos Herakleous 和 Charalambos Poullis. 3DUNDERWORLD-SLS:一种用于快速几何采集的开源结构光扫描系统。arXiv preprint arXiv:1406.6595, 2014。

[128]

Joel Hesch, Stergios Roumeliotis 等人. 用于 PnP 的直接最小二乘 (DLS) 方法。收录于 Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on, 第383–390页。IEEE, 2011。

[129]

Heiko Hirschmuller. 基于半全局匹配和互信息的立体处理Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 30(2):328–341, 2008。

[130]

Radu Horaud 和 Fadi Dornaika. 手眼标定Int. J. Rob. Res., 14(3):195–210, 1995年6月。

[131]

Xiaodi Hou 和 Liqing Zhang. 显著性检测:一种频谱残差方法。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 2007. CVPR'07. IEEE Conference on, 第1–8页。IEEE, 2007。

[132]

L. Cormack H.R. Sheikh, Z. Wang 和 A.C. Bovik. LIVE 图像质量评估数据库第 2 版。http://live.ece.utexas.edu/research/quality, 2005。

[133]

Zdenek Hrazdíra, Miloslav Druckmüller, 和 Shadia Habbal. 用于高精度亚像素图像配准的迭代相位相关算法。The Astrophysical Journal Supplement Series, 247(1):8, 2020。

[134]

Yinlin Hu, Yunsong Li, 和 Rui Song. 用于大位移光流的对应关系鲁棒插值。收录于 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 第481–489页, 2017。

[135]

Ming-Kuei Hu. 基于矩不变性的视觉模式识别Information Theory, IRE Transactions on, 8(2):179–187, 1962。

[136]

Seth A. Hutchinson, Gregory Hager, 和 Peter Corke. 视觉伺服控制教程IEEE Trans. Robotics Autom., 12:651–670, 1996。

[137]

Lluis Gomez i Bigorda 和 Dimosthenis Karatzas. 一种快速的层次化多脚本及任意方向场景文本提取方法。CoRR, abs/1407.7504, 2014。

[138]

ITU. ITU-R BT.709-6 建议书。第3页, 2015。

[139]

Shahram Izadi, David Kim, Otmar Hilliges, David Molyneaux, Richard Newcombe, Pushmeet Kohli, Jamie Shotton, Steve Hodges, Dustin Freeman, Andrew Davison, 和 Andrew Fitzgibbon. Kinectfusion:使用移动深度摄像头的实时 3D 重建与交互。第559–568页。ACM, 2011年10月。

[140]

Bernd Jahne. Computer vision and applications: a guide for students and practitioners. Elsevier, 2000。

[141]

Herault Jeanny. Vision: Images, Signals and Neural Networks-Models of Neural Processing in Visual Perception. World Scientific, 2010。

[142]

Qi Jia, Xin Fan, Zhongxuan Luo, Lianbo Song, 和 Tie Qiu. 一种使用投影不变剪枝的快速椭圆检测器。IEEE Transactions on Image Processing, 26(8):3665–3679, 2017。

[143]

Pakorn KaewTraKulPong 和 Richard Bowden. 一种改进的自适应背景混合模型,用于带阴影检测的实时跟踪。收录于 Video-Based Surveillance Systems, 第135–144页。Springer, 2002。

[144]

Pakorn KaewTraKulPong 和 Richard Bowden. 一种改进的自适应背景混合模型,用于带阴影检测的实时跟踪。收录于 Video-Based Surveillance Systems, 第135–144页。Springer, 2002。

[145]

Zdenek Kalal, Krystian Mikolajczyk, 和 Jiri Matas. 正反向误差:跟踪失败的自动检测。收录于 Pattern Recognition (ICPR), 2010 20th International Conference on, 第2756–2759页。IEEE, 2010。

[146]

Zdenek Kalal, Krystian Mikolajczyk, 和 Jiri Matas. 跟踪-学习-检测 (TLD)。Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 34(7):1409–1422, 2012。

[147]

Takeo Kanade. 计算机综合图像处理系统与人脸识别。1974。

[148]

Juho Kannala 和 Sami Brandt. 一种适用于常规、广角和鱼眼镜头的通用相机模型与标定方法IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 28:1335–40, 2006年9月。

[149]

Michael Kass 和 Andrew Witkin. 分析方向性纹理。Computer vision, graphics, and image processing, 37(3):362–385, 1987。

[150]

Tong Ke 和 Stergios Roumeliotis. 一种解决 P3P 问题的高效代数解法。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 IEEE Conference on. IEEE, 2017。

[151]

Khurram Khurshid, Imran Siddiqi, Claudie Faure, 和 Nicole Vincent. 启发自 Niblack 的古文献二值化方法比较。收录于 IS&T/SPIE Electronic Imaging, 第72470U–72470U页。International Society for Optics and Photonics, 2009。

[152]

S. Kirkpatrick, C. D. Jr Gelatt, 和 M. P. Vecchi. 通过模拟退火进行优化Science, 220(4598):671–680, 1983。

[153]

