home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ vis-ftp.cs.umass.edu / vis-ftp.cs.umass.edu.tar / vis-ftp.cs.umass.edu / pub / Text / Rosenfeld / rosenfeld88.txt < prev    next >
Text File  |  1994-06-06  |  233KB  |  8,439 lines

  1.  
  2.  
  3.  
  4.  
  5.  
  6.  
  7.  
  8. 1.  Introduction
  9.  
  10.      This is the nineteenth in a series of bibliographies on
  11. computer processing of pictorial information, covering
  12. primarily items published during 1988.  The coverage is
  13. restricted, for the most part, to a selected set of U.S. or
  14. international journals and proceedings of specialized
  15. meetings.  No attempt is made to summarize or evaluate the
  16. items cited; the purpose is simply to provide a convenient
  17. compendium of references, grouped by subject.
  18.  
  19.      The references are arranged under the following
  20. headings:
  21.     (A) General references
  22.     (B) Related topics
  23.     (C) Applications*
  24.     (D) Architectures
  25.     (E) Computational techniques
  26.     (F) Feature detection, segmentation, image analysis
  27.     (G) Matching, stereo, time-varying imagery
  28.     (H) Shape; (@roman H prime@) Geometry*
  29.     (I) Color and texture
  30.     (J) Three-dimensional scene analysis
  31. Letter/number codes in the text (A.1, etc.) correspond to
  32. sections of the bibliography.
  33.  
  34.      Papers, books, etc. relating primarily to specific
  35. topics will be cited in later sections.  In this section we
  36. cite references that relate to more than one topic:
  37.  
  38. (A.1)   Meetings and meeting proceedings [1-22]
  39.  
  40. (A.2)   Journal special issues [23-28], a paper collection
  41.         [29], two general papers [30-31], descriptions of
  42.         research at various institutions [32-45], and the
  43.         previous bibliography in this series [46].
  44.  
  45.  
  46. ____________________
  47.    *Because of the continued growth of this bibliography, in
  48. future  years  individual  papers in areas (C) and (@size 11
  49. {roman H prime}@) will no longer be cited.
  50.  
  51.  
  52.  
  53.  
  54.  
  55.  
  56.  
  57.  
  58.  
  59.  
  60.  
  61.  
  62.  
  63.  
  64.  
  65.  
  66. 2.  Related topics
  67.  
  68.      The following related areas are not covered
  69. systematically, but we give a few references on them:
  70.  
  71. (B.1)   Computer graphics:  Meetings and proceedings
  72.         [47-52], tutorials [53-55], etc. [56-59].  (Many
  73.         papers on image synthesis are cited in Section J.4.)
  74.  
  75. (B.2)   Image input/output [60-61] (see also [62-68] on
  76.         halftoning, etc.); image coding [69-72] (see also
  77.         [73]).
  78.  
  79. (B.3)   Image processing (multidimensional signal
  80.         processing, enhancement, restoration,
  81.         reconstruction)-general references [74-76], as well
  82.         as papers on image smoothing [77-88] and contrast
  83.         enhancement [89-93] (see also [94-97]).
  84.  
  85. (B.4)   Optical processing [98-102].
  86.  
  87. (B.5)   Neural nets [103-127].
  88.  
  89. (B.6)   Visual perception [128-144] (some general and
  90.         miscellaneous references.  A few papers on specific
  91.         aspects of perception are cited in later sections.)
  92.  
  93. (B.7)   Pattern recognition and artificial intelligence-some
  94.         general references [145-167], as well as some papers
  95.         related to constraint satisfaction, etc. [168-181]
  96.         (see also [182]).
  97.  
  98. 3.  Applications
  99.  
  100. (C.1)   Character recognition (both off- and on-line)
  101.         [183-227]; see also [228-245], as well as [246-258]
  102.         on processing of drawings, etc.
  103.  
  104. (C.2)   Biomedical applications [259-308].
  105.  
  106. (C.3)   Industrial applications [309-327] (inspection
  107.         [328-349], robot manipulation [350-359]).
  108.  
  109. (C.4)   Robot navigation [360-406] (see also [407]).
  110.  
  111. (C.5)   Remote sensing [408-431], reconnaissance [432-439].
  112.  
  113. (C.6)   Miscellaneous applications [440-456] (see also
  114.         [457-459]).
  115.  
  116.  
  117.  
  118.  
  119.                              2
  120.  
  121.  
  122.  
  123.  
  124.  
  125.  
  126.  
  127.  
  128.  
  129.  
  130. 4.  Architectures
  131.  
  132. (D.1)   General references [460-475].
  133.  
  134. (D.2)   Meshes, etc. [476-523].
  135.  
  136. (D.3)   Other systems [524-550].
  137.  
  138. (D.4)   Related topics [551-575].
  139.  
  140. 5.  Computational techniques
  141.  
  142. (E.1)   Image operations (convolutions, morphological
  143.         operations, etc.) [576-600].
  144.  
  145. (E.2)   Multiresolution representations, scale space methods
  146.         [601-617].
  147.  
  148. (E.3)   Geometric transformations, camera calibration
  149.         [618-631].
  150.  
  151. (E.4)   Interpolation, surface reconstruction [632-637] (see
  152.         also [638-645] on regularization, etc.).
  153.  
  154. 6.  Feature detection, segmentation, and image analysis
  155.  
  156. (F.1)   Feature detection [646-699].
  157.  
  158. (F.2)   Segmentation [700-736].
  159.  
  160. (F.3)   Image analysis [737-779].
  161.  
  162. 7.  Matching, stereo, and motion
  163.  
  164. (G.1)   Matching [780-821]; see also [822-839] on Hough
  165.         transforms, and [840-853] on string and graph
  166.         matching, as well as [854-855].
  167.  
  168. (G.2)   Stereo [856-895] (see also [896-897]).
  169.  
  170. (G.3)   Motion [898-1005] (see also [1006-1020]).
  171.  
  172. 8.  Shape
  173.  
  174. (H.1)   Representation [1021-1048].
  175.  
  176. (H.2)   Contour smoothing, approximation and segmentation
  177.         [1049-1066].
  178.  
  179.  
  180.  
  181.  
  182.                              3
  183.  
  184.  
  185.  
  186.  
  187.  
  188.  
  189.  
  190.  
  191.  
  192.  
  193. (H.3)   Topology, distance, thinning [1067-1104].
  194.  
  195. (H.4)   Properties [1105-1127].
  196.  
  197. (H.5)   Recognition [1128-1140](see also [1141-1147]).
  198.  
  199. @fat 8 primed@.  Geometry
  200.  
  201. (@roman H primed@.1)
  202.         General [1148-1153] and miscellaneous [1154-1176]
  203.         references.
  204.  
  205. (@roman H primed@.2)
  206.         Convexity, visibility, intersections, search, etc.
  207.         [1177-1211].
  208.  
  209. (@roman H primed@.3)
  210.         Separability, covering, decomposition, packing,
  211.         layout, etc. [1212-1237].
  212.  
  213. (@roman H primed@.4)
  214.         Distance, etc. [1238-1268].
  215.  
  216. (@roman H primed@.5)
  217.         Path planning [1269-1289].
  218.  
  219. 9.  Color and texture
  220.  
  221. (I.1)   Color and reflectivity [1290-1306].
  222.  
  223. (I.2)   Texture:  models, synthesis [1307-1325].
  224.  
  225. (I.3)   Texture:  description [1326-1340].
  226.  
  227. (I.4)   Texture:  segmentation [1341-1357].
  228.  
  229. 10.  Three-dimensional scene analysis
  230.  
  231. (J.1)   Acquisition of range data [1358-1371]; feature
  232.         detection and segmentation [1372-1387] (see also
  233.         [1388-1393] on grasping, and [1394-1405] on 3D
  234.         images).
  235.  
  236. (J.2)   Inference of 3D data from images (``shape from x'')
  237.         [1406-1455].
  238.  
  239. (J.3)   3D shape representation and modeling (surfaces and
  240.         solids) [1456-1521].
  241.  
  242.  
  243.  
  244.  
  245.  
  246.                              4
  247.  
  248.  
  249.  
  250.  
  251.  
  252.  
  253.  
  254.  
  255.  
  256.  
  257. (J.4)   Synthesis of 3D and shaded images [1522-1555].
  258.  
  259. (J.5)   3D object recognition [1556-1611].
  260.  
  261. (J.6)   3D geometry [1612-1622]; miscellaneous references on
  262.         3D computer vision [1623-1635].
  263.  
  264.  
  265.  
  266.  
  267.  
  268.  
  269.  
  270.  
  271.  
  272.  
  273.  
  274.  
  275.  
  276.  
  277.  
  278.  
  279.  
  280.  
  281.  
  282.  
  283.  
  284.  
  285.  
  286.  
  287.  
  288.  
  289.  
  290.  
  291.  
  292.  
  293.  
  294.  
  295.  
  296.  
  297.  
  298.  
  299.  
  300.  
  301.  
  302.  
  303.  
  304.  
  305.  
  306.  
  307.  
  308.  
  309.  
  310.  
  311.                              5
  312.  
  313.  
  314.  
  315.  
  316.  
  317.  
  318.  
  319.  
  320.  
  321.  
  322.                         REFERENCES
  323.  
  324.      For brevity, the following frequently cited sources are
  325. cited in abbreviated forms:
  326.  
  327. A.  Books and Conference Proceedings
  328.   Abbreviation Book or Conference
  329.   ACV          Advances in Computer Vision
  330.   CG           Computational Geometry
  331.   CM           Computational Morphology
  332.   CVPR         Computer Vision and Pattern Recognition
  333.   ICCV         International Conference on Computer Vision
  334.   ICPR         International Conference on Pattern Recognition
  335.   IUW          Image Understanding Workshop
  336.   MCV          Multicomputer Vision
  337.   MVAAS        Machine Vision-Algorithms Architectures, and Systems
  338.   PCV          Parallel Computer Vision
  339.   SIGGRAPH     SIGGRAPH '88 Conference
  340.  
  341. B.  Journals
  342.   Abbreviation Journal
  343.   AI           Artificial Intelligence
  344.   C&G          Computers and Graphics
  345.   CGA          IEEE Computer Graphics and Applications
  346.   CVGIP        Computer Vision, Graphics, and Image Processing
  347.   DCG          Discrete and Computational Geometry
  348.   IJCV         International Journal of Computer Vision
  349.   IJMMS        International Journal of Man-Machine Systems
  350.   IJPRAI       International Journal of Pattern Recognition and Artificial
  351.                   Intelligence
  352.   IJRR         International Journal of Robotics Research
  353.   IPL          Information Processing Letters
  354.   IS           Information Sciences
  355.   IVC          Image and Vision Computing
  356.   J-RA         IEEE Journal of Robotics and Automation
  357.   JCSS         Journal of Computer and System Sciences
  358.   JPDC         Journal of Parallel and Distributed Computing
  359.   MVA          Machine Vision and Applications
  360.   PC           Parallel Computing
  361.   P-IEEE       Proceedings of the IEEE
  362.   PR           Pattern Recognition
  363.   PRL          Pattern Recognition Letters
  364.   SIAM JC      SIAM Journal on Computing
  365.   SP           Signal Processing
  366.   T-ASSP       IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal
  367.                   Processing
  368.   T-CAS        IEEE Transactions on Circuits and Systems
  369.   T-COMP       IEEE Transactions on Computers
  370.   T-GRS        IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
  371.   T-IT         IEEE Transactions on Information Theory
  372.  
  373.  
  374.  
  375.                              6
  376.  
  377.  
  378.  
  379.  
  380.  
  381.  
  382.  
  383.  
  384.  
  385.  
  386.   T-PAMI       IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
  387.                   Intelligence
  388.   T-SE         IEEE Transactions on Software Engineering
  389.   T-SMC        IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics
  390.   TCS          Theoretical Computer Science
  391.   TOG          ACM Transactions on Graphics
  392.   VC           The Visual Computer
  393.  
  394. A.  General References
  395.  
  396. A.1.  Meetings
  397.  
  398. 1.      V. Cantoni, S. Levialdi, and G. Musso, eds., Image
  399.         Analysis and Processing (Proceedings of the Third
  400.         International Conference, Rapallo, Italy, September
  401.         30-October 2, 1985), Plenum Press, New York, 1986.
  402.  
  403. 2.      S.S. Chen, ed., Image Understanding in Unstructured
  404.         Environment (Erice-Trapani, Sicily, January 5-25,
  405.         1987), World Scientific, Singapore, 1988.
  406.  
  407. 3.      H. Freeman, ed., Machine Vision-Algorithms,
  408.         Architectures, and Systems (Proceedings of a
  409.         workshop ``Machine Vision:  Where are we Going'',
  410.         New Brunswick, NJ, April 6-7, 1987), Academic Press,
  411.         Boston, 1988.
  412.  
  413. 4.      G.W. Hughes, P.E. Mantey, and B.E. Rogowitz, eds.,
  414.         Image Processing, Analysis, Measurement, and Quality
  415.         (Los Angeles, CA, January 13-15, 1988), Proc. SPIE
  416.         901.
  417.  
  418. 5.      AAAI Symposium on Physical and Biological Approaches
  419.         to Computational Vision, Stanford, CA, March 22-24,
  420.         1988.
  421.  
  422. 6.      Fourth International Conference on Pattern
  423.         Recognition (British Pattern Recognition
  424.         Association), Cambridge, UK, March 28-30, 1988.
  425.  
  426. 7.      R.D. Juday, ed., Digital and Optical Shape
  427.         Representation and Pattern Recognition (Orlando, FL,
  428.         April 4-6, 1988), Proc. SPIE 938.
  429.  
  430. 8.      Proceedings, Image Understanding Workshop
  431.         (Cambridge, MA, April 6-8, 1988), Morgan Kaufmann,
  432.         San Mateo, CA, 1988.
  433.  
  434. 9.      Presenting and Extracting Information in Images,
  435.         Oxford, UK, April 11-13, 1988.
  436.  
  437.  
  438.  
  439.  
  440.                              7
  441.  
  442.  
  443.  
  444.  
  445.  
  446.  
  447.  
  448.  
  449.  
  450.  
  451. 10.     Proceedings, CVPR '88 (Computer Society Conference
  452.         on Computer Vision and Pattern Recognition, Ann
  453.         Arbor, MI, June 5-9, 1988), Computer Society Press,
  454.         Washington, DC, 1988.
  455.  
  456. 11.     Vision Interface '88 (Canadian Conference on Pattern
  457.         Recognition and Picture Processing), Edmonton,
  458.         Alberta, June 6-10, 1988.
  459.  
  460. 12.     UNESCO Advanced School on Machine Vision, Udine,
  461.         Italy, July 18-22, 1988.
  462.  
  463. 13.     A.G. Tescher, ed., Applications of Digital Image
  464.         Processing XI (San Diego, CA, August 15-17, 1988),
  465.         Proc. SPIE 974.
  466.  
  467. 14.     From the Pixels to the Features, COST 13 Workshop,
  468.         Castera-Verduzan, France, August 22-27, 1988.
  469.  
  470. 15.     P. Hutzler and A. Oosterlinck, eds., Image
  471.         Processing (SPIE), Hamburg, FRG, September 19-23,
  472.         1988.
  473.  
  474. 16.     IAPR Workshop on Computer Vision-Special Hardware
  475.         and Industrial Applications, Tokyo, Japan, October
  476.         12-14, 1988.
  477.  
  478. 17.     Seventeenth Workshop on Applied Imagery Pattern
  479.         Recognition (SPIE), Washington, DC, November 2-4,
  480.         1988.
  481.  
  482. 18.     T.R. Hsing, ed., Visual Communications and Image
  483.         processing '88 (Cambridge, MA, November 9-11, 1988),
  484.         Proc. SPIE 1001.
  485.  
  486. 19.     D.P. Casasent and E.L. Hall, eds., Intelligent
  487.         Robots and Computer Vision (Cambridge, MA, November
  488.         7-11, 1988), Proc. SPIE 1002.
  489.  
  490. 20.     P.S. Schenker and C.A. McPherson, eds.  Sensor
  491.         Fusion:  Spatial Reasoning and Scene Interpretation
  492.         (Cambridge, MA, November 7-9, 1988), Proc. SPIE
  493.         1003.
  494.  
