摘要
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图像处理研究工作的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿和最权威的出版物，解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目，边做边写文章。
第一部分：人工智能网站
科大人工智能实验室
网址：
图象识别与人工智能研究所
网址：
人工智能实验室
网址：
人工智能历史
网址：http://www.longen.org/A-D/detaila~d/AIHistory.htm
神经网络在线
网址：
人工神经网络首页
网址：http://www.youngfan.com/ann/index.htm
北邮模式识别与智能系统网站
网址：
复杂系统与计算智能实验室
网址：
欧洲人工智能联合会ECCAI
说明：European Coordinating Committee for Artificial Intelligence
网址：
国际人工智能联合会IJCAI
说明：IJCAI is the International Joint Conference on Artificial Intelligence, the main
international gathering of researchers in AI.
网址：
美国人工智能联合会AAAI
说明：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.
网址：
第二部分：图像处理网络资源
作图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献)，解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目，边做边写文章。
做好这几点的途径之一就是充分利用网络资源，特别是权威网站和大拿们的个人主页。下面是我收集的一些资源，希望对大家有用。(这里我要感谢SMTH AI版的alamarik和Graphics版的faintt)
一、研究群体
这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页，上面提供很全的资料，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，甚至还有一个搜索引擎。
这是一个侧重图像分析的站点，一般。但是提供一个Image Analysis环境---ZIMAGE and SZIMAGE。
康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组，好像是电子和计算机工程系的。侧重医学方面的研究，但是在上面有相当不错资源，关键是它正在建设中，能够跟踪一些信息。
有一个很有意思的项目：DID(文档图像解码)。
斯坦福大学计算机系主页，自己找吧:(
主要研究：Brain Extraction Tool,Nonlinear noise reduction,Linear Image Registration,Automated Segmentation,Structural brain change analysis,motion correction,etc.
这是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，它的FTP上有许多的文章(NEW)。
德国的一个数字图像处理研究小组，在其上面能找到一些不错的链接资源。
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.
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.
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)，极力推荐。
二、图像处理GPL库
Cppima 是一个图像处理的C++函数库。这里有一个较全面介绍它的库函数的文档，当然你也可以下载压缩的GZIP包，里面包含TexInfo格式的文档。
Welcome to the IRAF Homepage! IRAF is the Image Reduction and Analysis Facility, a general purpose software system for the reduction and analysis of astronomical data.
一个非常不错的Unix系统的图像处理工具，看看它的截图。你可以在此基础上构建自己的专用图像处理工具包，我已经在计算机上成功安装了，看看我运行的画面。
这是GPL软件集散地，到这里找你想要得到的IP库吧。
三、搜索资源
当然这里基本的搜索引擎还是必须要依靠的，比如Google等，可以到我常用的链接看看。下面的链接可能会节省你一些时间：
四、大拿网页
这位可是MIT人工智能实验室的BILL FREEMAN。大名鼎鼎！专长是：理解--贝叶斯模型。
MERL(Mitsubishi Electric Research Laboratory)中的擅长“Style Machine”高手。
CV界极有声望的A.Blake 1977年毕业于剑桥大学三一学院并或数学与电子科学学士学位。之后在MIT，Edinburgh，Oxford先后组建过研究小组并成为Oxford的教授，直到1999年进入微软剑桥研究中心。主要工作领域是计算机视觉。