Victor Klee 和 Michael C Laskowski. 寻找包含给定凸多边形的最小三角形。Journal of Algorithms, 6(3):359–375, 1985。

[154]

Adrian Ilie Kok-Lim Low. 视锥体优化以最大化对象的图像区域Journal of Graphics, (GPU, & Game) Tools (JGT), 8:3–15, 2003。

[155]

Neal Krawetz. 看起来像它 (感知哈希)

[156]

Till Kroeger, Radu Timofte, Dengxin Dai, 和 Luc Van Gool. 使用密集逆搜索的快速光流。收录于 Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2016。

[157]

Martin Krulis, Jakub Lokoc, 和 Tomas Skopal. 使用 GPU 架构高效提取基于聚类的特征签名。Multimedia Tools Appl., 75(13):8071–8103, 2016。

[158]

Vivek Kwatra, Arno Schödl, Irfan Essa, Greg Turk, 和 Aaron Bobick. Graphcut 纹理:使用图割进行图像和视频合成。收录于 ACM Transactions on Graphics (ToG), 第22卷, 第277–286页。ACM, 2003。

[159]

Cs425 实验:亮度变换与空间滤波.

[160]

Kuang-Chih Lee, Jeffrey Ho, 和 David Kriegman. 在可变光照下获取用于人脸识别的线性子空间。Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 27(5):684–698, 2005。

[161]

Jin Han Lee, Sehyung Lee, Guoxuan Zhang, Jongwoo Lim, Wan Kyun Chung, 和 Il Hong Suh. 城市环境中使用直线的室外场所识别。收录于 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 第5550–5557页。IEEE, 2014。

[162]

Hai Lei, Xin-yu Chang, Fei Wang, Xiao-Tang Hu, 和 Xiao-Dong Hu. 一种基于可靠性直方图处理的新型二维相位解包裹算法。Optik-International Journal for Light and Electron Optics, 126(18):1640–1644, 2015。

[163]

Vincent Lepetit, Francesc Moreno-Noguer, 和 Pascal Fua. EPnP: PnP 问题的一个精确 O(n) 解International journal of computer vision, 81(2):155–166, 2009。

[164]

Stefan Leutenegger, Margarita Chli, 和 Roland Yves Siegwart. BRISK:二进制鲁棒不变可扩展关键点。收录于 Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on, 第2548–2555页。IEEE, 2011。

[165]

Maxime Lhuillier 和 Long Quan. 使用局部和全局几何约束的稳健密集匹配。Proceedings-International Conference on Pattern Recognition, 15(1):968–972, 2000。

[166]

Zhengqin Li 和 Jiansheng Chen. 使用线性谱聚类的超像素分割。2015年6月。

[167]

Liyuan Li, Weimin Huang, Irene YH Gu, 和 Qi Tian. 从包含复杂背景的视频中进行前景对象检测。收录于 Proceedings of the eleventh ACM international conference on Multimedia, 第2–10页。ACM, 2003。

[168]

Aiguo Li, Lin Wang, 和 Defeng Wu. 使用对偶四元数和克罗内克积同时进行机器人世界标定和手眼标定International Journal of Physical Sciences, 5:1530–1536, 2010。

[169]

Xi Li, Weiming Hu, Chunhua Shen, Zhongfei Zhang, Anthony Dick, 和 Anton Van Den Hengel. 视觉对象跟踪中的外观模型综述。ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 4(4):58, 2013。

[170]

Shengcai Liao, Xiangxin Zhu, Zhen Lei, Lun Zhang, 和 Stan Z Li. 学习用于人脸识别的多尺度块局部二值模式。收录于 Advances in Biometrics, 第828–837页。Springer, 2007。

[171]

Minghui Liao, Baoguang Shi, Xiang Bai, Xinggang Wang, 和 Wenyu Liu. Textboxes:一种使用单一深度神经网络的快速文本检测器。收录于 AAAI, 2017。

[172]

Minghui Liao, Zhaoyi Wan, Cong Yao, Kai Chen, 和 Xiang Bai. 通过可微分二值化进行实时场景文本检测。收录于 Proc. AAAI, 2020。

[173]

Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt. 一种用于快速对象检测的扩展 Haar-like 特征集。收录于 Image Processing. 2002. Proceedings. 2002 International Conference on, 第1卷, 第I–900页。IEEE, 2002。

[174]

Joseph J Lim, C Lawrence Zitnick, 和 Piotr Dollár. Sketch tokens:一种用于轮廓和对象检测的学习中级表示。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on, 第3158–3165页。IEEE, 2013。

[175]

Yong-Jin Liu, Cheng-Chi Yu, Min-Jing Yu, 和 Ying He. 固有流形 SLIC:一种简单高效的内容敏感超像素计算方法。第PP卷, Washington, DC, USA, 2017年3月。IEEE Computer Society。

[176]

Seng Cheong Loke, Bruce A MacDonald, Matthew Parsons, 和 Burkhard Claus Wünsche. 使用并行化 DBSCAN 算法加速超像素图像分割。Journal of Real-Time Image Processing, 第1–16页, 2021。