  495. 21.     Ninth International Conference on Pattern
  496.         Recognition (Rome, Italy, November 14-17, 1988),
  497.         Computer Society Press, Washington, DC, 1988.
  498.  
  499. 22.     Second International Conference on Computer Vision
  500.         (Tampa,, FL, December 5-8, 1988), Computer Society
  501.         Press, Washington, DC, 1988.
  502.  
  503.  
  504.  
  505.                              8
  506.  
  507.  
  508.  
  509.  
  510.  
  511.  
  512.  
  513.  
  514.  
  515.  
  516. A.2.  Collections, etc.
  517.  
  518. 23.     A.N. Venetsanopoulos, guest ed., Special Issue on
  519.         Digital Image Processing and Applications, T-CAS 34
  520.         (11), November 1987, 1261-439.
  521.  
  522. 24.     Special Issue:  3rd Alvey Vision Meeting, IVC 6 (2),
  523.         May 1988, 59-136.
  524.  
  525. 25.     O. Firschein, guest ed., Special Issue on Machine
  526.         Vision and Image Understanding, (Papers from the
  527.         IEEE Systems, Man, and Cybernetics Conference,
  528.         Alexandria, VA, October 20-23, 1987), IEEE Control
  529.         Systems Magazine 8 (3), June 1988, 3-61.
  530.  
  531. 26.     H. Li and J.R. Kender, guest eds., Special Issue on
  532.         Computer Vision,
  533.         P-IEEE 76 (8), August 1988, 859-1050.
  534.  
  535. 27.     J.P. Haton, guest ed., Selected Papers of 8th
  536.         International Conference on Pattern Recognition
  537.         (Paris, France, October 27-31, 1986), IJPRAI 2 (3),
  538.         September 1988, 387-588.
  539.  
  540. 28.     J. Biemond, guest ed., Special Issue on
  541.         Multidimensional Signal Processing (Fifth MDSP
  542.         Workshop, Noordwijkerhout, The Netherlands,
  543.         September 14-16, 1987), SP 15 (3), October 1988,
  544.         223-350.
  545.  
  546. 29.     C. Brown, ed., Advances in Computer Vision (2
  547.         vols.), Erlbaum, Hillsdale, NJ, 1988.
  548.  
  549. 30.     A. Rosenfeld, Computer vision, in M.C. Yovits, ed.,
  550.         Advances in Computers 27, Academic Press, Boston,
  551.         MA, 1988.
  552.  
  553. 31.     A. Rosenfeld, Computer vision:  basic principles,
  554.         P-IEEE 76, 1988, 863-868.
  555.  
  556. 32.     T. Poggio and the staff, MIT progress in
  557.         understanding images, IUW, 1-12.
  558.  
  559. 33.     R. Nevatia, USC image understanding research, IUW,
  560.         13-16.
  561.  
  562. 34.     T.O. Binford, Image understanding:  intelligent
  563.         systems, IUW, 17-28.
  564.  
  565.  
  566.  
  567.  
  568.  
  569.  
  570.                              9
  571.  
  572.  
  573.  
  574.  
  575.  
  576.  
  577.  
  578.  
  579.  
  580.  
  581. 35.     A. Rosenfeld, L.S. Davis, and J.(Y.) Aloimonos,
  582.         Image understanding research at the University of
  583.         Maryland (December 1986 - January 1988), IUW, 29-39.
  584.  
  585. 36.     T. Kanade, CMU image understanding research, IUW,
  586.         40-52.
  587.  
  588. 37.     M.A. Fischler and R.C. Bolles, Image understanding
  589.         research at SRI International, IUW, 53-61.
  590.  
  591. 38.     E.M. Riseman and A.R. Hanson, Summary of image
  592.         understanding research at the University of
  593.         Massachusetts, IUW, 62-72.
  594.  
  595. 39.     C.M. Brown, Progress in image understanding at the
  596.         university of Rochester, IUW, 73-77.
  597.  
  598. 40.     J.R. Kender, P.K. Allen, T.E. Boult, and H.A.H.
  599.         Ibrahim, Image understanding and robotics research
  600.         at Columbia University, IUW, 78-87.
  601.  
  602. 41.     K.E. Olin, M.J. Daily, J.G. Harris, and K. Reiser,
  603.         Knowledge-based vision technology progress at Hughes
  604.         AI Center, IUW, 88-93.
  605.  
  606. 42.     J.L. Mundy, Image understanding research at GE, IUW,
  607.         94-95.
  608.  
  609. 43.     J.(Y.) Aloimonos, L.S. Davis, and A. Rosenfeld, The
  610.         Maryland approach to image understanding, IUW,
  611.         154-165.
  612.  
  613. 44.     N. Ahuja and T. Huang, IU at UI:  an overview and an
  614.         example on shape from texture, IUW, 222-253.
  615.  
  616. 45.     W. Wiitanen, A perspective on machine vision at
  617.         General Motors, MVAAS, 149-159.
  618.  
  619. 46.     A. Rosenfeld, Image analysis and computer vision:
  620.         1987, CVGIP 42, 1988, 234-293.
  621.  
  622. B.  Related topics
  623.  
  624. B.1.  Graphics
  625.  
  626. 47.     R.A. Earnshaw, ed., Theoretical Foundations of
  627.         Computer Graphics and CAD (Proceedings of a NATO
  628.         Advanced Study Institute, Il Ciocco, Italy, July
  629.         4-17, 1987), Springer, Berlin, 1988.
  630.  
  631.  
  632.  
  633.  
  634.  
  635.                              10
  636.  
  637.  
  638.  
  639.  
  640.  
  641.  
  642.  
  643.  
  644.  
  645.  
  646. 48.     NCGA '88 (Ninth Annual Conference and Exposition,
  647.         National Computer Graphics Association), Anaheim,
  648.         CA, March 20-24, 1988.
  649.  
  650. 49.     Computer Graphics International '88 (Computer
  651.         Graphics Society), Geneva, Switzerland, May 24-27,
  652.         1988.
  653.  
  654. 50.     Proceedings, Graphics Interface '88 (Edmonton,
  655.         Alberta, June 6-10, 1988), Morgan Kaufmann, San
  656.         Mateo, CA, 1988.
  657.  
  658. 51.     D. Peachey, guest ed., Selections from Graphics
  659.         Interface 88, CGA 8 (6), November 1988, 24-70.
  660.  
  661. 52.     SIGGRAPH '88 (15th Annual Conference on Computer
  662.         Graphics and Interactive Techniques, Atlanta, GA,
  663.         August 1-5, 1988), Computer Graphics 22 (4), August
  664.         1988.
  665.  
  666. 53.     M.M. de Ruiter, ed., Advances in Computer Graphics
  667.         III (Eurographics '87 tutorials, Amsterdam, The
  668.         Netherlands, August 24-27, 1987), Springer, Berlin,
  669.         1988.
  670.  
  671. 54.     H. Reghbati and A.Y.C. Lee, eds., Computer Graphics
  672.         Hardware, IEEE Computer Society, Washington, DC,
  673.         1988.
  674.  
  675. 55.     K. Joy, C. Grant, M. Nelson, and L. Hatfield, eds.,
  676.         Computer Graphics:  Image Synthesis, IEEE Computer
  677.         Society, Washington, DC, 1988.
  678.  
  679. 56.     R. Salmon and M. Slater, Computer Graphics:  Systems
  680.         and Concepts, Addison-Wesley, Reading, MA, 1987.
  681.  
  682. 57.     R.A. Earnshaw, The mathematics of computer graphics,
  683.         VC 3, 1987, 115-124.
  684.  
  685. 58.     B.H. McCormick, T.A. DeFanti, and M.D. Brown,
  686.         Visualization in Scientific Computing, Computer
  687.         Graphics 21 (6), November 1987.
  688.  
  689. 59.     J.J. McConnell, Dissertation abstracts in computer
  690.         graphics, Computer Graphics 22, 1988, 77-94.
  691.  
  692.  
  693.  
  694.  
  695.  
  696.  
  697.  
  698.  
  699.  
  700.                              11
  701.  
  702.  
  703.  
  704.  
  705.  
  706.  
  707.  
  708.  
  709.  
  710.  
  711. B.2.  Image I/O and coding
  712.  
  713. 60.     S. Sherr, Input Devices, Academic Press, Boston, MA,
  714.         1988.
  715.  
  716. 61.     R.C. Durbeck and S. Sherr, Output Hardcopy Devices,
  717.         Academic Press, Boston, MA, 1988.
  718.  
  719. 62.     M.A. Berezovsky and A.K. Yablonsky, Synthesis of
  720.         halftone 3D images on an array processor, C&G 12,
  721.         1988, 433-440.
  722.  
  723. 63.     M. Werman and S. Peleg, Gray level requantization,
  724.         CVGIP 43, 1988, 81-87.
  725.  
  726. 64.     R.A. Ulichney, Dithering with blue noise, P-IEEE 76,
  727.         1988, 56-79.
  728.  
  729. 65.     D.E. Knuth, Digital halftones by dot diffusion,
  730.         TOG 6, 1987, 245-273.
  731.  
  732. 66.     H. Rom and S. Peleg, Image representation using
  733.         Voronoi tessellation:  adaptive and secure, CVPR,
  734.         282-285.
  735.  
  736. 67.     S. Linnainmaa, New efficient representations of
  737.         photographic images with restricted number of gray
  738.         levels, ICPR, 143-145.
  739.  
  740. 68.     S. Forchhammer and M. Forchhammer, Algorithms for
  741.         coding scanned halftone pictures, ICPR, 297-299.
  742.  
  743. 69.     1988 Picture Coding Symposium, Torino, Italy,
  744.         September 12-14, 1988.
  745.  
  746. 70.     A.N. Netravali and B.G. Haskell, Digital Pictures-
  747.         Representation and Compression, Plenum Press, New
  748.         York, 1988.
  749.  
  750. 71.     M. Kunt, M. Benard, and R. Leonardi, Recent results
  751.         in high-compression image coding, T-CAS 34, 1987,
  752.         1306-1336.
  753.  
  754. 72.     M. Kunt, Progress in high compression image coding,
  755.         IJPRAI 2, 1988, 387-405.
  756.  
  757. 73.     D.A. Lelewer and D.S. Hirschberg, Data compression,
  758.         Computing Surveys 19, 1987, 261-296.
  759.  
  760.  
  761.  
  762.  
  763.  
  764.  
  765.                              12
  766.  
  767.  
  768.  
  769.  
  770.  
  771.  
  772.  
  773.  
  774.  
  775.  
  776. B.3.  Image processing
  777.  
  778. 74.     F.M. Wahl, Digital Image Signal Processing, Artech
  779.         House, Norwood, MA, 1987.
  780.  
  781. 75.     A.C. Kak and M. Slaney, eds., Principles of
  782.         Computerized Tomographic Imaging, IEEE Press, New
  783.         York, 1988.
  784.  
  785. 76.     J.L.C. Sanz, E.B. Hinkle, and A.K. Jain, Radon and
  786.         Projection Transform-Based Computer Vision
  787.         Algorithms, a Pipeline Architecture, and Industrial
  788.         Applications, Springer, Berlin, 1988.
  789.  
  790. 77.     E.R. Davies, On the noise suppression and image
  791.         enhancement characteristics of the median, truncated
  792.         median and mode filters, PRL 7, 1988, 87-97.
  793.  
  794. 78.     M. Spann and A. Nieminen, Adaptive Gaussian weighted
  795.         filtering for image segmentation, PRL 8, 1988,
  796.         251-255.
  797.  
  798. 79.     A. Nieminen and Y. Neuvo, Comments on ``Theoretical
  799.         analysis of the max/median filter'', T-ASSP 36,
  800.         1988, 826-827.
  801.  
  802. 80.     M. Rabbani, Bayesian filtering of Poisson noise
  803.         using local statistics,
  804.         T-ASSP 36, 1988, 933-937.
  805.  
  806. 81.     A. Restrepo and A.C. Bovik, Adaptive trimmed mean
  807.         filters for image restoration,
  808.         T-ASSP 36, 1988, 1326-1337.
  809.  
  810. 82.     R. Bernstein, Adaptive nonlinear filters for
  811.         simultaneous removal of different kinds of noise in
  812.         images, T-CAS 34, 1987, 1275-1291.
  813.  
  814. 83.     M.O. Ahmad and D. Sundararajan, A fast algorithm for
  815.         two-dimensional median filtering, T-CAS 34, 1987,
  816.         1364-1374.
  817.  
  818. 84.     G.R. Arce and N.C. Gallagher Jr., Stochastic
  819.         analysis for the recursive median filter process,
  820.         T-IT 34, 1988, 669-679.
  821.  
  822. 85.     Y. Nomura and H. Naruse, Reduction of obscuration
  823.         noise using multiple images, T-PAMI 10, 1988,
  824.         267-270.
  825.  
  826.  
  827.  
  828.  
  829.  
  830.                              13
  831.  
  832.  
  833.  
  834.  
  835.  
  836.  
  837.  
  838.  
  839.  
  840.  
  841. 86.     P. Saint-Marc and G. Medioni, Adaptive smoothing for
  842.         feature extraction, IUW, 1100-1113.
  843.  
  844. 87.     (X. Sun), (P. Yan), and (T. Chang), A new smoothing
  845.         filter for directional detection and enhancement,
  846.         ICPR, 628-630.
  847.  
  848. 88.     T. Lonnestad, Connected filters for noise removal,
  849.         ICPR, 848-850.
  850.  
  851. 89.     L. O'Gorman, A note on histogram equalization for
  852.         optimal intensity range utilization, CVGIP 41, 1988,
  853.         229-232.
  854.  
  855. 90.     A.J. McCallum, C.C. Bowman, P.A. Daniels, and B.G.
  856.         Batchelor, A histogram modification unit for real-
  857.         time image enhancement, CVGIP 42, 1988, 387-398.
  858.  
  859. 91.     P.A. Chochia, Image enhancement using sliding
  860.         histograms, CVGIP 44, 1988, 211-229.
  861.  
  862. 92.     T.K. De and B.N. Chatterji, An approach to a
  863.         generalised technique for image contrast enhancement
  864.         using the concept of fuzzy set, Fuzzy Sets
  865.         Systems 25, 1988, 145-158.
  866.  
  867. 93.     A.M. Vossepoel, B.C. Stoel, and A.P. Meershoek,
  868.         Adaptive histogram equalization using variable
  869.         regions, ICPR, 351-353.
  870.  
  871. 94.     M.M. Fleck, Representing space for practical
  872.         reasoning, IVC 6, 1988, 75-86.
  873.  
  874. 95.     L.D. Jacobson and H. Wechsler, Joint
  875.         spatial/spatial-frequency representation, SP 14,
  876.         1988, 37-68.
  877.  
  878. 96.     M. Porat and Y.Y. Zeevi, The generalized Gabor
  879.         scheme of image representation in biological and
  880.         machine vision, T-PAMI 10, 1988, 452-468.
  881.  
  882. 97.     M. Porat and Y.Y. Zeevi, Pattern analysis and
  883.         texture discrimination in the Gabor space, ICPR,
  884.         700-702.
  885.  
  886.  
  887.  
  888.  
  889.  
  890.  
  891.  
  892.  
  893.  
  894.  
  895.                              14
  896.  
  897.  
  898.  
  899.  
  900.  
  901.  
  902.  
  903.  
  904.  
  905.  
  906. B.4.  Optical processing
  907.  
  908. 98.     N. Peyghambarian, ed., Optical Computing and
  909.         Nonlinear Materials (Los Angeles, CA, January 11-13,
  910.         1988), Proc. SPIE 881.
  911.  
  912. 99.     D.R. Pape, ed., Advances in Optical Information
  913.         Processing III (Orlando, FL, April 6-8, 1988), Proc.
  914.         SPIE 936.
  915.  
  916. 100.    D.P. Casasent and A.G. Tescher, eds., Hybrid Image
  917.         and Signal Processing (Orlando, FL, April 7-8,
  918.         1988), Proc. SPIE 939.
  919.  
  920. 101.    N. Collings, Optical Pattern Recognition Using
  921.         Holographic Techniques, Addison-Wesley, Reading, MA,
  922.         1988.
  923.  
