该研究使用积分几何技术导出了一个新的模型来计算曲率，该模型在保留细节和连续结构的同时，可以高效地使用信任域框架进行优化，获得精确和视觉上令人愉悦的结果，避免强烈的块状伪影。
Nov, 2013
本文提出了一种使用基于单元复合的整数线性规划方案来处理图像分割中的曲率规则，从而实现对初始值的独立处理，并将问题建模为图像分割和修复的整数线性规划问题，通过该模型得到的结果在处理长而细的对象的曲率规则时比标准的长度规则更适用。
Feb, 2011
本文提出两种新的非直视成像的曲率正则化模型，基于交替方向乘子法与 GPU 实现的优化算法，实现快速成像和压缩感知重建。经过对合成和真实数据的评估，所提出的算法在压缩感知设置下表现出卓越的性能，是一个解决非线性反问题的有效方法。
Jan, 2023
本文研究了识别图像中曲线结构的问题，提出了一种基于深度网络的方法，同时执行分割和路径分类这两个任务，以实现整个处理流程的连贯性，并在道路和神经元数据集上应用该方法。
May, 2019
我们提出了一种使用基于大脑灵感的可训练 B-COSFIRE 滤波器的通用曲线结构检测器，可用于任何需要描绘曲线和细长结构的计算机视觉方法。通过在含有破裂路面的噪声图像数据集上达到最优效果，我们证明了这种方法的有效性（F-measure = 0.865）。
Jul, 2017
使用基于边缘的视觉里程法通过视频序列进行薄障碍物检测，具有快速、准确、稳健的特点。
Aug, 2017
通过考虑图像灰度的三维表示作为统计分布的有限混合模型，本文旨在检测图像中的线性结构。采用背景减法和基于 Hessian 的参数初始化方案的期望最大化算法，提供了对线性结构的准确性检测，尽管图像背景不规则且存在模糊和噪声。
Apr, 2024
在多种成像应用中，对于进一步用于其他数值模拟的分割特征（例如血管），所获得的曲面分辨率不足以满足任务要求。本文提出了一种基于 Euler-Elastica 的正则化方法的新变分模型来解决这个问题，并提出和实施了两种求解模型的数值算法，即投影梯度下降法和交替方向乘子法。通过实际例子的数值实验（其中包括另一个变分模型的输出），证明了该模型的有效性。从离散几何的角度，通过高斯曲率和平均曲率的标准差进行了定量比较，展示了新模型的优势。
Sep, 2023
本文提出了一种基于 CNN 学习的阴影区域恢复框架，利用阴影边缘的本地结构和图像区域的复杂交互来计算阴影 / 明亮度量，进而通过最小二乘优化问题进行阴影恢复，实现了在不同条件下收集的主要阴影基准数据库上的最先进结果。
May, 2015
本文提出了一种深度估计框架，通过超像素的规则化来检测部分遮挡边界区域，结合标签置信度图和边缘强度权重的缩减 / 强制操作，可以修复一些复杂场景中的深度估计问题。实验结果表明，在平均视差误差率、遮挡边界精确度和特征保存等方面，该方法优于现有的最先进的深度估计方法。