[177]

H. Louhichi, T. Fournel, J. M. Lavest, 和 H. Ben Aissia. 沙姆弗勒 (Scheimpflug) 相机的自标定:一种简便的协议。Meas. Sci. Technol., 18(8):2616–2622, 2007。

[178]

Kok-Lim Low. 用于点到面 ICP 表面配准的线性最小二乘优化。Chapel Hill, University of North Carolina, 2004。

[179]

David G. Lowe. 基于尺度不变关键点的区分性图像特征 (SIFT)Int. J. Comput. Vision, 60(2):91–110, 2004年11月。

[180]

Stephanie Lowry 和 Henrik Andreasson. LOGOS:用于高离群值空间验证的局部几何支持。2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 第7262–7269页, 2018。

[181]

Cewu Lu, Li Xu, 和 Jiaya Jia. 对比度保留去色。收录于 Computational Photography (ICCP), 2012 IEEE International Conference on, 第1–7页。IEEE, 2012。

[182]

Alan Lukezic, Tom'as Voj'ir, Luka Cehovin Zajc, Jir'i Matas, 和 Matej Kristan. 具有通道和空间可靠性的判别相关滤波器跟踪器。International Journal of Computer Vision, 2018。

[183]

Yi Ma, Stefano Soatto, Jana Kosecka, 和 S. Shankar Sastry. An Invitation to 3-D Vision: From Images to Geometric Models. Springer, 2003。

[184]

K. Madsen, H. B. Nielsen, 和 O. Tingleff. 非线性最小二乘问题的方法(第 2 版), 2004。

[185]

Elmar Mair, Gregory D. Hager, Darius Burschka, Michael Suppa, 和 Gerhard Hirzinger. 基于加速分段测试的自适应和通用角点检测。收录于 European Conference on Computer Vision (ECCV'10), 2010年9月。

[186]

Ezio Malis 和 Manuel Vargas. 深入理解用于基于视觉控制的单应性分解。(RR-6303):90, 2007。

[187]

Rafal Mantiuk, Karol Myszkowski, 和 Hans-Peter Seidel. 高动态范围图像对比度处理的感知框架ACM Transactions on Applied Perception (TAP), 3(3):286–308, 2006。

[188]

Eric Marchand, Hideaki Uchiyama, 和 Fabien Spindler. 增强现实的姿态估计:实践综述IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 22(12):2633 – 2651, 2016年12月。

[189]

Aleix M Martínez 和 Avinash C Kak. PCA 与 LDA。Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 23(2):228–233, 2001。

[190]

Jiri Matas 和 Ondrej Chum. 具有序列概率比测试的随机 RANSACTenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) Volume 1, 2:1727–1732 Vol. 2, 2005。

[191]

Jiri Matas, Charles Galambos, 和 Josef Kittler. 使用渐进概率霍夫变换进行稳健的直线检测。Computer Vision and Image Understanding, 78(1):119–137, 2000。

[192]

Wolfram Mathematica. Mathematica 脊线滤波器

[193]

Yasuyuki Matsushita, Eyal Ofek, Weina Ge, Xiaoou Tang, 和 Heung-Yeung Shum. 带运动修复的全帧视频稳定Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 28(7):1150–1163, 2006。

[194]

Tom Mertens, Jan Kautz, 和 Frank Van Reeth. 曝光融合。收录于 Computer Graphics and Applications, 2007. PG'07. 15th Pacific Conference on, 第382–390页。IEEE, 2007。

[195]

Kieron Messer, Josef Kittler, James Short, Guillaume Heusch, Fabien Cardinaux, Sebastien Marcel, Yann Rodriguez, Shiguang Shan, Yu Su, Wen Gao, 等人. 人脸识别算法的性能特征及其对剧烈光照变化的敏感性。收录于 Advances in Biometrics, 第1–11页。Springer, 2005。

[196]

Fernand Meyer. 彩色图像分割。收录于 Image Processing and its Applications, 1992., International Conference on, 第303–306页。IET, 1992。

[197]

Laurence Meylan, David Alleysson, 和 Sabine Süsstrunk. 彩色滤波阵列图像色调映射的视网膜局部适应模型。JOSA A, 24(9):2807–2816, 2007。

[198]

Krystian Mikolajczyk 和 Cordelia Schmid. 尺度与仿射不变特征点检测器。International journal of computer vision, 60(1):63–86, 2004。

[199]

Dongbo Min, Sunghwan Choi, Jiangbo Lu, Bumsub Ham, Kwanghoon Sohn, 和 Minh N Do. 基于加权最小二乘的快速全局图像平滑。Image Processing, IEEE Transactions on, 23(12):5638–5653, 2014。

[200]

A. Mittal, A. K. Moorthy, 和 A. C. Bovik. BRISQUE 软件版本。http://live.ece.utexas.edu/research/quality/BRISQUE_release.zip, 2011。

[201]

A. Mittal, A. K. Moorthy, 和 A. C. Bovik. 空间域无参考图像质量评估。IEEE Transactions on Image Processing, 21(12):4695–4708, 2012。

[202]