  924. 102.    D.G. Feitelson, Optical Computing-A survey for
  925.         Computer Scientists, MIT Press, Cambridge, MA, 1988.
  926.  
  927. B.5.  Neural nets
  928.  
  929. 103.    D.Z. Anderson, ed., Neural Information Processing
  930.         Systems (Denver, CO, November 8-12, 1987), American
  931.         Institute of Physics, 1988.
  932.  
  933. 104.    R.A. Athale and J. Davis, eds., Neural Network
  934.         Models for Optical Computing (Los Angels, CA,
  935.         January 12-14, 1988), Proc. SPIE 882.
  936.  
  937. 105.    D. Touretzky, G. Hinton, and T. Sejnowski, eds.,
  938.         Proceedings of the 1988 Connectionist Models Summer
  939.         School, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1988.
  940.  
  941. 106.    IEEE International Conference on Neural Networks,
  942.         San Diego, CA, July 24-27, 1988.
  943.  
  944. 107.    First Annual Meeting, International Neural Network
  945.         Society, Boston, MA, September 6-10, 1988.
  946.  
  947. 108.    Neuro-Nimes 88, International Workshop on Neural
  948.         Networks and their Applications, Nimes, France,
  949.         November 15-17, 1988.
  950.  
  951. 109.    IEEE Conference on Neural Information Processing
  952.         Systems-Natural and Synthetic, Denver, CO, November
  953.         28-December 1, 1988.
  954.  
  955.  
  956.  
  957.  
  958.  
  959.  
  960.                              15
  961.  
  962.  
  963.  
  964.  
  965.  
  966.  
  967.  
  968.  
  969.  
  970.  
  971. 110.    R.J. MacGregor, Neural and Brain Modeling, Academic
  972.         Press, Boston, MA, 1987.
  973.  
  974. 111.    S. Grossberg, Neural Networks and Natural
  975.         Intelligence, MIT Press, Cambridge, MA, 1988.
  976.  
  977. 112.    D. Waltz and J. Feldman, eds., Connectionist Models
  978.         and their Implications, Ablex, Norwood, NJ, 1988.
  979.  
  980. 113.    J.A. Anderson and E. Rosenfeld, eds.,
  981.         Neurocomputing-Foundations of Research, MIT Press,
  982.         Cambridge, MA, 1988.
  983.  
  984. 114.    D. Touretzky, ed., Advances in Neural Information
  985.         Processing Systems, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA,
  986.         1989.
  987.  
  988. 115.    B.D. Shriver, guest ed., Artificial Neural Systems,
  989.         Computer 21 (3), March 1988, 8-117.
  990.  
  991. 116.    L.J. Griffiths, guest ed., Special Section on Neural
  992.         Networks, T-ASSP 36 (7), July 1988, 1107-1190.
  993.  
  994. 117.    Y.S. Abu-Mostafa, guest ed., Special Issue on Neural
  995.         Computation, J. Complexity 4 (3), September 1988,
  996.         175-250.
  997.  
  998. 118.    P. Smolensky, On the proper treatment of
  999.         connectionism, Behavioral Brain Sciences 11, 1988,
  1000.         1-74.
  1001.  
  1002. 119.    S.I. Gallant, Connectionist expert systems, Comm.
  1003.         ACM 31, 1988, 152-169.
  1004.  
  1005. 120.    J.A. Feldman, M.A. Fanty, N.H. Goddard, and K.J.
  1006.         Lynne, Computing with structured connectionist
  1007.         networks, Comm. ACM 31, 1988, 170-187.
  1008.  
  1009. 121.    B. Widrow and R. Winter, Neural nets for adaptive
  1010.         filtering and adaptive pattern recognition,
  1011.         Computer 21(3), 1988, 25-39.
  1012.  
  1013. 122.    H.P. Graf, L.D. Jackel, and W.E. Hubbard, VLSI
  1014.         implementation of a neural network model,
  1015.         Computer 21(3), 1988, 41-49.
  1016.  
  1017. 123.    K. Fukushima, A neural network for visual pattern
  1018.         recognition, Computer 21(3), 1988, 65-75.
  1019.  
  1020.  
  1021.  
  1022.  
  1023.  
  1024.  
  1025.                              16
  1026.  
  1027.  
  1028.  
  1029.  
  1030.  
  1031.  
  1032.  
  1033.  
  1034.  
  1035.  
  1036. 124.    G.A. Carpenter and S. Grossberg, The ART of adaptive
  1037.         pattern recognition by a self-organizing neural
  1038.         network, Computer 21(3), 1988, 77-88.
  1039.  
  1040. 125.    J.A. Feldman, M.A. Fanty, and N.H. Goddard,
  1041.         Computing with structured neural networks,
  1042.         Computer 21(3), 1988, 91-103.
  1043.  
  1044. 126.    R. Linsker, Self-organization in a perceptual
  1045.         network, Computer 21(3), 1988, 105-117.
  1046.  
  1047. 127.    B.M. Forrest, D. Roweth, N. Stroud, D.J. Wallace,
  1048.         and G.V. Wilson, Neural network models, PC 8, 1988,
  1049.         71-83.
  1050.  
  1051. B.6.  Visual perception
  1052.  
  1053. 128.    Visual Form and Motion Perception:  Psychophysics,
  1054.         Computation, and Neural Networks, Boston, MA, March
  1055.         4-5, 1988.
  1056.  
  1057. 129.    Symposium on Frontiers of Visual Science, National
  1058.         Research Council, Washington, DC, March 18, 1988.
  1059.  
  1060. 130.    Exploratory Vision:  The Active Eye, Ann Arbor, MI,
  1061.         June 13-17, 1988.
  1062.  
  1063. 131.    New Insights on Visual Cortex, Rochester, New York,
  1064.         June 16-18, 1988.
  1065.  
  1066. 132.    First International Conference on Visual Search,
  1067.         Durham, UK, September 5-8, 1988.
  1068.  
  1069. 133.    J.W. Brown, ed., Neurophysiology of Visual
  1070.         Perception, Erlbaum, Hillsdale, NJ, 1988.
  1071.  
  1072. 134.    G.W. Humphreys and M.J. Riddoch, eds., Visual Object
  1073.         Processing:  A Cognitive Neurophysiological Account,
  1074.         Erlbaum, Hillsdale, NJ, 1988.
  1075.  
  1076. 135.    B.E. Shepp and S. Ballesteros, eds., Object
  1077.         Perception-Structure and Function, Erlbaum,
  1078.         Hillsdale, NJ, 1988.
  1079.  
  1080. 136.    T.J. Lombardo, The Reciprocity of Perceiver and
  1081.         Environment-The Evolution of James J. Gibson's
  1082.         Ecological Psychology, Erlbaum, Hillsdale, NJ, 1987.
  1083.  
  1084. 137.    G. Thines, A. Costall, and G. Butterworth,
  1085.         Michotte's Experimental Phenomenology of
  1086.         Perceptions, Erlbaum, Hillsdale, NJ, 1988.
  1087.  
  1088.  
  1089.  
  1090.                              17
  1091.  
  1092.  
  1093.  
  1094.  
  1095.  
  1096.  
  1097.  
  1098.  
  1099.  
  1100.  
  1101. 138.    W.R. Uttal, On Seeing Forms, Erlbaum, Hillsdale, NJ,
  1102.         1988.
  1103.  
  1104. 139.    R. Watt, Visual Processing:  Computational,
  1105.         Psychophysical and Computer Research, Erlbaum,
  1106.         Hillsdale, NJ, 1988.
  1107.  
  1108. 140.    M.A. Arbib, Levels of modeling of mechanisms of
  1109.         visually guided behavior, Behavioral Brain
  1110.         Sciences 10, 1987, 407-465.
  1111.  
  1112. 141.    D. Laming, Pre'cis of Sensory Analysis, Behavioral
  1113.         Brain Sciences 11, 1988, 275-339.
  1114.  
  1115. 142.    J.J. Koenderink, Operational significance of
  1116.         receptive field assemblies, Biological
  1117.         Cybernetics 58, 1988, 163-171.
  1118.  
  1119. 143.    J.K. Tsotsos, A ``complexity level'' analysis of
  1120.         immediate vision, IJCV 1, 1988, 303-320.
  1121.  
  1122. 144.    R. Wilson and N. Knutsson, Uncertainty and inference
  1123.         in the visual system, T-SMC 18, 1988, 305-312.
  1124.  
  1125. B.7.  Pattern recognition and artificial intelligence
  1126.  
  1127. 145.    A.G. Cohn and J.R. Thomas, eds., Artificial
  1128.         Intelligence and its Applications (1985 AISB
  1129.         Conference), Wiley, New York, 1986.
  1130.  
  1131. 146.    J. Hallam and C. Mellish, eds., Advances in
  1132.         Artificial Intelligence (1987 AISB Conference),
  1133.         Wiley, New York, 1987.
  1134.  
  1135. 147.    E. Diday, C. Hayashi, M. Jambu, and N. Ohsumi, eds.,
  1136.         Recent Developments in Clustering and Data Analysis
  1137.         (March 24-26, 1987), Academic Press, Boston, MA,
  1138.         1988.
  1139.  
  1140. 148.    ECAI-88:  Proceedings of the 8th European Conference
  1141.         on Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann, San
  1142.         Mateo, CA, 1988.
  1143.  
  1144. 149.    J.E. Hayes, D. Michie, and J. Richards, eds.,
  1145.         Machine Intelligence 11:  Logic and the Acquisition
  1146.         of Knowledge, Clarendon Press, Oxford, UK, 1988.
  1147.  
  1148. 150.    Fourth IEEE Conference on Artificial Intelligence
  1149.         Applications, San Diego, CA, March 14-18, 1988.
  1150.  
  1151.  
  1152.  
  1153.  
  1154.  
  1155.                              18
  1156.  
  1157.  
  1158.  
  1159.  
  1160.  
  1161.  
  1162.  
  1163.  
  1164.  
  1165.  
  1166. 151.    M.M. Trivedi, ed., Applications of Artificial
  1167.         Intelligence VI (Orlando, FL, April 4-6, 1988),
  1168.         Proc. SPIE 937.
  1169.  
  1170. 152.    E.S. Gelsema and L.N. Kanal, eds., Pattern
  1171.         Recognition and Artificial Intelligence-Towards an
  1172.         Integration (Proceedings, Pattern Recognition in
  1173.         Practice II, Amsterdam, The Netherlands, May 18-20,
  1174.         1988), North-Holland, Amsterdam, 1988.
  1175.  
  1176. 153.    AAAI-88, Seventh National Conference on Artificial
  1177.         Intelligence, St. Paul, MN, August 22-26, 1988.
  1178.  
  1179. 154.    International Computer Science Conference '88-
  1180.         Artificial Intelligence:  Theory and Applications,
  1181.         Hong Kong, December 19-21, 1988.
  1182.  
  1183. 155.    Fifth Israeli Symposium on Artificial Intelligence-
  1184.         Vision and Pattern Recognition, Tel Aviv, Israel,
  1185.         December 27-28, 1988.
  1186.  
  1187. 156.    M.N. Huhns, ed., Distributed Artificial
  1188.         Intelligence, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1988.
  1189.  
  1190. 157.    A. Bond and L. Gasser, eds., Readings in Distributed
  1191.         Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann, San Mateo,
  1192.         CA, 1988.
  1193.  
  1194. 158.    W.A. Taylor, What Every Engineer Should Know About
  1195.         Artificial Intelligence, MIT Press, Cambridge, MA,
  1196.         1988.
  1197.  
  1198. 159.    J. Pearl, Probabilistic Reasoning in Intelligent
  1199.         Systems:  Networks of Plausible Inference, Morgan
  1200.         Kaufmann, San Mateo, CA, 1988.
  1201.  
  1202. 160.    E.R. Dougherty and C.R. Giardina, Mathematical
  1203.         Methods for Artificial Intelligence and Autonomous
  1204.         Systems, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1988.
  1205.  
  1206. 161.    A.K. Jain and R.C. Dubes, Algorithms for Clustering
  1207.         Data, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1988.
  1208.  
  1209. 162.    E.A. Patrick and J.M. Fattu, Artificial Intelligence
  1210.         with Statistical Pattern Recognition, Prentice-Hall,
  1211.         Englewood Cliffs, NJ, 1988.
  1212.  
  1213. 163.    J.P. Delahaye, Formal Methods in Artificial
  1214.         Intelligence, Wiley, New York, 1987.
  1215.  
  1216.  
  1217.  
  1218.  
  1219.  
  1220.                              19
  1221.  
  1222.  
  1223.  
  1224.  
  1225.  
  1226.  
  1227.  
  1228.  
  1229.  
  1230.  
  1231. 164.    D. Dutta-Majumder, Pattern Directed Information
  1232.         Analysis, Wiley, New York, 1988.
  1233.  
  1234. 165.    M. James, Pattern Recognition, Wiley, New York,
  1235.         1988.
  1236.  
  1237. 166.    J.C. Bezdek, ed., International Journal of
  1238.         Approximate Reasoning (Horth-Holland), 1987ff.
  1239.  
  1240. 167.    E. Dietrich and C. Fields, Journal of Experimental
  1241.         and Theoretical Artificial Intelligence (Taylor &
  1242.         Francis), 1988ff.
  1243.  
  1244. 168.    R. Dechter and J. Pearl, Network-based heuristics
  1245.         for constraint-satisfaction problems, AI 34, 1987,
  1246.         1-38.
  1247.  
  1248. 169.    C.C. Han and C.H. Lee, Comments on Mohr and
  1249.         Henderson's path consistency algorithm, AI 36, 1988,
  1250.         125-130.
  1251.  
  1252. 170.    H.W. Gusgen and J. Hertzberg, Some fundamental
  1253.         properties of local constraint propagation, AI 36,
  1254.         1988, 237-247.
  1255.  
  1256. 171.    T.A. Jamison and R.J. Schalkoff, Image labelling:  a
  1257.         neural network approach, IVC 6, 1988, 203-214.
  1258.  
  1259. 172.    A. Samal and T. Henderson, Parallel consistent
  1260.         labeling algorithms, Intl. J. Parallel
  1261.         Programming 16, 1987, 341-364.
  1262.  
  1263. 173.    A. Samal and T. Henderson, Parallel split-level
  1264.         relaxation, IJPRAI 2, 1988, 425-442.
  1265.  
  1266. 174.    M. Kamada, K. Toraichi, R. Mori, K. Yamamoto, and H.
  1267.         Yamada, A parallel architecture for relaxation
  1268.         operations, PR 21, 1988, 175-181.
  1269.  
  1270. 175.    W. Wang, J. Gu, and T.C. Henderson, A pipelined
  1271.         architecture for parallel image relaxation
  1272.         operations, T-CAS 34, 1987, 1375-1384.
  1273.  
  1274. 176.    H.H. Liu, T.Y. Young, and A. Das, A multilevel
  1275.         parallel processing approach to scene labeling
  1276.         problems, T-PAMI 10, 1988, 586-590.
  1277.  
  1278. 177.    M.J. Swain and P.R. Cooper, Parallel hardware for
  1279.         constraint satisfaction, IUW, 620-624.
  1280.  
  1281.  
  1282.  
  1283.  
  1284.  
  1285.                              20
  1286.  
  1287.  
  1288.  
  1289.  
  1290.  
  1291.  
  1292.  
  1293.  
  1294.  
  1295.  
  1296. 178.    M.J. Carlotto, Pattern classification using relative
  1297.         constraints, CVPR, 450-456.
  1298.  
  1299. 179.    Y.C. Cheng and S.Y. Lu, The binary consistency
  1300.         checking scheme and its applications to seismic
  1301.         horizon detection, CVPR, 463-468.
  1302.  
  1303. 180.    T.C. Henderson and A. Samal, Parallel split-level
  1304.         relaxation, ICPR, 220-222.
  1305.  
  1306. 181.    H.I. Bozma and J.S. Duncan, Admissibility of
  1307.         constraint functions in relaxation labelling, ICCV,
  1308.         328-332.
  1309.  
  1310. 182.    D. Dutta Majumder, A unified approach to artificial
  1311.         intelligence, pattern recognition, image processing
  1312.         and computer vision in fifth-generation computer
  1313.         systems, IS 45, 1988, 391-431.
  1314.  
  1315. C.  Applications
  1316.  
  1317. C.1.  Character recognition
  1318.  
