网站：

http://www.linuxgraphics.cn/home/index.html

图像处理编程相关的网站，也讲到了一些基础知识。特点是比较全，关于图形处理各方面的知识都有涉及到，但是比较粗浅。可以从这里延伸深入研究某个领域。

http://pippin.gimp.org/image_processing/

图像处理位图和矢量图相关基础知识介绍，英文网站，决定以翻译的形式放到博客中来。

视频：

http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html

麻省理工线性代数公开课。深入研究图形处理必须了解线性代数——矩阵相关操作。大学修过相关课程，当时觉得巨难无比，主要是矩阵对当时的自己来说很是抽象，及到工作后opengl，android graphics等图形处理都绕不过这一关，才开始决心好好复习相关知识，发现也没有那么困难，尤其是与数字图像处理，opengl视图坐标变换联系起来倒觉得矩阵是一个非常有用且有趣的工具。大学专业知识的一个好处也就在这里了，可以清晰的知道相关领域需要应用到哪些专业知识，哪怕当时学的不好，重拾起来也是比较容易的。这也是我觉得读本科，继续研究生的必要性所在了，进入了更高的领域，你才知道你的眼界之外还有更深入的知识可以研究和应用。

https://class.coursera.org/

杜克大学：图像视频处理：从火星到医院再到好莱坞(2015/1/5期)

coursera课程。大概10周的课程，每周需要抽出6到10个小时完成视频课程学习，作业联系和讨论。已经跟到第二周，从第一周的情况来看，讲解了一些图像相关的基础按理和抽样量化等操作，比较通俗易懂，可能是还没有进入到比较专业的领域。

图形处理深入研究必须要了解的基础课程：

微积分

概率论

随机过程

线性代数

信号处理：傅里叶变化，卷积，时域频域变换等

数字图像处理

书籍：

《图形图像文件格式大全》

该书出版于1994年，已经绝版，网上下载的扫描版本的PDF。介绍图像文件格式的书籍，其中很多格式都已过时。但前三章介绍图形图像基本理论，编解码等基础理论，可以作为入门书籍。

图像处理学习过程——网站，视频，书籍（长期更新）