Dennis Mitzel, Thomas Pock, Thomas Schoenemann, 和 Daniel Cremers. 基于对偶 TV-L1 光流的视频超分辨率。收录于 Pattern Recognition, 第432–441页。Springer, 2009。

[203]

Sebastian Montabone 和 Alvaro Soto. 使用移动平台和源自视觉显著性机制的新特征进行人体检测。收录于 Image and Vision Computing, Vol. 28 Issue 3, 第391–402页。Elsevier, 2010。

[204]

Alexander Mordvintsev. 使用原始-对偶算法的 ROF 和 TV-L1 去噪

[205]

Eric N. Mortensen 和 William A. Barrett. 用于图像构图的智能剪刀。收录于 In Computer Graphics, SIGGRAPH Proceedings, 第191–198页, 1995。

[206]

Marius Muja 和 David G Lowe. 具有算法自动配置功能的快速近似最近邻 (FLANN)。收录于 VISAPP (1), 第331–340页, 2009。

[207]

D. Myatt, Philip Torr, Slawomir Nasuto, John Bishop, 和 R. Craddock. NAPSAC: 高噪声、高维鲁棒估计 - 尽在囊中。收录于 Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC), 2002。

[208]

A. Zelensky K. Egiazarian M. Carli F. Battisti N. Ponomarenko, V. Lukin. TID2008 - 一个用于评估全参考视觉质量评估指标的数据库。Advances of Modern Radioelectronics, 10:30–45, 2009。

[209]

Lukáš Neumann 和 Jiří Matas. 使用高效剪枝穷举搜索进行现实世界图像中的文本定位。收录于 Document Analysis and Recognition, 2011 International Conference on. IEEE, 2011, 第687–691页。

[210]

Neumann, Matas L., 和 J. 场景文本定位与识别。第3538–3545页。IEEE, 2012。

[211]

Richard A. Newcombe, Dieter Fox, 和 Steven M. Seitz. Dynamicfusion:实时非刚性场景的重建与跟踪。收录于 The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015年6月。

[212]

Wayne Niblack. An introduction to digital image processing. Strandberg Publishing Company, 1985。

[213]

David Nistér 和 Henrik Stewénius. 线性时间最大稳定极值区域 (MSER)。收录于 Computer Vision–ECCV 2008, 第183–196页。Springer, 2008。

[214]

David Nistér. 五点相对位姿问题的一个高效解Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 26(6):756–770, 2004。

[215]

Mohammad Norouzi, Ali Punjani, 和 David J Fleet. 使用多索引哈希在汉明空间进行快速搜索。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on, 第3108–3115页。IEEE, 2012。

[216]

Joseph O'Rourke, Alok Aggarwal, Sanjeev Maddila, 和 Michael Baldwin. 寻找最小外接三角形的最优算法Journal of Algorithms, 7(2):258–269, 1986。

[217]

Radim Hal oy 和 Jan Flusser. 数值稳定的椭圆直接最小二乘拟合。1998。

[218]

Philippe Paillou. 检测带噪 SAR 图像中的阶跃边缘:一种新的线性算子。IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 35(1):191–196, 1997。

[219]

F. C. Park 和 B. J. Martin. 机器人传感器标定:在欧几里得群上求解 AX=XBIEEE Transactions on Robotics and Automation, 10(5):717–721, 1994年10月。

[220]

Adrian Penate-Sanchez, Juan Andrade-Cetto, 和 Francesc Moreno-Noguer. 用于稳健相机位姿和焦距估计的详尽线性化Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 35(10):2387–2400, 2013。

[221]

Patrick Pérez, Michel Gangnet, 和 Andrew Blake. 泊松图像编辑。收录于 ACM Transactions on Graphics (TOG), 第22卷, 第313–318页。ACM, 2003。

[222]

Irina Perfilieva 和 Pavel Vlasánek. 借助 F-变换进行图像重建。Knowledge-Based Systems, 70:55–63, 2014。

[223]

Irina Perfilieva, Petra Hod'áková, 和 Petr Hurtík. 启发自 Canny 算法的 F-变换边缘检测器。收录于 Advances on Computational Intelligence, 第230–239页。Springer, 2012。

[224]

Irina Perfilieva, Petra Hodáková, 和 Petr Hurtík. 基于 F-变换的微分及其在边缘检测中的应用。Fuzzy Sets and Systems, 2014。

[225]

Irina Perfilieva. 模糊变换:理论与应用。Fuzzy sets and systems, 157(8):993–1023, 2006。

[226]

E Persoon 和 King-Sun Fu. 使用傅里叶描述符进行形状判别。IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 7(3):170–179, 1977。

[227]

Jan Puzicha, Thomas Hofmann, 和 Joachim M Buhmann. 用于无监督纹理分割和图像检索的非参数相似性度量。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 1997. Proceedings., 1997 IEEE Computer Society Conference on, 第267–272页。IEEE, 1997。

[228]

Richard E. Woods Rafael C. Gonzalez. 数字图像处理(第4版)。Pearson, 2018。

[229]