  1319. 183.    R. Plamondon, C.Y. Suen, and M.L. Simner, eds.,
  1320.         Computer Recognition and Human Production of
  1321.         Handwriting (Papers from the Third International
  1322.         Symposium on Handwriting and Computer Applications,
  1323.         Montreal, Quebec, 1987), World Scientific,
  1324.         Singapore, 1988.
  1325.  
  1326. 184.    U.S. Postal Service Advanced Technology Conference,
  1327.         Washington, DC, May 3-5, 1988.
  1328.  
  1329. 185.    H.S. Baird, Feature identification for hybrid
  1330.         structural/statistical pattern classification,
  1331.         CVGIP 42, 1988, 318-333.
  1332.  
  1333. 186.    G. Wolberg, A syntactic omni-font character
  1334.         recognition system, IJPRAI 1, 1987, 303-322.
  1335.  
  1336. 187.    K.J. Chen, K.K. Li, and Y.L. Chang, A system for
  1337.         on-line recognition of Chinese characters, IJPRAI 2,
  1338.         1988, 139-148.
  1339.  
  1340. 188.    P.N. Chen, Y.S. Chen, and W.H. Hsu, Stroke relation
  1341.         coding-a new approach to the recognition of multi-
  1342.         font printed Chinese characters, IJPRAI 2, 1988,
  1343.         149-160.
  1344.  
  1345.  
  1346.  
  1347.  
  1348.  
  1349.  
  1350.                              21
  1351.  
  1352.  
  1353.  
  1354.  
  1355.  
  1356.  
  1357.  
  1358.  
  1359.  
  1360.  
  1361. 189.    P.S.P. Wang, Knowledge pattern representation of
  1362.         Chinese characters, IJPRAI 2, 1988, 161-179.
  1363.  
  1364. 190.    T. Morishita, M. Ooura, and Y. Ishii, A Kanji
  1365.         recognition method which detects writing errors,
  1366.         IJPRAI 2, 1988, 181-195.
  1367.  
  1368. 191.    S.L. Xie and M. Suk, On machine recognition of
  1369.         hand-printed Chinese characters by feature
  1370.         relaxation, PR 21, 1988, 1-7.
  1371.  
  1372. 192.    I. Sekita, K. Toraichi, R. Mori, K. Yamamoto, and H.
  1373.         Yamada, Feature extraction of handwritten Japanese
  1374.         characters by spline functions for relaxation
  1375.         matching, PR 21, 1988, 9-17.
  1376.  
  1377. 193.    L. Lam and C.Y. Suen, Structural classification and
  1378.         relaxation matching of totally unconstrained
  1379.         handwritten zip-code numbers, PR 21, 1988, 19-31.
  1380.  
  1381. 194.    R.M. Brown, T.H. Fay, and C.L. Walker, Handprinted
  1382.         symbol recognition system, PR 21, 1988, 91-118.
  1383.  
  1384. 195.    G. Baptista and K.M. Kulkarni, A high accuracy
  1385.         algorithm for recognition of handwritten numerals,
  1386.         PR 21, 1988, 287-291.
  1387.  
  1388. 196.    T.S. El-Sheikh and R.M. Guindi, Computer recognition
  1389.         of Arabic cursive scripts, PR 21, 1988, 293-302.
  1390.  
  1391. 197.    D.D. Kerrick and A.C. Bovik, Microprocessor-based
  1392.         recognition of handprinted characters from a tablet
  1393.         input, PR 21, 1988, 525-537.
  1394.  
  1395. 198.    S. Ray, A heuristic noise reduction algorithm
  1396.         applied to handwritten numeric characters, PRL 7,
  1397.         1988, 9-12.
  1398.  
  1399. 199.    W.H. Abdulla, A.O.M. Saleh, and A.H. Morad, A
  1400.         preprocessing algorithm for hand-written character
  1401.         recognition, PRL 7, 1988, 13-18.
  1402.  
  1403. 200.    Y. Yong, Handprinted Chinese character recognition
  1404.         via neural networks, PRL 7, 1988, 19-25.
  1405.  
  1406. 201.    A. Oulamara and J. Duvernoy, An application of the
  1407.         Hough transform to automatic recognition of Berber
  1408.         characters, SP 14, 1988, 79-90.
  1409.  
  1410.  
  1411.  
  1412.  
  1413.  
  1414.  
  1415.                              22
  1416.  
  1417.  
  1418.  
  1419.  
  1420.  
  1421.  
  1422.  
  1423.  
  1424.  
  1425.  
  1426. 202.    T.S. El-Sheikh and R.M. Guindi, Automatic
  1427.         recognition of isolated Arabic characters, SP 14,
  1428.         1988, 177-184.
  1429.  
  1430. 203.    J.R. Ward and T. Kuklinski, A model for variability
  1431.         effects in handprinting with implications for the
  1432.         design of handwriting character recognition systems,
  1433.         T-SMC 18, 1988, 438-451.
  1434.  
  1435. 204.    C.H. Leung, Y.S. Cheung, and Y.L. Wong, A
  1436.         knowledge-based stroke-matching method for Chinese
  1437.         character recognition, T-SMC 17, 1987, 993-1003.
  1438.  
  1439. 205.    K.H. Lee, K.B. Eom, and R.L. Kashyap, Character
  1440.         recognition using attributed grammar, CVPR, 418-423.
  1441.  
  1442. 206.    J. Ohya, A. Shio, and S. Akamatsu, A relaxational
  1443.         extracting method for character recognition in scene
  1444.         images, CVPR, 424-429.
  1445.  
  1446. 207.    A. Kundu, Y. He, and P. Bahl, Recognition of
  1447.         handwritten word:  first and second order hidden
  1448.         Markov model based approach, CVPR, 457-462.
  1449.  
  1450. 208.    M. Kimura, T. Ejima, H. Aso, H. Yashiro, N. Son, and
  1451.         M. Suzuki, An intelligent character recognition
  1452.         system with high accuracy and high speed by
  1453.         integrating image-type and logical-type information
  1454.         processings, ICPR, 38-40.
  1455.  
  1456. 209.    J.J. Hull, S.N. Srihari, E. Cohen, L. Kuan, P.
  1457.         Cullen, and P. Palumbo, A blackboard-based approach
  1458.         to handwritten ZIP code recognition, ICPR, 111-113.
  1459.  
  1460. 210.    G. Nagy, Chinese character recognition:  a twenty-
  1461.         five year retrospective, ICPR, 163-167.
  1462.  
  1463. 211.    J. Tsukumo and H. Tanaka, Classification of
  1464.         handprinted Chinese characters using non-linear
  1465.         normalization and correlation methods, ICPR,
  1466.         168-171.
  1467.  
  1468. 212.    H. Yamada, K. Yamamoto, and T. Saito, A nonlinear
  1469.         normalization method for handprinted Kanji character
  1470.         recognition-line density equalization, ICPR,
  1471.         172-175.
  1472.  
  1473. 213.    K. Banno, T. Kawamata, K. Kobayashi, and H. Nambu,
  1474.         Text recognition system for Japanese documents,
  1475.         ICPR, 176-180.
  1476.  
  1477.  
  1478.  
  1479.  
  1480.                              23
  1481.  
  1482.  
  1483.  
  1484.  
  1485.  
  1486.  
  1487.  
  1488.  
  1489.  
  1490.  
  1491. 214.    J. Zeng, T. Inoue, H. Sanadi, and Y. Tezuka, A data
  1492.         structure suitable for representing the calligraphic
  1493.         rules for Chinese character evaluation, ICPR,
  1494.         181-183.
  1495.  
  1496. 215.    S. Holder and J. Dengler, Font- and sizeinvariant
  1497.         character recognition with greyvalue image features,
  1498.         ICPR, 252-254.
  1499.  
  1500. 216.    R. Plamondon and M. Parizeau, Signature verification
  1501.         from position, velocity and acceleration signals:  a
  1502.         comparative study, ICPR, 260-265.
  1503.  
  1504. 217.    R. Sabourin and R. Plamondon, Segmentation of
  1505.         handwritten signature images using the statistics of
  1506.         directional data, ICPR, 282-285.
  1507.  
  1508. 218.    Z. Zhang, M. He, and C. Ge, A research on printed
  1509.         Chinese character recognition based on stroke
  1510.         features with optical/digital hybrid realization,
  1511.         ICPR, 573-575.
  1512.  
  1513. 219.    (J. Du) and (H. Liu), Flexible recognition
  1514.         algorithms and flexible OCR system, ICPR, 655-657.
  1515.  
  1516. 220.    Y.J. Liu and J.W. Tai, A structural approach to on-
  1517.         line Chinese character recognition, ICPR, 808-810.
  1518.  
  1519. 221.    K. Wang, Y.Y. Tang, and C.Y. Suen, Multi-layer
  1520.         projections for the classification of similar
  1521.         Chinese characters, ICPR, 842-844.
  1522.  
  1523. 222.    P.C. Leveridge and C.G. Leedham, Experiments with an
  1524.         n-tuple recogniser for fast ``first try''
  1525.         recognition of unconstrained handwritten symbols,
  1526.         ICPR, 905-907.
  1527.  
  1528. 223.    (W. Shu), (G.W. Cui), and (R.H. Zhao), An accurate
  1529.         method for recognition of printed Chinese
  1530.         characters, ICPR, 908-910.
  1531.  
  1532. 224.    (H. Dong), (Y. Wu), and (X. Ding), An ARG
  1533.         representation for Chinese characters and a radical
  1534.         extraction based on the representation, ICPR,
  1535.         920-922.
  1536.  
  1537. 225.    C.C. Tappert, C.Y. Suen, and T. Wakahara, On-line
  1538.         handwriting recognition-a survey, ICPR, 1123-1132.
  1539.  
  1540.  
  1541.  
  1542.  
  1543.  
  1544.  
  1545.                              24
  1546.  
  1547.  
  1548.  
  1549.  
  1550.  
  1551.  
  1552.  
  1553.  
  1554.  
  1555.  
  1556. 226.    T. Wakahara, On-line cursive script recognition
  1557.         using local affine transform, ICPR, 1133-1137.
  1558.  
  1559. 227.    H. Murase, Online recognition of free-format
  1560.         Japanese handwritings, ICPR, 1143-1147.
  1561.  
  1562. 228.    S.N. Srihari, C.H. Wang, P.W. Palumbo, and J.J.
  1563.         Hull, Recognizing address blocks on mail pieces:
  1564.         specialized tools and problem-solving architectures,
  1565.         AI Magazine 8(4), 1987, 25-35, 38-40.
  1566.  
  1567. 229.    C.H. Wang and S.N. Srihari, A framework for object
  1568.         recognition in a visually complex environment and
  1569.         its application to locating address blocks on mail
  1570.         pieces, IJCV 2, 1988, 125-151.
  1571.  
  1572. 230.    A. Goshtasby and R.W. Ehrich, Contextual word
  1573.         recognition using probabilistic relaxation labeling,
  1574.         PR 21, 1988, 455-462.
  1575.  
  1576. 231.    R.M.K. Sinha and B. Prasada, Visual text recognition
  1577.         through contextual processing, PR 21, 1988, 463-479.
  1578.  
  1579. 232.    T. Gotoh, T. Toriu, S. Sasaki, and M. Yoshida, A
  1580.         flexible vision-based algorithm for a book sorting
  1581.         system, T-PAMI 10, 1988, 393-399.
  1582.  
  1583. 233.    L.A. Fletcher and R. Kasturi, A robust algorithm for
  1584.         text string separation from mixed text/graphics
  1585.         images, T-PAMI 10, 1988, 910-918.
  1586.  
  1587. 234.    M. Ammar, Y. Yoshida, and T. Fukumura, Description
  1588.         of signature images and its application to their
  1589.         classification, ICPR, 23-26.
  1590.  
  1591. 235.    A.C. Downton and C.G. Leedham, Pre-processing of
  1592.         envelope images for optical character recognition,
  1593.         ICPR, 27-31.
  1594.  
  1595. 236.    Z.X. Wang and C. Faure, Structural analysis of
  1596.         handwritten mathematical expressions, ICPR, 32-34.
  1597.  
  1598. 237.    I. Yoshimura and M. Yoshimura, Writer identification
  1599.         based on the arc pattern transform, ICPR, 35-37.
  1600.  
  1601. 238.    H. Tanaka and A. Kogawara, High speed string edit
  1602.         methods using hierarchical files and hashing
  1603.         technique, ICPR, 334-336.
  1604.  
  1605.  
  1606.  
  1607.  
  1608.  
  1609.  
  1610.                              25
  1611.  
  1612.  
  1613.  
  1614.  
  1615.  
  1616.  
  1617.  
  1618.  
  1619.  
  1620.  
  1621. 239.    C.H. Wang, P.W. Palumbo, and S.N. Srihari, Object
  1622.         recognition in visually complex environments:  an
  1623.         architecture for locating address blocks on mail
  1624.         pieces, ICPR, 365-367.
  1625.  
  1626. 240.    K. Kise, K. Yamada, N. Tanaka, N. Babaguchi, and Y.
  1627.         Tezuka, Visiting card understanding system, ICPR,
  1628.         425-429.
  1629.  
  1630. 241.    G. Ciardello, G. Scafuro, M.T. Degrandi, M.R. Spada,
  1631.         and M.P. Roccotelli, An experimental system for
  1632.         office document handling and text recognition, ICPR,
  1633.         739-743.
  1634.  
  1635. 242.    Y. Tsuji, Document image analysis for generating
  1636.         syntactic structure description, ICPR, 744-747.
  1637.  
  1638. 243.    (Y. Dai), (N. Zheng), (X. Zhang), and (G. Xuan),
  1639.         Automatic recognition of province name on the
  1640.         license plate of moving vehicle, ICPR, 927-929.
  1641.  
  1642. 244.    M. Ohkura and M. Shiono, On the intra-category
  1643.         clustering to make multidictionary patterns for
  1644.         multidictionary templet matching method, ICPR,
  1645.         1029-1031.
  1646.  
  1647. 245.    A.C. Downton and D. Guillevic, Syntactic and
  1648.         contextual post-processing of handwritten addresses
  1649.         for optical character recognition, ICPR, 1072-1076.
  1650.  
  1651. 246.    C.S. Fahn, J.F. Wang, and J.Y. Lee, A topology-based
  1652.         component extractor for understanding electronic
  1653.         circuit diagrams, CVGIP 44, 1988, 119-138.
  1654.  
  1655. 247.    H. Freeman, An expert system for the automatic
  1656.         placement of names on a geographic map, IS 45, 1988,
  1657.         367-378.
  1658.  
  1659. 248.    J.W. Roach and J.E. Tatem, Using domain knowledge in
  1660.         low-level visual processing to interpret handwritten
  1661.         music:  an experiment, PR 21, 1988, 33-44.
  1662.  
  1663. 249.    M.T. Musavi, M.V. Shirvaikar, E. Ramanathan, and
  1664.         A.R. Nekovei, A vision based method to automate map
  1665.         processing, PR 21, 1988, 319-326.
  1666.  
  1667. 250.    A. Okazaki, T. Kondo, K. Mori, S. Tsunekawa, and E.
  1668.         Kawamoto, An automatic circuit diagram reader with
  1669.         loop-structure-based symbol recognition, T-PAMI 10,
  1670.         1988, 331-341.
  1671.  
  1672.  
  1673.  
  1674.  
  1675.                              26
  1676.  
  1677.  
  1678.  
  1679.  
  1680.  
  1681.  
  1682.  
  1683.  
  1684.  
  1685.  
  1686. 251.    M. Tanaka and T. Ichikawa, A visual user interface
  1687.         for map information retrieval based on semantic
  1688.         significance, T-SE 14, 1988, 666-670.
  1689.  
  1690. 252.    R. Kasturi and J. Alemany, Information extraction
  1691.         from images of paper-based maps, T-SE 14, 1988,
  1692.         671-675.
  1693.  
  1694. 253.    D. Benjamin, P. Forgues, E. Gulko, J.B. Massicotte,
  1695.         and C. Meubus, The use of high-level knowledge for
  1696.         enhanced entry of engineering drawings, ICPR,
  1697.         119-129.
  1698.  
