图像处理-机器学习总结
一、课程及书单课程：图像处理、矩阵论、模式识别、机器学习、最优化、凸优化、高性能计算书单：1、 数字图像处理的MATLAB实现（第2版）（国外计算机科学经典教材）（美）冈萨雷斯，（美）伍兹 著，阮秋琦 等译 /2011-06-01 /电子工业出版社2、 数字图像处理（第三版）(美)冈萨雷斯 等著，阮秋琦 译 /2013-04-01 /清华大学出版社这两本书的知识
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一、课程及书单
课程：
图像处理、矩阵论、模式识别、机器学习、最优化、凸优化、高性能计算
书单：
1、 数字图像处理的MATLAB实现（第2版）（国外计算机科学经典教材）（美）冈萨雷斯，（美）伍兹 著，阮秋琦 等译 /2011-06-01 /电子工业出版社
2、 数字图像处理（第三版）(美)冈萨雷斯 等著，阮秋琦 译 /2013-04-01 /清华大学出版社
这两本书的知识点比较全面，可根据需求有针对性的看，比如，做分割的时候主要看分割的方法：阈值法，分水岭、水平集、区域生长法等。
3、 矩阵论 （修订版) 第四版 程云鹏，徐仲 编著 /2013-09-01 /西北工业大学出版社
图像处理中，范数、奇异值分解、矩阵求逆、广义逆等知识经常用。
4、 模式识别（第三版）（新编《信息、控制与系统》系列教材）张学工 编著 /2010-08-01 /清华大学出版社
上课的教程，很经典的教材。
5、 统计学习方法 李航 编著 清华大学出版社
机器学习这方面的书非常多，选一本看看
6、 最优化理论与算法（第2版）作者:陈宝林 编著 出版社:清华大学出版社 出版时间:2005年10月
上课教程，个人感觉9-12章可重点学习。分别是：一维搜索、使用导数的最优化方法（最速下降、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、最小二乘等）、无约束最优化的直接方法、可行性方法
7、 凸优化 鲍德 (Stephen Boyd) Lieven Vandenberghe 著，王书宁，许鋆，黄晓霖 译 /2013-01-01 /清华大学出版社
有难度，可选课学习，北邮庄伯金老师这门课讲的不错
8、 GPU高性能编程CUDA实战（美）桑德斯著，聂雪军等译 /2011-01-01 /机械工业出版社
比较基础，易懂，书不厚
二、课件、PPT
1、上海交大 熊红凯教授 Digital Image Processing
http://ivm.sjtu.edu.cn/dip.html
课件、参考书、参考代码等 很详细
2、南京大学 周志华教授团队 李宇峰教授 数字图像处理 已下载
http://cs.nju.edu.cn/liyf/dip15/dip.psp
3、北邮 门爱东教授 图像处理课件PPT 已下载
三、博客、代码工具箱
特别多，取决于研究方向，以下列举自己看过的感觉比较好、有开源代码的。
图像处理（重建、去噪）
http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/ 香港理工 Prof. Lei Zhang
医学图像：
http://research.rutgers.edu/~shaoting/index.html Prof. Shaoting Zhang
http://web.mst.edu/~yinz/
http://www.bme.ufl.edu/labs/yang/research.html Prof. Yang Lin
http://www.albany.edu/celltracking/
http://www.yelab.net/ Prof. Jieping Ye
水平集：
http://www.engr.uconn.edu/~cmli/#Selected Publications Prof. Chunming Li
http://kaihuazhang.net/ Prof. Kaihua Zhang
深度学习方面：
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/tag/Deep%20Learning/ 中文博客
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B DL学习教程
http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714 各种编程语言的深度学习库整理
https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 工具箱matlab的
https://github.com/happynear/caffe-windows caffe
稀疏表示、字典学习
http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/ 以色列 Michael Elad
http://www.cs.technion.ac.il/~ronrubin/software.html Dr. Ron Rubinstein
四、数据集
http://bioimage.ucsb.edu/research/bio-segmentation 细胞组织分割，带标签
http://www.broadinstitute.org/bbbc/image_sets.html 生物图像分类、分割等，带标签
https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/LIDC-IDRI 肺癌CT数据，124G，带标签
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 手写数字数据集
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