Sarunas J Raudys 和 Anil K. Jain. 统计模式识别中的小样本效应:对从业者的建议。IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 13(3):252–264, 1991。

[230]

Erik Reinhard 和 Kate Devlin. 受感光细胞生理学启发的动态范围压缩Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 11(1):13–24, 2005。

[231]

Jerome Revaud, Philippe Weinzaepfel, Zaid Harchaoui, 和 Cordelia Schmid. EpicFlow: 光流对应的边缘保留插值。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE Conference on, 第1164–1172页, 2015。

[232]

Martin Riedmiller 和 Heinrich Braun. 一种用于快速反向传播学习的直接自适应方法:Rprop 算法。收录于 Neural Networks, 1993., IEEE International Conference on, 第586–591页。IEEE, 1993。

[233]

Mark A Robertson, Sean Borman, 和 Robert L Stevenson. 通过多重曝光提高动态范围。收录于 Image Processing, 1999. ICIP 99. Proceedings. 1999 International Conference on, 第3卷, 第159–163页。IEEE, 1999。

[234]

Edward Rosten 和 Tom Drummond. 用于高速角点检测的机器学习方法 (FAST)。收录于 Computer Vision–ECCV 2006, 第430–443页。Springer, 2006。

[235]

Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige, 和 Gary Bradski. ORB: SIFT 或 SURF 的高效替代方案。收录于 Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on, 第2564–2571页。IEEE, 2011。

[236]

Yossi Rubner, Carlo Tomasi, 和 Leonidas J Guibas. 推土机距离 (Earth Mover's Distance) 作为图像检索的度量。1998。

[237]

Yossi Rubner, Carlo Tomasi, 和 Leonidas J Guibas. 推土机距离作为图像检索的度量International Journal of Computer Vision, 40(2):99–121, 2000。

[238]

Samuele Salti, Andrea Cavallaro, 和 Luigi Di Stefano. 用于视频跟踪的自适应外观建模:综述与评估。Image Processing, IEEE Transactions on, 21(10):4334–4348, 2012。

[239]

Joaquim Salvi, Jordi Pagés, 和 Joan Batlle. 结构光系统中的模式编码策略。Pattern Recognition, 37(4):827–849, 2004年4月。

[240]

Javier Sánchez Pérez, Enric Meinhardt-Llopis, 和 Gabriele Facciolo. TV-L1 光流估计。2012。

[241]

Jaakko Sauvola, Tapio Seppanen, Sami Haapakoski, 和 Matti Pietikainen. 自适应文档二值化。收录于 Document Analysis and Recognition, 1997., Proceedings of the Fourth International Conference on, 第1卷, 第147–152页。IEEE, 1997。

[242]

Marios Savvides, B. V. K. Vijaya Kumar, 和 P. K. Khosla. 用于人脸识别的可撤销生物特征滤波器。Pattern Recognition, International Conference on, vol. 03, no. , pp. 922-925, 2004,, 03:922–925, 2004。

[243]

J. Seiler, M. Jonscher, M. Schöberl, 和 A. Kaup. 使用频率选择重构从非正则像素子集将图像重采样到正则网格。IEEE Transactions on Image Processing, 24(11):4540–4555, 2015年11月。

[244]

Tobias Senst, Volker Eiselein, 和 Thomas Sikora. 用于特征跟踪的稳健局部光流。IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 22(9):1377–1387, 2012。

[245]

Tobias Senst, Jonas Geistert, Ivo Keller, 和 Thomas Sikora. 使用双线性方程进行稀疏运动估计的稳健局部光流估计。收录于 20th IEEE International Conference on Image Processing, 第2499–2503页, 2013。

[246]

Tobias Senst, Thilo Borgmann, Ivo Keller, 和 Thomas Sikora. 基于交叉的稳健局部光流。收录于 21th IEEE International Conference on Image Processing, 第1967–1971页, 2014。

[247]

Tobias Senst, Jonas Geistert, 和 Thomas Sikora. 稳健局部光流:长距离运动与变化的光照。收录于 IEEE International Conference on Image Processing, 第4478–4482页, 2016。

[248]

Tobias Senst. 视频数据中的运动估计与分析。博士论文, 柏林工业大学, 2019。

[249]

Byung-Kuk Seo, Hanhoon Park, Jong-Il Park, Stefan Hinterstoisser, 和 Slobodan Ilic. 在高度杂乱的背景中进行快速稳健无纹理 3D 对象跟踪的最优局部搜索。IEEE transactions on visualization and computer graphics, 20(1):99–110, 2013。

[250]

Mili Shah. 使用克罗内克积求解机器人世界/手眼标定问题Journal of Mechanisms and Robotics, 5:031007, 2013。

[251]

Jianbo Shi 和 Carlo Tomasi. 值得跟踪的好特征。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 1994. Proceedings CVPR'94., 1994 IEEE Computer Society Conference on, 第593–600页。IEEE, 1994。

[252]

K. Simonyan, A. Vedaldi, 和 A. Zisserman. 使用凸优化学习局部特征描述符。IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2014。

[253]