  1699. 254.    R. Kasturi, S.T. Bow, J. Gattiker, J. Shah, W. El-
  1700.         Masri, U. Mokate, and S. Honnenahalli, A system for
  1701.         recognition and description of graphics, ICPR,
  1702.         255-259.
  1703.  
  1704. 255.    W. Lu, Y. Ohsawa, and M. Sakauchi, A database
  1705.         capture system for mechanical drawings using an
  1706.         efficient multi-dimensional graphical data
  1707.         structure, ICPR, 266-269.
  1708.  
  1709. 256.    T. Nagao, T. Agui, and M. Nakajima, An automatic
  1710.         road vector extraction method from maps, ICPR,
  1711.         585-587.
  1712.  
  1713. 257.    G. Maderlechner and O. Jeppsson, Representation,
  1714.         classification and modelling of graphs for efficient
  1715.         pattern recognition in line images, ICPR, 678-680.
  1716.  
  1717. 258.    H. Kojima and T. Toida, On-line hand-drawn line-
  1718.         figure recognition and its application, ICPR,
  1719.         1138-1142.
  1720.  
  1721. C.2.  Biomedical applications
  1722.  
  1723. 259.    S. Collins and D. Skorton, eds., Cardiac Imaging and
  1724.         Image Processing, McGraw-Hill, New York, 1986.
  1725.  
  1726. 260.    R. Guzzardi, ed., Physics and Engineering of Medical
  1727.         Imaging (Proceedings of a NATO Advanced Study
  1728.         Institute, Maratea, Italy, September 23-October 5,
  1729.         1984), Nijhoff, The Netherlands, 1987.
  1730.  
  1731. 261.    C.N. deGraaf and M.A. Viergever, eds., Information
  1732.         Processing in Medical Imaging (Proceedings of the
  1733.         Tenth International Conference, Utrecht, The
  1734.         Netherlands, June 22-26, 1987), Plenum Press, New
  1735.         York, 1988.
  1736.  
  1737.  
  1738.  
  1739.  
  1740.                              27
  1741.  
  1742.  
  1743.  
  1744.  
  1745.  
  1746.  
  1747.  
  1748.  
  1749.  
  1750.  
  1751. 262.    R.H. Schneider and S.J. Dwyer III, eds., Medical
  1752.         Imaging II (Newport Beach, CA, January 31-February
  1753.         5, 1988), Proc. SPIE 914.
  1754.  
  1755. 263.    International Conference on 3-D Image Processing in
  1756.         Microscopy-3-D Imaging, 3-D Reconstruction, 3-D
  1757.         Measurement, Geissen, FRG, March 10-11, 1988.
  1758.  
  1759. 264.    The Lyon Conference-Medical Imaging and Expert
  1760.         Systems Applied to Medicine, Lyon, France, March
  1761.         10-12, 1988.
  1762.  
  1763. 265.    H. Niemann, ed., Special Issue on Expert Systems in
  1764.         Medical Imaging, PRL 8 (2), September 1988, 63-139.
  1765.  
  1766. 266.    T.C. Pilkington, R. Plonsey, J.T. Mortimer, and W.
  1767.         Welkowitz, eds., Special Issue on Emerging
  1768.         Electromedical Technologies, P-IEEE 76 (9),
  1769.         September 1988, 1059-1246.
  1770.  
  1771. 267.    H. Buxton and N. Walker, Query based visual
  1772.         analysis:  spatio-temporal reasoning in computer
  1773.         vision, IVC 6, 1988, 247-254.
  1774.  
  1775. 268.    R.A. Robb, Multidimensional biomedical image display
  1776.         and analysis in the biotechnology computer resource
  1777.         at the Mayo Clinic, MVA 1, 1988, 75-96.
  1778.  
  1779. 269.    O. Nalcioglu, W.W. Roeck, T. Reese, L.Z. Qu, J.M.
  1780.         Tobis, and W.L. Henry, Background subtraction
  1781.         algorithms for videodensitometric quantification of
  1782.         coronary stenosis, MVA 1, 1988, 155-162.
  1783.  
  1784. 270.    F. Greensite, Measure theoretic imaging, with an
  1785.         example employing magnetic resonance input, MVA 1,
  1786.         1988, 169-174.
  1787.  
  1788. 271.    S. Tamura, Y. Okamoto, and K. Yanashima, Zero-
  1789.         crossing interval correction in tracing eye-fundus
  1790.         blood vessels, PR 21, 1988, 227-233.
  1791.  
  1792. 272.    B.B. Chaudhuri, K. Rodenacker, and G. Burger,
  1793.         Characterization and featuring of histological
  1794.         section images, PRL 7, 1988, 245-252.
  1795.  
  1796. 273.    S. Dellepiane, C. Regazzoni, S.B. Serpico, and G.
  1797.         Vernazza, Extension of IBIS for 3D organ recognition
  1798.         in NMR multislices, PRL 8, 1988, 65-72.
  1799.  
  1800.  
  1801.  
  1802.  
  1803.  
  1804.  
  1805.                              28
  1806.  
  1807.  
  1808.  
  1809.  
  1810.  
  1811.  
  1812.  
  1813.  
  1814.  
  1815.  
  1816. 274.    W. Menhardt and K.H. Schmidt, Computer vision on
  1817.         magnetic resonance images, PRL 8, 1988, 73-85.
  1818.  
  1819. 275.    G. Sagerer, Automatic interpretation of medical
  1820.         image sequences, PRL 8, 1988, 87-102.
  1821.  
  1822. 276.    E. Backer, J.J. Gerbrands, J.H.C. Reiber, A.E.M.
  1823.         Reijs, W. Krijgsman, and H.J. Van Den Herik,
  1824.         Modelling uncertainty in ESATS by classification
  1825.         inference, PRL 8, 1988, 103-112.
  1826.  
  1827. 277.    C. Smets, G. Verbeeck, P. Suetens, and A.
  1828.         Oosterlinck, A knowledge-based system for the
  1829.         delineation of blood vessels on subtraction
  1830.         angiograms, PRL 8, 1988, 113-121.
  1831.  
  1832. 278.    J.Y. Catros and D. Mischler, An artificial
  1833.         intelligence approach for medical picture analysis,
  1834.         PRL 8, 1988, 123-130.
  1835.  
  1836. 279.    O. Lebel, ARCHI:  an expert system for biological
  1837.         objects recognition, PRL 8, 1988, 131-139.
  1838.  
  1839. 280.    F. Pernus, The Delaunay triangulation and the shape
  1840.         hull as tools in muscle fibre analysis, PRL 8, 1988,
  1841.         197-202.
  1842.  
  1843. 281.    B. Chalmond, Individual hip prosthesis design from
  1844.         CT images, PRL 8, 1988, 203-208.
  1845.  
  1846. 282.    T.N. Pappas and J.S. Lim, A new method for
  1847.         estimation of coronary artery dimensions in
  1848.         angiograms, T-ASSP 36, 1988, 1501-1513.
  1849.  
  1850. 283.    G.L. Vernazza, S.B. Serpico, and S.G. Dellepiane, A
  1851.         knowledge-based system for biomedical image
  1852.         processing and recognition, T-CAS 34, 1987,
  1853.         1399-1416.
  1854.  
  1855. 284.    H. Yamada, C. Merritt, and T. Kasvand, Recognition
  1856.         of kidney glomerulus by dynamic programming matching
  1857.         method, T-PAMI 10, 1988, 731-737.
  1858.  
  1859. 285.    M. Unser, H. Van Hamme, P. DeMuynck, E. Van
  1860.         Denhaute, and J. Cornelis, Karhunen-Loeve analysis
  1861.         of dynamic sequences of thermographic images for
  1862.         early breast cancer detection, CVPR, 592-596.
  1863.  
  1864. 286.    S. Towers and R. Baldock, Application of a
  1865.         knowledge-based system to the interpretation of
  1866.         ultrasound images, ICPR, 107-110.
  1867.  
  1868.  
  1869.  
  1870.                              29
  1871.  
  1872.  
  1873.  
  1874.  
  1875.  
  1876.  
  1877.  
  1878.  
  1879.  
  1880.  
  1881. 287.    M. Thonnat and M.H. Gandelin, An expert system for
  1882.         the automatic classification and description of
  1883.         zooplanktons from monocular images, ICPR, 114-118.
  1884.  
  1885. 288.    G. Brugal, Pattern recognition, image processing,
  1886.         related data analysis and expert systems integrated
  1887.         in medical microscopy, ICPR, 286-293.
  1888.  
  1889. 289.    J. Arnqvist, L. Hellgren, and J. Vincent,
  1890.         Semiautomatic classification of secondary healing
  1891.         ulcers in multispectral images, ICPR, 459-461.
  1892.  
  1893. 290.    X. Chen, J.I. Hasegawa, and J.I. Toriwaki,
  1894.         Quantitative diagnosis of pneumoconiosis based on
  1895.         recognition of small rounded opacities in chest x-
  1896.         ray images, ICPR, 462-464.
  1897.  
  1898. 291.    E. Hartfeld, G. Zajicek, G. Kenet, and D. Schwartz-
  1899.         Arad, Measuring hepatocytes reaction to
  1900.         dimethylnitrosamine using computerized microscope,
  1901.         ICPR, 465-467.
  1902.  
  1903. 292.    N. Fan, C.C. Li, and F. Fuchs, Myofibril image
  1904.         processing for studying sarcomere dynamics, ICPR,
  1905.         468-472.
  1906.  
  1907. 293.    R.S. Anbalagan, G. Hu, and A.K. Jain, A segmentation
  1908.         and object extraction algorithm with linear memory
  1909.         and time constraints, ICPR, 596-600.
  1910.  
  1911. 294.    L. He and Z. Choi, Automatic detection of sister
  1912.         chromatid exchange, ICPR, 652-654.
  1913.  
  1914. 295.    S.X. Li, J.P. Liu, and Y.M. Huang, Schistosome egg
  1915.         recognition using the top-down search strategy,
  1916.         ICPR, 798-800.
  1917.  
  1918. 296.    A. Haouari and J.M. Chassery, A two-pass labeling
  1919.         algorithm for automatic schistosome egg detection
  1920.         and counting, ICPR, 827-829.
  1921.  
  1922. 297.    (X.Q. Wu), (J.R. Liu), and (Q.Q. Wu), The processing
  1923.         and recognition of x-rays of spine tumor, ICPR,
  1924.         914-916.
  1925.  
  1926. 298.    Y. Kita and Y. Shirai, Extraction of accurate
  1927.         stomach contour from X-ray images of barium filled
  1928.         stomachs, ICPR, 917-919.
  1929.  
  1930.  
  1931.  
  1932.  
  1933.  
  1934.  
  1935.                              30
  1936.  
  1937.  
  1938.  
  1939.  
  1940.  
  1941.  
  1942.  
  1943.  
  1944.  
  1945.  
  1946. 299.    J.J. Sychra, D.G. Pavel, and E. Olea, Classification
  1947.         images of cardiac wall motion abnormalities, ICPR,
  1948.         1004-1008.
  1949.  
  1950. 300.    N. Harpaz, U. Shani, and U. Dinar, Towards the
  1951.         automatic reconstruction of a 3-D animated model for
  1952.         the coronary tree from biplane angiograms, ICPR,
  1953.         1012-1014.
  1954.  
  1955. 301.    M.W. Vannier, C.M. Speidel, D.L. Rickman, L.D.
  1956.         Schertz, L.R. Baker, C.F. Hildebolt, C.J. Offutt,
  1957.         J.A. Balko, R.L. Butterfield, and M.H. Gado,
  1958.         Validation of magnetic resonance imaging (MRI)
  1959.         multispectral tissue classification, ICPR,
  1960.         1182-1186.
  1961.  
  1962. 302.    M.B. Merickel, C.S. Carman, W.K. Watterson, J.R.
  1963.         Brookeman, and C.R. Ayers, Multispectral pattern
  1964.         recognition of MR imagery for the noninvasive
  1965.         analysis of atherosclerosis, ICPR, 1192-1197.
  1966.  
  1967. 303.    H. Suzuki and J.I. Toriwaki, Knowledge-guided
  1968.         automatic thresholding for 3-dimensional display of
  1969.         head MRI images, ICPR, 1210-1212.
  1970.  
  1971. 304.    N.H. Kim, S.J. Aggarwal, A.C. Bovik, and K.R.
  1972.         Diller, Computing shape changes in SOLANUM tuberosa
  1973.         slices viewed through a stereo microscope, ICPR,
  1974.         1213-1215.
  1975.  
  1976. 305.    A. Dipanda, M. Neveu, D. Plantamp, and L. Dusserre,
  1977.         Segmentation of echocardiographic images, ICPR,
  1978.         1255-1259.
  1979.  
  1980. 306.    K.H. Hohne, M. Bomans, A. Pommert, M. Riemer, and U.
  1981.         Tiede, 3D-segmentation and display of tomographic
  1982.         imagery, ICPR, 1271-1276.
  1983.  
  1984. 307.    K. Kitamura, J.M. Tobis, and J. Sklansky, Biplane
  1985.         analysis of atheromatous coronary arteries, ICPR,
  1986.         1277-1281.
  1987.  
  1988. 308.    T. Yasuda, S. Yokoi, and J.I. Toriwaki, A simulation
  1989.         system for brain and plastic surgeries using CT
  1990.         images, ICPR, 1282-1286.
  1991.  
  1992.  
  1993.  
  1994.  
  1995.  
  1996.  
  1997.  
  1998.  
  1999.  
  2000.                              31
  2001.  
  2002.  
  2003.  
  2004.  
  2005.  
  2006.  
  2007.  
  2008.  
  2009.  
  2010.  
  2011. C.3.  Industrial applications
  2012.  
  2013. 309.    M. Ollus, ed., Digital Image Processing in
  2014.         Industrial Application (Proceedings of an IFAC
  2015.         Workshop, Espoo, Finland, June 10-12, 1986), IFAC,
  2016.         1987.
  2017.  
  2018. 310.    RoViSec-7, Seventh International Conference on Robot
  2019.         Vision and Sensory Controls, Zurich, Switzerland,
  2020.         February 2-4, 1988.
  2021.  
  2022. 311.    Second Annual Machine Vision Workshop, New
  2023.         Brunswick, NJ, April 25-26, 1988.
  2024.  
  2025. 312.    Vision '88 (Society of Manufacturing Engineers),
  2026.         Detroit, MI, June 5-9, 1988.
  2027.  
  2028. 313.    W. Wiitanen, ed., Piece Recognition and Image
  2029.         processing (SPIE), Dearborn, MI, June 26-30, 1988.
  2030.  
  2031. 314.    Vision '88, International Exhibition on Applied
  2032.         Vision Systems, Sindelfingen, FRG, June 28-30, 1988.
  2033.  
  2034. 315.    M.J.W. Chen, ed., Automated Inspection and High
  2035.         Speed Vision Architectures II (Cambridge, MA,
  2036.         November 10-11, 1988), Proc. SPIE 1004.
  2037.  
  2038. 316.    D.J. Svetkoff, ed., Optics, Illumination, and Image
  2039.         Sensing for Machine Vision III (Cambridge, MA,
  2040.         November 8-9, 1988), Proc. SPIE 1005.
  2041.  
  2042. 317.    E.L. Hall, D.P. Casasent, and K.J. Stout, eds.,
  2043.         Expert Robots for Industrial Use (Cambridge, MA,
  2044.         November 7-8, 1988), Proc. SPIE 1008.
  2045.  
  2046. 318.    A. Browne and L. Norton-Wayne, Vision and
  2047.         Information Processing for Automation, Plenum Press,
  2048.         New York, 1986.
  2049.  
  2050. 319.    R.L. Andersson, A Robot Ping-Pong Player, MIT Press,
  2051.         Cambridge, MA, 1988.
  2052.  
  2053. 320.    J.L. Mundy, Industrial machine vision-is it
  2054.         practical?, MVAAS, 109-148.
  2055.  
  2056. 321.    M.A. Lavin, Industrial machine vision:  Where are
  2057.         we?  What do we need?  How do we get it?, MVAAS,
  2058.         161-185.
  2059.  
  2060.  
  2061.  
  2062.  
  2063.  
  2064.  
  2065.                              32
  2066.  
  2067.  
  2068.  
  2069.  
  2070.  
  2071.  
  2072.  
  2073.  
  2074.  
  2075.  
  2076. 322.    J. Sklansky, Bottlenecks to effective application of
  2077.         machine vision-a discussion, MVAAS, 187-192.
  2078.  
  2079. 323.    H. Freeman, Directions for future research-a panel
  2080.         discussion, MVAAS, 299-309.
  2081.  
  2082. 324.    T.C. Hsia, ed., International Journal of Robotics
  2083.         and Automation (Acta Press), 1986ff.
  2084.  
  2085. 325.    S.G. Tzafestas, ed., Journal of Intelligent and
  2086.         Robotic Systems-Theory and Applications (Kluwer),
  2087.         1988ff.
  2088.  
  2089. 326.    R.M. Haralick, guest ed., Special Issue on Machine
  2090.         Vision Mensuration, CVGIP 40 (3), December 1987,
  2091.         271-387.
  2092.  
  2093. 327.    J.L.C. Sanz, guest ed., Special Issue on industrial
  2094.         Machine Vision and Computer Vision Technology, T-
  2095.         PAMI 10 (1 and 3), January and May, 1988, 1-125 and
  2096.         298-416.
  2097.  
  2098. 328.    R.T. Chin, Automated visual inspection:  1981 to
  2099.         1987, CVGIP 41, 1988, 346-381.
  2100.  
  2101. 329.    W.E. Blanz, J.L.C. Sanz, and E.B. Hinkle, Image
  2102.         analysis methods for solder-ball inspection in
  2103.         integrated circuit manufacturing, J-RA 4, 1988,
  2104.         129-139.
  2105.  
  2106. 330.    C.B. Malloch, W.I. Kwak, and L.A. Gerhardt, A class
  2107.         of adaptive model- and object-driven nonuniform
  2108.         sampling methods for 3-D inspection, MVA 1, 1988,
  2109.         97-114.
  2110.  
  2111. 331.    M. Ando and T. Inagaki, Automatic optical inspection
  2112.         of plated through-holes for ultrahigh density
  2113.         printed wiring boards, MVA 1, 1988, 175-181.
  2114.  
  2115. 332.    B.E. Dom, V.H. Brecher, R. Bonner, J.S. Batchelder,
  2116.         and R.S. Jaffe, The P300:  a system for automatic
  2117.         pattern wafer inspection, MVA 1, 1988, 205-221.
  2118.  
  2119. 333.    S. Simon and J.P. Rogala, Model-based prediction-
  2120.         verification scheme for real-time inspection, PRL 7,
  2121.         1988, 305-311.
  2122.  
  2123. 334.    H. Yoda, Y. Ohuchi, Y. Taniguchi, and M. Ejiri, An
  2124.         automatic wafer inspection system using pipelined
  2125.         image processing techniques,
  2126.         T-PAMI 10, 1988, 4-16.
  2127.  
  2128.  
  2129.  
  2130.                              33
  2131.  
  2132.  
  2133.  
  2134.  
  2135.  
  2136.  
  2137.  
  2138.  
  2139.  
  2140.  
  2141. 335.    H.K. Nishihara and P.A. Crossley, Measuring
  2142.         photolithographic overlay accuracy and critical
  2143.         dimensions by correlating binarized Laplacian of
  2144.         Gaussian convolutions,
  2145.         T-PAMI 10, 1988, 17-30.
  2146.  
  2147. 336.    S.L. Bartlett, P.J. Besl, C.L. Cole, R. Jain, D.
  2148.         Mukherjee, and K.D. Skifstad, Automatic solder joint
  2149.         inspection, T-PAMI 10, 1988, 31-43.
  2150.  
  2151. 337.    A.M. Darwish and A.K. Jain, A rule based approach
  2152.         for visual pattern inspection, T-PAMI 10, 1988,
  2153.         56-68.
  2154.  
  2155. 338.    Y. Hara, H. Doi, K. Karasaki, and T. Iida, A system
  2156.         for PCB automated inspection using fluorescent
  2157.         light, T-PAMI 10, 1988, 69-78.
  2158.  
  2159. 339.    H. Boerner and H. Strecker, Automated X-ray
  2160.         inspection of aluminum castings, T-PAMI 10, 1988,
  2161.         79-91.
  2162.  
  2163. 340.    D.B. Shu, C.C. Li, J.F. Mancuso, and Y.N. Sun, A
  2164.         line extraction method for automated SEM inspection
  2165.         of VLSI resist, T-PAMI 10, 1988, 117-120.
  2166.  
  2167. 341.    D.W. Capson and S.K. Eng, A tiered-color
  2168.         illumination approach for machine inspection of
  2169.         solder joints, T-PAMI 10, 1988, 387-393.
  2170.  
  2171. 342.    Q.Z. Ye and P.E. Danielsson, Inspection of printed
  2172.         circuit boards by connectivity preserving shrinking,
  2173.         T-PAMI 10, 1988, 737-742.
  2174.  
  2175. 343.    J.L.C. Sanz and D. Petkovic, Machine vision
  2176.         algorithms for automated inspection of thin-film
  2177.         disk heads, T-PAMI 10, 1988, 830-848.
  2178.  
  2179. 344.    G.A. Dainis III and M.O. Ward, Rule-based inspection
  2180.         of leadframes, CVPR, 580-585.
  2181.  
  2182. 345.    H. Nan, M.G. Abbott, and R.J. Beattie, Approaches to
  2183.         low level image processing for vision guided seam
  2184.         tracking systems, ICPR, 601-603.
  2185.  
  2186. 346.    G. Odawara, T. Kurokawa, Y. Tamiya, and T. Fujii, An
  2187.         integrated visual system for solder inspection,
  2188.         ICPR, 663-665.
  2189.  
  2190.  
  2191.  
  2192.  
  2193.  
  2194.  
  2195.                              34
  2196.  
  2197.  
  2198.  
  2199.  
  2200.  
  2201.  
  2202.  
  2203.  
  2204.  
  2205.  
  2206. 347.    W. Jian and Y. Li, Evaluation of yarn regularity
  2207.         using computer vision, ICPR, 854-856.
  2208.  
  2209. 348.    F. Avnaim and J.D. Boissonnat, A geometric approach
  2210.         to inspection, ICPR, 891-893.
  2211.  
  2212. 349.    H. Maliniemi, H. Ailisto, and H. Hakalahti, Vision
  2213.         system for turbine inspection, ICPR, 1202-1206.
  2214.  
  2215. 350.    D. Partridge, V. Johnston, and P. Lopez, Experiments
  2216.         with a cognitive industrial robot, IJMMS 27, 1987,
  2217.         435-448.
  2218.  
  2219. 351.    P. Rummel and P. Kollensperger, GSS-a fast, model-
  2220.         based vision system for workpiece recognition,
  2221.         IJPRAI 2, 1988, 543-556.
  2222.  
  2223. 352.    S.B. Skaar, W.H. Brockman, and R. Hanson, Camera-
  2224.         space manipulation, IJRR 6(4), 1987, 20-32.
  2225.  
  2226. 353.    J. Porrill, S.B. Pollard, T.P. Pridmore, J.B. Bowen,
  2227.         J.E.W. Mayhew, and J.P. Frisby, TINA:  a 3D vision
  2228.         system for pick and place, IVC 6, 1988, 91-99.
  2229.  
  2230. 354.    L.E. Weiss, A.C. Sanderson, and C.P. Neuman, Dynamic
  2231.         sensor-based control of robots with visual feedback,
  2232.         J-RA 3, 1987, 404-417.
  2233.  
  2234. 355.    H.F. Durrant-Whyte, Uncertain geometry in robotics,
  2235.         J-RA 4, 1988, 23-31.
  2236.  
  2237. 356.    R.M. Lougheed and R.E. Sampson, 3-D imaging systems
  2238.         and high-speed processing for robot control, MVA 1,
  2239.         1988, 41-57.
  2240.  
  2241. 357.    A. Ikonomopoulos, N. Ghani, G. Doemens, E. Kutzer,
  2242.         and N. Roth, Image processing and analysis in
  2243.         multisensory systems, T-CAS 34, 1987, 1417-1431.
  2244.  
  2245. 358.    D. Nitzan, Three-dimensional vision structure for
  2246.         robot applications,
  2247.         T-PAMI 10, 1988, 291-309.
  2248.  
  2249. 359.    S.J. Gordon and W.P. Seering, Real-time part
  2250.         position sensing,
  2251.         T-PAMI 10, 1988, 374-386.
  2252.  
  2253.  
  2254.  
  2255.  
  2256.  
  2257.  
  2258.  
  2259.  
  2260.                              35
  2261.  
  2262.  
  2263.  
  2264.  
  2265.  
  2266.  
  2267.  
  2268.  
  2269.  
  2270.  
  2271. C.4.  Robot navigation
  2272.  
  2273. 360.    R. Miller, Automated Guided Vehicles and Automated
  2274.         Manufacturing, SME, 1987.
  2275.  
  2276. 361.    W.J. Wolfe, ed., Mobile Robots III (Cambridge, MA,
  2277.         November 10-11, 1988), Proc. SPIE 1007.
  2278.  
  2279. 362.    A. Kak, guest ed., Spatial Reasoning, AI Magazine 9
  2280.         (2), Summer 1988, 23-104.
  2281.  
  2282. 363.    W.K. Yeap, Towards a computational theory of
  2283.         cognitive maps, AI 34, 1988, 297-360.
  2284.  
  2285. 364.    B.J. Kuipers and T.S. Levitt, Navigation and mapping
  2286.         in large-scale space, AI Magazine 9(2), 1988, 25-43.
  2287.  
  2288. 365.    H.P. Moravec, Sensor fusion in certainty grids for
  2289.         mobile robots, AI Magazine 9(2), 1988, 61-74.
  2290.  
  2291. 366.    K.M. Andress and A.C. Kak, Evidence accumulation and
  2292.         flow of control in a hierarchical spatial reasoning
  2293.         system, AI Magazine 9(2), 1988, 75-94.
  2294.  
  2295. 367.    G. Retz-Schmidt, Various views on spatial
  2296.         prepositions, AI Magazine 9(2), 1988, 95-105.
  2297.  
  2298. 368.    K. Sugihara, Some location properties for robot
  2299.         navigation using a single camera, CVGIP 42, 1988,
  2300.         112-129.
  2301.  
  2302. 369.    S. Vasudevan, R.L. Cannon, J.C. Bezdek, and W.L.
  2303.         Cameron, Heuristics for intermediate level road
  2304.         finding algorithms, CVGIP 44, 1988, 175-190.
  2305.  
  2306. 370.    E. Freund and H. Hoyer, Real-time pathfinding in
  2307.         multirobot systems including obstacle avoidance,
  2308.         IJRR 7(1), 1988, 42-70.
  2309.  
  2310. 371.    T. Takeuchi and Y. Nagai, Fuzzy control of a mobile
  2311.         robot for obstacle avoidance, IS 45, 1988, 231-248.
  2312.  
  2313. 372.    M.R. Kabuka and A.E. Arenas, Position verification
  2314.         of a mobile robot using standard pattern, J-RA 3,
  2315.         1987, 505-516.
  2316.  
  2317. 373.    K. Mandel and N.A. Duffie, On-line compensation of
  2318.         mobile robot docking errors, J-RA 3, 1987, 591-598.
  2319.  
  2320.  
  2321.  
  2322.  
  2323.  
  2324.  
  2325.                              36
  2326.  
  2327.  
  2328.  
  2329.  
  2330.  
  2331.  
  2332.  
  2333.  
  2334.  
  2335.  
  2336. 374.    B.J. Oommen, S.S. Iyengar, N.S.V. Rao, and R.L.
  2337.         Kashyap, Robot navigation in unknown terrain using
  2338.         learned visibility graphs.  Part I:  The disjoint
  2339.         convex obstacle case, J-RA 3, 1987, 672-681.
  2340.  
  2341. 375.    T. Nagata, Multirobot plan generation in a
  2342.         continuous domain:  planning by use of plan graph
  2343.         and avoiding collisions among robots,
  2344.         J-RA 4, 1988, 2-13.
  2345.  
  2346. 376.    J. Borenstein and Y. Koren, Obstacle avoidance with
  2347.         ultrasonic sensors,
  2348.         J-RA 4, 1988, 213-218.
  2349.  
  2350. 377.    C. Isik and A.M. Meystel, Pilot level of a
  2351.         hierarchical controller for an unmanned mobile
  2352.         robot, J-RA 4, 1988, 241-255.
  2353.  
  2354. 378.    Y. Kanayama and S. Yuta, Vehicle path specification
  2355.         by a sequence of straight lines, J-RA 4, 1988,
  2356.         265-276.
  2357.  
  2358. 379.    S.H. Suh and K.G. Shin, A variational dynamic
  2359.         programming approach to robot path planning with a
  2360.         distance-safety criterion, J-RA 4, 1988, 334-349.
  2361.  
  2362. 380.    J. LeMoigne, Domain-dependent reasoning for visual
  2363.         navigation of roadways, J-RA 4, 1988, 419-427.
  2364.  
  2365. 381.    N.S.V. Rao, S.S. Iyengar, B.J. Oommen, and R.L.
  2366.         Kashyap, On terrain model acquisition by a point
  2367.         robot amidst polyhedral obstacles, J-RA 4, 1988,
  2368.         450-455.
  2369.  
  2370. 382.    D.D. Grossman, Traffic control of multiple robot
  2371.         vehicles, J-RA 4, 1988, 491-497.
  2372.  
  2373. 383.    U.K. Sharma and L.S. Davis, Road boundary detection
  2374.         in range imagery for an autonomous robot, J-RA 4,
  2375.         1988, 515-523.
  2376.  
  2377. 384.    K.C. Hung, C.N. Shyi, J.Y. Lee, and T.C. Lee, Robot
  2378.         location determination in a complex environment by
  2379.         multiple marks, PR 21, 1988, 567-580.
  2380.  
  2381. 385.    M.A. Turk, D.G. Morgenthaler, K.D. Gremban, and M.
  2382.         Marra, VITS-a vision system for autonomous land
  2383.         vehicle navigation, T-PAMI 10, 1988, 342-361.
  2384.  
  2385.  
  2386.  
  2387.  
  2388.  
  2389.  
  2390.                              37
  2391.  
  2392.  
  2393.  
  2394.  
  2395.  
  2396.  
  2397.  
  2398.  
  2399.  
  2400.  
  2401. 386.    C. Thorpe, M.H. Hebert, T. Kanade, and S.A. Shafer,
  2402.         Vision and navigation for the Carnegie-Mellon
  2403.         Navlab, T-PAMI 10, 1988, 362-373.
  2404.  
  2405. 387.    D. Kuan, G. Phipps, and A.C. Hsueh, Autonomous
  2406.         robotic vehicle road following, T-PAMI 10, 1988,
  2407.         648-658.
  2408.  
  2409. 388.    K.C. Drake, E.S. McVey, and R.M. In~igo, Sensor roll
  2410.         angle error for a mobile robot using a navigation
  2411.         line, T-PAMI 10, 1988, 727-731.
  2412.  
  2413. 389.    S. Ishikawa, H. Kuwamoto, and S. Ozawa, Visual
  2414.         navigation of an autonomous vehicle using white line
  2415.         recognition, T-PAMI 10, 1988, 743-749.
  2416.  
  2417. 390.    D.T. Lawton, T.S. Levitt, and P. Gelband, Knowledge
  2418.         based vision for terrestrial robots, IUW, 103-110.
  2419.  
  2420. 391.    T.S. Levitt, D.T. Lawton, D.M. Chelberg, K.V.
  2421.         Koitzsch, and J.W. Dye, Qualitative navigation II,
  2422.         IUW, 319-326.
  2423.  
  2424. 392.    D.M. Keirsey, D.W. Payton, and J.K. Rosenblatt,
  2425.         Autonomous navigation in cross-country terrain, IUW,
  2426.         411-416.
  2427.  
  2428. 393.    K. Price and I. Pavlin, Integration effort in
  2429.         knowledge-based vision technicques for the
  2430.         Autonomous Land Vehicle Program, IUW, 417-422.
  2431.  
  2432. 394.    M.J. Daily, J.G. Harris, and K. Reiser, An
  2433.         operational perception system for cross-country
  2434.         navigation, IUW, 568-575.
  2435.  