Jack Sklansky. 寻找简单多边形的凸包Pattern Recognition Letters, 1(2):79–83, 1982。

[254]

Gregory G Slabaugh. 从旋转矩阵计算欧拉角Retrieved on August, 6:2000, 1999。

[255]

Joan Solà, Jérémie Deray, 和 Dinesh Atchuthan. 微型李理论:用于机器人状态估计ArXiv, abs/1812.01537, 2018。

[256]

Robert Spangenberg, Tobias Langner, 和 Raúl Rojas. 加权半全局匹配和中心对称 Census 变换,用于稳健的驾驶辅助。收录于 Computer Analysis of Images and Patterns, 第34–41页。Springer Berlin Heidelberg, 2013。

[257]

Henrik Stewenius, Christopher Engels, 和 David Nister. 直接相对定向的最新进展ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 60:284–294, 2006年6月。

[258]

Henrik Stewenius. 标定五点解算器

[259]

Danail Stoyanov, Marco Visentini Scarzanella, Philip Pratt, 和 Guang-Zhong Yang. 机器人辅助微创手术中的实时立体重建。收录于 Tianzi Jiang, Nassir Navab, Josien P. W. Pluim, 和 Max A. Viergever, 编, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2010), 第275–282页, 柏林, 海德堡, 2010. Springer Berlin Heidelberg。

[260]

S.T. Strat, A. Benoit, 和 P. Lambert. 用于视频分类的视网膜增强词袋描述符。收录于 Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2014 Proceedings of the 22nd European, 第1307–1311页, 2014年9月。

[261]

Klaus H. Strobl 和 Gerd Hirzinger. 使用非完美平面目标的更高精度针孔相机标定。收录于 2011 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 第1068–1075页, 巴塞罗那, 西班牙, 2011年11月。IEEE。

[262]

Iago Suárez, Ghesn Sfeir, José M. Buenaposada, 和 Luis Baumela. BEBLID: 提升的高效二进制局部图像描述符Pattern Recognition Letters, 133:366–372, 2020。

[263]

Iago Suárez, José M. Buenaposada, 和 Luis Baumela. 重新审视资源受限设备的二进制局部图像描述IEEE Robotics and Automation Letters, 6(4):8317–8324, 2021。

[264]

Satoshi Suzuki 等人. 通过边界跟踪对数字化二值图像进行拓扑结构分析Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46, 1985。

[265]

Richard Szeliski. 图像配准与拼接教程。Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision, 2(1):1–104, 2006。

[266]

Richard Szeliski. 计算机视觉:算法与应用。Springer, 2010。

[267]

V. Lepetit T. Trzcinski, M. Christoudias 和 P. Fua. 提升 (Boosting) 二进制关键点描述符。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 2013。

[268]

M. Christoudias T. Trzcinski 和 V. Lepetit. 使用提升算法学习图像描述符。IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), 2013。

[269]

Zhenjun Tang, Yumin Dai, 和 Xianquan Zhang. 基于不变矩的彩色图像感知哈希Appl. Math, 6(2S):643S–650S, 2012。

[270]

Michael Tao, Jiamin Bai, Pushmeet Kohli, 和 Sylvain Paris. SimpleFlow: 一种非迭代、亚线性的光流算法。收录于 Computer Graphics Forum, 第31卷, 第345–353页。Wiley Online Library, 2012。

[271]

Gabriel Taubin. 由隐式方程定义的平面曲线、曲面和非平面空间曲线的估计及其在边缘和深度图像分割中的应用IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 13(11):1115–1138, 1991。

[272]

C-H Teh 和 Roland T. Chin. 数字曲线上显著点的检测Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 11(8):859–872, 1989。

[273]

Alexandru Telea. 基于快速行进法的图像修复技术Journal of graphics tools, 9(1):23–34, 2004。

[274]

George Terzakis 和 Manolis Lourakis. PnP 问题的一个一致快速且全局最优的解法。收录于 European Conference on Computer Vision, 第478–494页。Springer International Publishing, 2020。

[275]

对比度拉伸.

[276]

E. Tola, V. Lepetit, 和 P. Fua. DAISY: 一种应用于宽基线立体的密集描述符。IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 32(5):815–830, 2010年5月。

[277]

Federico Tombari 和 Luigi Di Stefano. 通过最大自差异性获取特征点。收录于 Asian Conference on Computer Vision – ACCV 2014, 2014。

[278]

Cihan Topal 和 Cuneyt Akinlar. Edge Drawing: 一种实时边缘和线段结合检测器。Journal of Visual Communication and Image Representation, 23(6):862–872, 2012。

[279]

Hastie Trevor, Tibshirani Robert, 和 Friedman Jerome. 统计学习要素:数据挖掘、推理和预测New York: Springer-Verlag, 1(8):371–406, 2001。

[280]

R. Y. Tsai 和 R. K. Lenz. 一种全自动且高效的 3D 机器人手眼标定新技术IEEE Transactions on Robotics and Automation, 5(3):345–358, 1989年6月。

[281]