  2436. 395.    M. Hebert and T. Kanade, 3-D vision for outdoor
  2437.         navigation, IUW, 593-601.
  2438.  
  2439. 396.    D.C. Tseng, Z. Chen, and J.Y. Lin, An effective
  2440.         method for determining the robot position, CVPR,
  2441.         76-81.
  2442.  
  2443. 397.    L. Paquette, R. Stampfler, Y. Dube, and M. Roussel,
  2444.         A new approach to robot orientation by orthogonal
  2445.         lines, CVPR, 89-92.
  2446.  
  2447. 398.    M.J. Daily, J.G. Harris, and K. Reiser, An
  2448.         operational perception system for cross-country
  2449.         navigation, CVPR, 794-802.
  2450.  
  2451.  
  2452.  
  2453.  
  2454.  
  2455.                              38
  2456.  
  2457.  
  2458.  
  2459.  
  2460.  
  2461.  
  2462.  
  2463.  
  2464.  
  2465.  
  2466. 399.    E.D. Dickmanns, An integrated approach to feature
  2467.         based dynamic vision, CVPR, 820-825.
  2468.  
  2469. 400.    S.J. Dickinson and L.S. Davis, An expert vision
  2470.         system for autonomous land vehicle road following,
  2471.         CVPR, 826-831.
  2472.  
  2473. 401.    Q. Zhu, Structural pyramids for representing and
  2474.         locating moving obstacles in visual guidance of
  2475.         navigation, CVPR, 832-837.
  2476.  
  2477. 402.    M. Asada, Y. Fukui, and S. Tsuji, Representing a
  2478.         global map for a mobile robot with relational local
  2479.         maps from sensory data, ICPR, 520-524.
  2480.  
  2481. 403.    H. Mori, H. Ishiguro, S. Kotani, S. Yasutomi, and Y.
  2482.         Chino, A mobile robot strategy applied to Harunobu-
  2483.         4, ICPR, 525-530.
  2484.  
  2485. 404.    R. Kories, N. Rehfeld, and G. Zimmermann, Towards
  2486.         autonomous convoy driving:  recognizing the starting
  2487.         vehicle in front, ICPR, 531-535.
  2488.  
  2489. 405.    Q. Chen, M. Asada, and S. Tsuji, A new 2-D world
  2490.         representation system for mobile robots, ICPR,
  2491.         604-606.
  2492.  
  2493. 406.    J.Y. Zheng, M. Asada, and S. Tsuji, Color-based
  2494.         panoramic representation of outdoor environment for
  2495.         a mobile robot, ICPR, 801-803.
  2496.  
  2497. 407.    R. Deyo, J.A. Briggs, and P. Doenges, Getting
  2498.         graphics in gear:  graphics and dynamics in driving
  2499.         simulation, SIGGRAPH, 317-326.
  2500.  
  2501. C.5.  Remote sensing, reconnaissance
  2502.  
  2503. 408.    W.E. Robbins, ed., Three-Dimensional Imaging and
  2504.         Remote Sensing Imaging (Los Angeles, CA, January
  2505.         14-15, 1988), Proc. SPIE 902.
  2506.  
  2507. 409.    P.N. Slater, ed., Recent Advances in Sensors,
  2508.         Radiometry, and Data Processing for Remote Sensing
  2509.         (Orlando, FL, April 6-8, 1988), Proc. SPIE 924.
  2510.  
  2511. 410.    M.R. Weathersby, ed., Multispectral Image Processing
  2512.         and Enhancement (Orlando, FL, April 6-8, 1988),
  2513.         Proc. SPIE 933.
  2514.  
  2515.  
  2516.  
  2517.  
  2518.  
  2519.  
  2520.                              39
  2521.  
  2522.  
  2523.  
  2524.  
  2525.  
  2526.  
  2527.  
  2528.  
  2529.  
  2530.  
  2531. 411.    Third International Symposium on Spatial Data
  2532.         Handling, Sydney, Australia, August 16-20, 1988.
  2533.  
  2534. 412.    A. Huertas and R. Nevatia, Detecting buildings in
  2535.         aerial images, CVGIP 41, 1988, 131-152.
  2536.  
  2537. 413.    G.A. De Biase, Trends in astronomical image
  2538.         processing, CVGIP 43, 1988, 347-360.
  2539.  
  2540. 414.    D.M. McKeown Jr., Building knowledge-based systems
  2541.         for detecting man-made structures from remotely
  2542.         sensed imagery, Phil. Trans. R. Soc. Lond. A 324,
  2543.         1988, 423-435.
  2544.  
  2545. 415.    T. Matsuyama, Knowledge-based aerial image
  2546.         understanding systems and expert systems for image
  2547.         processing, T-GRS 25, 1987, 305-316.
  2548.  
  2549. 416.    D.M. McKeown Jr., The role of artificial
  2550.         intelligence in the integration of remotely sensed
  2551.         data with geographic information systems,
  2552.         T-GRS 25, 1987, 330-348.
  2553.  
  2554. 417.    D.M. McKeown Jr. and J.L. Denlinger, Cooperative
  2555.         methods for road tracking in aerial imagery,
  2556.         IUW, 327-341.
  2557.  
  2558. 418.    T.M. Silberberg, Multiresolution aerial image
  2559.         interpretation, IUW, 505-511.
  2560.  
  2561. 419.    R. Mohan and R. Nevatia, Perceptual grouping for the
  2562.         detection and description of structures in aerial
  2563.         images, IUW, 512-526.
  2564.  
  2565. 420.    A.J. Hanson and L.H. Quam, Overview of the SRI
  2566.         cartographic modeling environment, IUW, 576-582.
  2567.  
  2568. 421.    D. Harwood, R. Prasannappa, and L. Davis,
  2569.         Preliminary design of a programmed picture logic,
  2570.         IUW, 745-755.
  2571.  
  2572. 422.    C. Smyrniotis and K. Dutta, A knowledge-based system
  2573.         for recognizing man-made objects in aerial images,
  2574.         CVPR, 111-117.
  2575.  
  2576. 423.    A. Meisels and S. Bergman, Finding objects in aerial
  2577.         photographs:  a rule-based low level system, CVPR,
  2578.         118-122.
  2579.  
  2580.  
  2581.  
  2582.  
  2583.  
  2584.  
  2585.                              40
  2586.  
  2587.  
  2588.  
  2589.  
  2590.  
  2591.  
  2592.  
  2593.  
  2594.  
  2595.  
  2596. 424.    D.M. McKeown Jr. and J.L. Denlinger, Cooperative
  2597.         methods for road tracking in aerial imagery, CVPR,
  2598.         662-672.
  2599.  
  2600. 425.    Z. Aviad and P. Carnine Jr., Road finding for road-
  2601.         network extraction, CVPR, 814-819.
  2602.  
  2603. 426.    A.D. Kelley, M.C. Malin, and G.M. Nielson, Terrain
  2604.         simulation using a model of stream erosion,
  2605.         SIGGRAPH, 263-268.
  2606.  
  2607. 427.    T.V. Papathomas, J.A. Schiavone, and B. Julesz,
  2608.         Applications of computer graphics to the
  2609.         visualization of meteorological data, SIGGRAPH,
  2610.         327-334.
  2611.  
  2612. 428.    M. Berthod and M.A. Serendero, Extraction of thin
  2613.         networks on satellite imagery, ICPR, 456-458.
  2614.  
  2615. 429.    S. Dellepiane, S.B. Serpico, and G. Vernazza,
  2616.         Analysis and classification of SAR images by a
  2617.         knowledge-based approach, ICPR, 1207-1209.
  2618.  
  2619. 430.    J. Chen, D.S. Simonett, and G. Sun, Computer-aided
  2620.         interpretation of forest radar images, ICPR,
  2621.         1245-1249.
  2622.  
  2623. 431.    D. Kuan, H. Shariat, K. Dutta, and P. Ransil, A
  2624.         constraint-based system for interpretation of aerial
  2625.         imagery, ICCV, 601-609.
  2626.  
  2627. 432.    First National Symposium on Sensor Fusion, Orlando,
  2628.         FL, April 5-8, 1988.
  2629.  
  2630. 433.    P.A. Henkel, F.R. LaGesse, and W.W. Schurter,
  2631.         Airborne Reconnaissance XII (San Diego, CA, August
  2632.         16-17, 1988), Proc. SPIE 979.
  2633.  
  2634. 434.    Pattern Recognition for Advanced Missile Systems,
  2635.         Huntsville, AL, November 14-15, 1988.
  2636.  
  2637. 435.    B. Bhanu and D. Panda, Qualitative reasoning and
  2638.         modeling for robust target tracking and recognition
  2639.         from a mobile platform, IUW, 96-102.
  2640.  
  2641. 436.    N.R. Corby, J.L. Mundy, R.A. Vrobel, A.J. Hanson,
  2642.         L.H. Quam, G.B. Smith, and T.M. Strat, PACE-an
  2643.         environment for intelligence analysis, IUW, 342-350.
  2644.  
  2645.  
  2646.  
  2647.  
  2648.  
  2649.  
  2650.                              41
  2651.  
  2652.  
  2653.  
  2654.  
  2655.  
  2656.  
  2657.  
  2658.  
  2659.  
  2660.  
  2661. 437.    H. Nasr and B. Bhanu, Dynamic model matching for
  2662.         target recognition from a mobile platform, IUW,
  2663.         527-536.
  2664.  
  2665. 438.    B. Bhanu and J.C. Ming, TRIPLE:  a multi-strategy
  2666.         machine learning approach to target recognition,
  2667.         IUW, 537-547.
  2668.  
  2669. 439.    (X. Shen), (Y. Wang), (Z. Li), and (M. Hu), A
  2670.         dynamic target recognition system, ICPR, 901-904.
  2671.  
  2672. C.6.  Miscellaneous
  2673.  
  2674. 440.    O. Dahl and L. Nielsen, Ash line control, MVA 1,
  2675.         1988, 163-168.
  2676.  
  2677. 441.    S. Tamura and S. Kawasaki, Recognition of sign
  2678.         language motion images, PR 21, 1988, 343-353.
  2679.  
  2680. 442.    N.D. Duffy and J.F.S. Yau, Facial image
  2681.         reconstruction and manipulation from measurements
  2682.         obtained using a structured lighting technique,
  2683.         PRL 7, 1988, 239-243.
  2684.  
  2685. 443.    W.N. Lie and Y.C. Chen, Moving object detection,
  2686.         inspection and counting using image stripe analysis,
  2687.         PRL 8, 1988, 189-196.
  2688.  
  2689. 444.    C. Pieralli and G. Tribillon, Optical profilometry
  2690.         and three-dimensional digital image processing as a
  2691.         tool for the prevision of cavitation erosion, SP 14,
  2692.         1988, 69-78.
  2693.  
  2694. 445.    D. Tost and X. Pueyo, Human body animation:  a
  2695.         survey, VC 3, 1988, 254-264.
  2696.  
  2697. 446.    K. Komatsu, Human skin model capable of natural
  2698.         shape variation, VC 3, 1988, 265-271.
  2699.  
  2700. 447.    M. Nahas, H. Huitric, and M. Saintourens, Animation
  2701.         of a B-spline figure, VC 3, 1988, 272-276.
  2702.  
  2703. 448.    D.R. Hill, A. Pearce, and B. Wyvill, Animating
  2704.         speech:  an automated approach using speech
  2705.         synthesised by rules, VC 3, 1988, 277-289.
  2706.  
  2707. 449.    N. Magnenat-Thalmann, E. Primeau, and D. Thalmann,
  2708.         Abstract muscle action procedures for human face
  2709.         animation, VC 3, 1988, 290-297.
  2710.  
  2711.  
  2712.  
  2713.  
  2714.  
  2715.                              42
  2716.  
  2717.  
  2718.  
  2719.  
  2720.  
  2721.  
  2722.  
  2723.  
  2724.  
  2725.  
  2726. 450.    P. Prusinkiewicz, A. Lindenmayer, and J. Hanan,
  2727.         Developmental models of herbaceous plants for
  2728.         computer imagery purposes, SIGGRAPH, 141-150.
  2729.  
  2730. 451.    P. de Reffye, C. Edelin, J. Francon, M. Jaeger, and
  2731.         C. Puech, Plant models faithful to botanical
  2732.         structure and development, SIGGRAPH, 151-158.
  2733.  
  2734. 452.    G.S.P. Miller, The motion dynamics of snakes and
  2735.         worms, SIGGRAPH, 169-178.
  2736.  
  2737. 453.    D.E. Thompson, W.L. Buford Jr., L.M. Myers, D.J.
  2738.         Giurintano, and J.A. Brewer III, A hand biomechanics
  2739.         workstation, SIGGRAPH, 335-343.
  2740.  
  2741. 454.    P.E. Danielsson and Q.Z. Ye, Rotation-invariant
  2742.         operators applied to enhancement of fingerprints,
  2743.         ICPR, 329-333.
  2744.  
  2745. 455.    M. Bruynooghe, An automatic pattern recognition
  2746.         method for the processing of long slit spectral
  2747.         images, ICPR, 751-754.
  2748.  
  2749. 456.    H. Jarosz and J.P. Crettez, Adaptive size for
  2750.         operators in line image processing, ICPR, 814-817.
  2751.  
  2752. 457.    P. Morasso and V. Tagliasco, eds., Human Movement
  2753.         Understanding, North-Holland, Amsterdam, 1986.
  2754.  
  2755. 458.    V. Bruce, Recognising Faces, Erlbaum, Hillsdale, NJ,
  2756.         1988.
  2757.  
  2758. 459.    T.R. Alley, Social and Applied Aspects of Perceiving
  2759.         Faces, Erlbaum, Hillsdale, NJ, 1988.
  2760.  
  2761. D.  Architectures
  2762.  
  2763. D.1.  General references
  2764.  
  2765. 460.    L. Uhr, ed., Parallel Computer Vision, Academic
  2766.         Press, Boston, MA, 1987.
  2767.  
  2768. 461.    J. Page, ed., Parallel Architectures and Computer
  2769.         Vision (Proceedings of a Workshop, Oxford, UK, March
  2770.         30-31, 1987), Clarendon Press, Oxford, UK, 1988.
  2771.  
  2772. 462.    S. Levialdi, ed., Multicomputer Vision (Proceedings
  2773.         of the 8th Workshop on Multicomputers, Rome, Italy,
  2774.         June 2-5, 1987), Academic Press, London, 1988.
  2775.  
  2776.  
  2777.  
  2778.  
  2779.  
  2780.                              43
  2781.  
  2782.  
  2783.  
  2784.  
  2785.  
  2786.  
  2787.  
  2788.  
  2789.  
  2790.  
  2791. 463.    L.M. Delves and R. Wait, guest eds., Proceedings of
  2792.         the International Conference on Vector and Parallel
  2793.         Processors in Computational Science III (Liverpool,
  2794.         UK, August 25-28, 1987), PC 8 (1-3), October 1988,
  2795.         1-420.
  2796.  
  2797. 464.    D.P. Casasent, ed., High Speed Computing (Los
  2798.         Angeles, CA, January 11-12, 1988), Proc. SPIE 880.
  2799.  
  2800. 465.    Parallel Processing for Computer Vision and Display,
  2801.         Leeds, UK, January 12-15, 1988.
  2802.  
  2803. 466.    Third Conference on Hypercube Concurrent Computers
  2804.         and Applications, Pasadena, CA, January 19-20, 1988.
  2805.         (See also R. Chamberlain, Third Conference on
  2806.         Hypercube Concurrent Computers and Applications, PC
  2807.         7, 1988, 257-258.
  2808.  
  2809. 467.    International Conference on Parallel Processing,
  2810.         University Park, PA, August 15-19, 1988.
  2811.  
  2812. 468.    L.H. Jamieson, D.B. Gannon, and R.J. Douglass, eds.,
  2813.         The Characterization of Parallel Algorithms, MIT
  2814.         Press, Cambridge, MA, 1987.
  2815.  
  2816. 469.    J.S. Kowalik, ed., Parallel Computation and
  2817.         Computers for Artificial Intelligence, Kluwer,
  2818.         Boston, MA, 1988.
  2819.  
  2820. 470.    M.J. Quinn, Designing Efficient Algorithms for
  2821.         Parallel Computers, McGraw-Hill, New York, 1987.
  2822.  