Chiara Turati, Viola Macchi Cassia, Francesca Simion, 和 Irene Leo. 新生儿的面部识别:面部内部和外部特征的作用。Child development, 77(2):297–311, 2006。

[282]

Matthew Turk 和 Alex Pentland. 用于识别的特征脸。Journal of cognitive neuroscience, 3(1):71–86, 1991。

[283]

Jasper RR Uijlings, Koen EA van de Sande, Theo Gevers, 和 Arnold WM Smeulders. 对象识别的选择性搜索。International journal of computer vision, 104(2):154–171, 2013。

[284]

Shinji Umeyama. 两个点集之间变换参数的最小二乘估计IEEE Computer Architecture Letters, 13(04):376–380, 1991。

[285]

Matthew Uyttendaele, Ashley Eden, 和 R Skeliski. 消除图像拼接中的重影和曝光人工痕迹。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on, 第2卷, 第II–509页。IEEE, 2001。

[286]

Antoine Vacavant, Thierry Chateau, Alexis Wilhelm, 和 Laurent Lequièvre. 室外前景/背景提取的基准数据集。收录于 Computer Vision-ACCV 2012 Workshops, 第291–300页。Springer, 2013。

[287]

Marek Vajgl, Irina Perfilieva, 和 Petra Hod'áková. 基于高级 F-变换的图像融合。Advances in Fuzzy Systems, 2012:4, 2012。

[288]

Michael Van den Bergh, Xavier Boix, Gemma Roig, Benjamin de Capitani, 和 Luc Van Gool. SEEDS: 通过能量驱动采样提取的超像素。收录于 Computer Vision–ECCV 2012, 第13–26页。Springer, 2012。

[289]

Lucas J Van Vliet 和 Piet W Verbeek. 数字化图像中方向和各向异性的估计器。收录于 ASCI, 第95卷, 第16–18页, 1995。

[290]

Lieven Vandenberghe. QR 分解

[291]

Paul Viola 和 Michael J. Jones. 使用简单特征提升级联的快速对象检测。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on, 第1卷, 第I–511页。IEEE, 2001。

[292]

Paul Viola 和 Michael J. Jones. 稳健的实时人脸检测International Journal of Computer Vision, 57(2):137–154, 2004。

[293]

Pavel Vlasánek 和 Irina Perfilieva. 基于 F1-变换的块修复方法。收录于 Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR), 2015 7th International Conference of, 第235–240页。IEEE, 2015。

[294]

Pavel Vlasánek 和 Irina Perfilieva. 图像处理工具视角下的 F-变换。Journal of Fuzzy Set Valued Analysis, 2016(1):54–62, 2016。

[295]

R Grompone Von Gioi, Jeremie Jakubowicz, Jean-Michel Morel, 和 Gregory Randall. LSD: 一种具有误检控制的快速直线检测器。IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 32(4):722–732, 2010。

[296]

Bin Wang 和 Piotr Dudek. 一种快速自调优背景减除算法。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2014 IEEE Conference on, 第401–404页。IEEE, 2014。

[297]

John Wang 和 Edwin Olson. AprilTag 2: 高效且稳健的基准标记检测。收录于 Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2016年10月。

[298]

Guofeng Wang, Bin Wang, Fan Zhong, Xueying Qin, 和 Baoquan Chen. 无纹理 3D 对象跟踪的全局最优搜索。The Visual Computer, 31(6):979–988, 2015。

[299]

Shenlong Wang, Sean Ryan Fanello, Christoph Rhemann, Shahram Izadi, 和 Pushmeet Kohli. 全局补丁碰撞器。收录于 The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016年6月。

[300]

Greg Ward. 用于从手持拍摄曝光合成高动态范围照片的快速稳健图像配准Journal of graphics tools, 8(2):17–30, 2003。

[301]

Philippe Weinzaepfel, Jerome Revaud, Zaid Harchaoui, 和 Cordelia Schmid. DeepFlow: 结合深度匹配的大位移光流。收录于 Computer Vision (ICCV), 2013 IEEE International Conference on, 第1385–1392页。IEEE, 2013。

[302]

Greg Welch 和 Gary Bishop. 卡尔曼滤波器简介, 1995。

[303]

Simon AJ Winder 和 Matthew Brown. 学习局部图像描述符。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition, 第1–8页, 2007。

[304]

Laurenz Wiskott, J-M Fellous, N Kuiger, 和 Christoph Von Der Malsburg. 基于弹性束图匹配的人脸识别。Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 19(7):775–779, 1997。

[305]

Christian Wolf 和 J-M Jolion. 多媒体文档中人工文本的提取与识别。Pattern Analysis & Applications, 6(4):309–326, 2004。

[306]

Kesheng Wu, Ekow Otoo, 和 Kenji Suzuki. 优化两步式连通域标记算法Pattern Analysis and Applications, 12(2):117–135, 2009年6月。

[307]

Yi Wu, Jongwoo Lim, 和 Ming-Hsuan Yang. 在线对象跟踪:基准测试。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on, 第2411–2418页。IEEE, 2013。

[308]

Jonas Wulff 和 Michael J. Black. 使用学习的基础和层进行高效的稀疏到密集光流估计。收录于 IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2015, 2015年6月。

[309]

Wang Xiangmin. 复杂背景下的条形码识别技术研究。硕士论文, 华中科技大学, 2015。

[310]

Wei Xu 和 Jane Mulligan. 自动多视图图像和视频拼接中颜色校正方法的性能评估。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on, 第263–270页。IEEE, 2010。

[311]

Li Xu, Cewu Lu, Yi Xu, 和 Jiaya Jia. 通过 L0 梯度最小化进行图像平滑。收录于 ACM Transactions on Graphics (TOG), 第30卷, 第174页。ACM, 2011。

[312]

Y. Xu, P. Monasse, T. Géraud, 和 L. Najman. 基于树的 Morse 区域:局部特征检测的一种拓扑方法。IEEE Transactions on Image Processing, 23(12):5612–5625, 2014年12月。

[313]

Guang-Zhong Yang, Peter Burger, David N Firmin, 和 SR Underwood. 结构自适应各向异性图像滤波。Image and Vision Computing, 14(2):135–145, 1996。

[314]

Qingxiong Yang, Liang Wang, 和 Narendra Ahuja. 一种用于立体匹配的常数空间置信传播算法。收录于 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on, 第1458–1465页。IEEE, 2010。

[315]

Zhenqiang Ying, Ge Li, 和 Wen Gao. 一种受生物启发的用于低光照图像增强的多重曝光融合框架。arXiv preprint arXiv:1711.00591, 2017。

[316]

Zhenqiang Ying, Ge Li, Yurui Ren, Ronggang Wang, and Wenmin Wang. 一种基于曝光融合框架的新型图像对比度增强算法。载于《计算机图像处理与模式分析国际会议》(International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns),第 36–46 页。Springer, 2017。

[317]

Guoshen Yu and Jean-Michel Morel. Asift:一种全仿射不变比较算法Image Processing On Line, 1:11–38, 2011。

[318]

HK Yuen, John Princen, John Illingworth, and Josef Kittler. 圆检测中霍夫变换方法的比较研究Image and Vision Computing, 8(1):71–77, 1990。

[319]

Christopher Zach, Thomas Pock, and Horst Bischof. 一种基于对偶理论的实时 TV-L1 光流法。载于《模式识别》(Pattern Recognition),第 214–223 页。Springer, 2007。

[320]

Christoph Zauner. 感知图像哈希函数的实现与基准测试。2010。

[321]

Lilian Zhang and Reinhard Koch. 一种基于 LBD 描述符和成对几何一致性的高效稳健线段匹配方法。Journal of Visual Communication and Image Representation, 24(7):794–805, 2013。

[322]

Qi Zhang, Xiaoyong Shen, Li Xu, and Jiaya Jia. 滚动引导滤波器。载于《计算机视觉–ECCV 2014》(Computer Vision–ECCV 2014),第 815–830 页。Springer, 2014。

[323]

Qi Zhang, Li Xu, and Jiaya Jia. 快 100 倍以上的加权中值滤波器 (WMF)。载于《2014 IEEE 计算机视觉与模式识别会议》(Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2014 IEEE Conference on),第 2830–2837 页。IEEE, 2014。

[324]

Zhengyou Zhang. 一种灵活的新型摄像机标定技术Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 22(11):1330–1334, 2000。

[325]

Wenyi Zhao, Rama Chellappa, P Jonathon Phillips, and Azriel Rosenfeld. 人脸识别:文献综述。Acm Computing Surveys (CSUR), 35(4):399–458, 2003。

[326]

Eric Christiansen David Kriegman Ziegler, Andrew and Serge J. Belongie. 局部均匀比较图像描述符。

[327]

Timo Zinßer, Jochen Schmidt, and Heinrich Niemann. 一种用于稳健三维对应估计的改进 ICP 算法。载于《2003 图像处理国际会议》(Image Processing, 2003. ICIP 2003. Proceedings. 2003 International Conference on),第 2 卷,第 II–695 页。IEEE, 2003。

[328]

C. Lawrence Zitnick and Piotr Dollár. Edge Boxes:从边缘定位候选目标。载于 ECCV, 2014。

[329]

Zoran Zivkovic and Ferdinand van der Heijden. 用于背景减除任务的单像素高效自适应密度估计。Pattern recognition letters, 27(7):773–780, 2006。

[330]

Zoran Zivkovic. 改进的用于背景减除的自适应高斯混合模型。载于《2004 第 17 届模式识别国际会议》(Pattern Recognition, 2004. ICPR 2004. Proceedings of the 17th International Conference on),第 2 卷,第 28–31 页。IEEE, 2004。

[331]

Marco Zuliani. RANSAC 傻瓜教程:包含 MATLAB 和 Octave 的 RANSAC 工具箱示例等... 2014。

[332]

И.С. Грузман, В.С. Киричук, В.П. Косых, Г.И. Перетягин, and А.А. Спектор. 信息系统中的数字图像处理。2000。