  2823. 471.    B. Soucek, Brain-Like and Massively Parallel
  2824.         Computers, Wiley, New York, 1988.
  2825.  
  2826. 472.    S. Lakshmivarahan, guest ed., Special Issue:
  2827.         Parallel Processing/Part II, IS 44 (1), February
  2828.         1988, 1-90.
  2829.  
  2830. 473.    J.S. Vitter, guest ed., Special Issue-Parallel and
  2831.         Distributed Computing Part II, Algorithmica 3 (3),
  2832.         1988, 289-472.
  2833.  
  2834. 474.    S. Sahni, guest ed., Special Issue on Parallel
  2835.         Architectures and Algorithms, JPDC 5 (4), August
  2836.         1988, 331-456.
  2837.  
  2838. 475.    C.L. Liu, A.H. Sameh, and N.A. Lynch, guest eds.,
  2839.         Special Issue on Parallel and Distributed
  2840.         Algorithms, T-COMP 37 (12), December 1988,
  2841.         1485-1676.
  2842.  
  2843.  
  2844.  
  2845.                              44
  2846.  
  2847.  
  2848.  
  2849.  
  2850.  
  2851.  
  2852.  
  2853.  
  2854.  
  2855.  
  2856. D.2.  Meshes, etc.
  2857.  
  2858. 476.    Frontiers 88, Second Symposium on the Frontiers of
  2859.         Massively Parallel Computation, Fairfax, VA, October
  2860.         10-12, 1988.
  2861.  
  2862. 477.    Parcella 88, Fourth International Workshop on
  2863.         Parallel Processing by Cellular Automata and Arrays,
  2864.         Berlin, GDR, October 17-21, 1988.
  2865.  
  2866. 478.    M.J.B. Duff and T.J. Fountain, eds., Cellular Logic
  2867.         Image Processing, Academic Press, London, 1986.
  2868.  
  2869. 479.    T.J. Fountain, Processor Arrays-Architecture and
  2870.         Applications, Academic Press, London, 1987.
  2871.  
  2872. 480.    R. Miller and Q.F. Stout, Parallel Algorithms for
  2873.         Regular Architectures, MIT Press, Cambridge, MA,
  2874.         1988.
  2875.  
  2876. 481.    J.M. Marberg and E. Gafni, Sorting in constant
  2877.         number of row and column phases on a mesh,
  2878.         Algorithmica 3, 1988, 561-572.
  2879.  
  2880. 482.    L.W. Tucker and G.G. Robertson, Architecture and
  2881.         applications of the Connection Machine,
  2882.         Computer 21(8), 1988, 26-38.
  2883.  
  2884. 483.    T.J. Fountain, Array architectures for iconic and
  2885.         symbolic image processing, IJPRAI 2, 1988, 407-424.
  2886.  
  2887. 484.    C. Savage, Recognizing majority on a one-way mesh,
  2888.         IPL 27, 1988, 221-225.
  2889.  
  2890. 485.    K. Banerjee, P.S. Sastry, K.R. Ramakrishnan, and
  2891.         Y.V. Venkatesh, An SIMD machine for low-level
  2892.         vision, IS 44, 1988, 19-50.
  2893.  
  2894. 486.    S.R. Kosaraju and M.J. Atallah, Optimal simulations
  2895.         between mesh-connected arrays of processors, J.
  2896.         ACM 35, 1988, 635-650.
  2897.  
  2898. 487.    J.H. Chang, O.H. Ibarra, and A. Vergis, On the power
  2899.         of one-way communication, J. ACM 35, 1988, 697-726.
  2900.  
  2901. 488.    P. Gacs and J. Reif, A simple three-dimensional
  2902.         real-time reliable cellular array, JCSS 36, 1988,
  2903.         125-147.
  2904.  
  2905.  
  2906.  
  2907.  
  2908.  
  2909.  
  2910.                              45
  2911.  
  2912.  
  2913.  
  2914.  
  2915.  
  2916.  
  2917.  
  2918.  
  2919.  
  2920.  
  2921. 489.    A. Kashko, H. Buxton, B.F. Buxton, and D.A.
  2922.         Castelow, Parallel matching and reconstruction
  2923.         algorithms in computer vision, PC 7, 1988, 3-17.
  2924.  
  2925. 490.    T. Legendi, E. Katona, J. Toth, and A. Zsoter,
  2926.         Megacell machine, PC 8, 1988, 195-199.
  2927.  
  2928. 491.    Q.F. Stout, Mapping vision algorithms to parallel
  2929.         architectures,
  2930.         P-IEEE 76, 1988, 982-995.
  2931.  
  2932. 492.    P.J. Burt, Smart sensing with a pyramid vision
  2933.         machine,
  2934.         P-IEEE 76, 1988, 1006-1015.
  2935.  
  2936. 493.    O.H. Ibarra and M.A. Palis, Two-dimensional
  2937.         iterative arrays:  characterizations and
  2938.         applications, TCS 57, 1988, 47-86.
  2939.  
  2940. 494.    O.H. Ibarra, Relating the power of cellular arrays
  2941.         to their closure properties, TCS 57, 1988, 225-238.
  2942.  
  2943. 495.    A.S. Hodel and M.C. Loui, Optimal dynamic embedding
  2944.         of X-trees into arrays, TCS 59, 1988, 259-276.
  2945.  
  2946. 496.    M.U. Uyar and A.P. Reeves, Dynamic fault
  2947.         reconfiguration in a mesh-connected MIMD
  2948.         environment, T-COMP 37, 1988, 1191-1205.
  2949.  
  2950. 497.    D.S. Scott and J. Brandenburg, Minimal mesh
  2951.         embeddings in binary hypercubes, T-COMP 37, 1988,
  2952.         1284-1285.
  2953.  
  2954. 498.    M.Y. Chan and F.Y.L. Chin, On embedding rectangular
  2955.         grids in hypercubes, T-COMP 37, 1988, 1285-1288.
  2956.  
  2957. 499.    M.J. Atallah, On multidimensional arrays of
  2958.         processors, T-COMP 37, 1988, 1306-1309.
  2959.  
  2960. 500.    D.A. Carlson, Modified mesh-connected parallel
  2961.         computers,
  2962.         T-COMP 37, 1988, 1315-1321.
  2963.  
  2964. 501.    R. Miller and Q.F. Stout, Simulating essential
  2965.         pyramids,
  2966.         T-COMP 37, 1988, 1643-1648.
  2967.  
  2968. 502.    T.J. Fountain, K.N. Matthews, and M.J.B. Duff, The
  2969.         CLIP7A image processor, T-PAMI 10, 1988, 310-319.
  2970.  
  2971.  
  2972.  
  2973.  
  2974.  
  2975.                              46
  2976.  
  2977.  
  2978.  
  2979.  
  2980.  
  2981.  
  2982.  
  2983.  
  2984.  
  2985.  
  2986. 503.    L.A. Schmitt and S.S. Wilson, The AIS-5000 parallel
  2987.         processor,
  2988.         T-PAMI 10, 1988, 320-330.
  2989.  
  2990. 504.    V. Cantoni and S. Levialdi, PAPIA:  a case history,
  2991.         PCV, 3-13.
  2992.  
  2993. 505.    D.H. Schaefer, P. Ho, J. Boyd, and C. Vallejos, The
  2994.         GAM pyramid, PCV, 15-42.
  2995.  
  2996. 506.    S.L. Tanimoto, T.J. Ligocki, and R. Ling, A
  2997.         prototype pyramid machine for hierarchical cellular
  2998.         logic, PCV, 43-83.
  2999.  
  3000. 507.    Q.F. Stout, Pyramid algorithms optimal for the worst
  3001.         case, PCV, 147-168.
  3002.  
  3003. 508.    P.J. Burt, ``Smart sensing'' in machine vision,
  3004.         MVAAS, 1-30.
  3005.  
  3006. 509.    T.J. Fountain, Introducing local autonomy to
  3007.         processor arrays, MVAAS, 31-56.
  3008.  
  3009. 510.    J.J. Little, Integrating vision modules on a fine-
  3010.         grained parallel machine, MVAAS, 57-96.
  3011.  
  3012. 511.    A.P. Reeves, Meshes and hypercubes for computer
  3013.         vision, MCV, 97-115.
  3014.  
  3015. 512.    S.S. Wilson, One dimensional SIMD architectures-the
  3016.         AIS-5000, MCV, 131-149.
  3017.  
  3018. 513.    R.P.W. Duin and P.P. Jonker, Processor arrays
  3019.         compared to pipelines for cellular image operations,
  3020.         MCV, 151-169.
  3021.  
  3022. 514.    A. Merigot, Designing memories for cellular
  3023.         processors, MCV, 171-183.
  3024.  
  3025. 515.    P.J. Burt, Algorithms and architectures for smart
  3026.         sensing, IUW, 139-153.
  3027.  
  3028. 516.    V.K. Prasanna-Kumar and D. Reisis, Parallel
  3029.         architectures for image processing and vision, IUW,
  3030.         609-619.
  3031.  
  3032. 517.    A.L. Fisher, P.T. Highnam, and T.E. Rockoff, Scan
  3033.         line array processors:  work in progress, IUW,
  3034.         625-633.
  3035.  
  3036.  
  3037.  
  3038.  
  3039.  
  3040.                              47
  3041.  
  3042.  
  3043.  
  3044.  
  3045.  
  3046.  
  3047.  
  3048.  
  3049.  
  3050.  
  3051. 518.    R. Miller and Q.F. Stout, Simulating essential
  3052.         pyramids, CVPR, 912-917.
  3053.  
  3054. 519.    R. Miller, V.K. Prasanna-Kumar, D.J. Reisis, and
  3055.         Q.F. Stout, Image computations on reconfigurable
  3056.         VLSI arrays, CVPR, 925-930.
  3057.  
  3058. 520.    H.M. Alnuweiri and V.K. Prasanna Kumar, Optimal
  3059.         geometric algorithms on fixed-size linear arrays and
  3060.         scan line arrays, CVPR, 931-936.
  3061.  
  3062. 521.    J.L.C. Sanz and R.E. Cypher, Algorithms for
  3063.         massively parallel image processing architectures,
  3064.         ICPR, 412-419.
  3065.  
  3066. 522.    P. Garda, A. Reichart, H. Rodriguez, F. Devos, and
  3067.         B. Zavidovique, Yet another mesh array smart
  3068.         sensor?, ICPR, 863-865.
  3069.  
  3070. 523.    P.J. Burt, Attention mechanisms for vision in a
  3071.         dynamic world, ICPR, 977-987.
  3072.  
  3073. D.3.  Other systems
  3074.  
  3075. 524.    T. Diede, C.F. Hagenmaier, G.S. Miranker, J.J.
  3076.         Rubinstein, and W.S. Worley Jr., The Titan graphics
  3077.         supercomputer architecture, Computer 21(9), 1988,
  3078.         13-30.
  3079.  
  3080. 525.    R. Eckhouse, The PC as a graphics engine,
  3081.         Computer 21(10), 1988, 66-72.
  3082.  
  3083. 526.    C.V. Stewart and C.R. Dyer, Scheduling algorithms
  3084.         for PIPE (Pipelined Image-Processing Engine),
  3085.         JPDC 5, 1988, 131-153.
  3086.  
  3087. 527.    P.C. Treleaven, Parallel architecture overview,
  3088.         PC 8, 1988, 59-70.
  3089.  
  3090. 528.    F.C.A. Groen, R.J. Ekkers, and R. DeVries, Image
  3091.         processing with personal computers, SP 15, 1988,
  3092.         279-291.
  3093.  
  3094. 529.    V. Cantoni and S. Levialdi, Multiprocessor computing
  3095.         for images,
  3096.         P-IEEE 76, 1988, 959-969.
  3097.  
  3098. 530.    M. Maresca, M.A. Lavin, and H. Li, Parallel
  3099.         architectures for vision,
  3100.         P-IEEE 76, 1988, 970-981.
  3101.  
  3102.  
  3103.  
  3104.  
  3105.                              48
  3106.  
  3107.  
  3108.  
  3109.  
  3110.  
  3111.  
  3112.  
  3113.  
  3114.  
  3115.  
  3116. 531.    E. Persoon, A pipelined image analysis system using
  3117.         custom integrated circuits,
  3118.         T-PAMI 10, 1988, 110-116.
  3119.  
  3120. 532.    D. Paul, W. Hattich, W. Nill, S. Tatari, and G.
  3121.         Winkler, VISTA:  visual interpretation system for
  3122.         technical applications-architecture and use, T-
  3123.         PAMI 10, 1988, 399-407.
  3124.  
  3125. 533.    J. Rothstein, Bus automata, brains, and mental
  3126.         models, T-SMC 18, 1988, 522-531.
  3127.  
  3128. 534.    A. Fournier and D. Fussell, On the power of the
  3129.         frame buffer, TOG 7, 1988, 103-128.
  3130.  
  3131. 535.    M. Sharma, N. Ahuja, and J.H. Patel, NETRA:  an
  3132.         architecture for a large scale multiprocessor vision
  3133.         system, PCV, 87-105.
  3134.  
  3135. 536.    S.P. Levitan, C.C. Weems, A.R. Hanson, and E.M.
  3136.         Riseman, The UMass Image Understanding Architecture,
  3137.         PCV, 215-248.
  3138.  
  3139. 537.    L. Uhr, Highly parallel, hierarchical, recognition
  3140.         cone perceptual structures, PCV, 249-292.
  3141.  
  3142. 538.    A. Rosenfeld, Computer architectures for machine
  3143.         vision, MVAAS, 97-101.
  3144.  
  3145. 539.    T.J. Fountain, Machine vision architectures and
  3146.         systems-a discussion, MVAAS, 103-107.
  3147.  
  3148. 540.    L. Uhr, The coordinated evaluation of parallel
  3149.         architectures for perceptual tasks, MCV, 53-73.
  3150.  
  3151. 541.    A. Krikelis and R.M. Lea, An associative approach to
  3152.         computer vision, MCV, 75-95.
  3153.  
  3154. 542.    L. Carrioli, S. Cuniolo, and M. Ferretti, Image
  3155.         processing experiments on a commercial MIMD system,
  3156.         MCV, 117-130.
  3157.  
  3158. 543.    C.C. Weems, Some sample algorithms for the Image
  3159.         Understanding Architecture, IUW, 127-138.
  3160.  
  3161. 544.    T. Poggio, J. Little, E. Gamble, W. Gillett, D.
  3162.         Geiger, D. Weinshall, M. Villalba, N. Larson, T.
  3163.         Cass, H. Bulthoff, M. Drumheller, P. Oppenheiner, W.
  3164.         Yang, and A. Hurlbert, The MIT Vision Machine, IUW,
  3165.         177-198.
  3166.  
  3167.  
  3168.  
  3169.  
  3170.                              49
  3171.  
  3172.  
  3173.  
  3174.  
  3175.  
  3176.  
  3177.  
  3178.  
  3179.  
  3180.  
  3181. 545.    W. Liu, T.F. Yeh, W.E. Batchelor, and R. Cavin, Bit
  3182.         level concurrency in real-time geometric feature
  3183.         extractions, CVPR, 957-962.
  3184.  
  3185. 546.    A. Sanfeliu, J. Font, and I. Orteu, An architecture
  3186.         based on hybrid systems for analyzing 3D industrial
  3187.         scenes, ICPR, 368-370.
  3188.  
  3189. 547.    P. Duclos, F. Boeri, M. Auguin, and G. Giraudon,
  3190.         Image processing on a SIMD/SPMD architecture:
  3191.         OPSILA, ICPR, 430-433.
  3192.  
  3193. 548.    A. Chianese, L.P. Cordella, M. DeSanto, A. Marcelli,
  3194.         and M. Vento, A preliminary approach to the design
  3195.         and evaluation of a reconfigurable architecture for
  3196.         computer vision, ICPR, 724-726.
  3197.  
  3198. 549.    E. Allart and B. Zavidovique, Functional computer
  3199.         for low level image processing, ICPR, 830-832.
  3200.  
  3201. 550.    S. Levialdi, Computer architectures for image
  3202.         analysis, ICPR, 1148-1158.
  3203.  
  3204. D.4.  Related topics
  3205.  
  3206. 551.    DARPA Image Understanding Benchmark Workshop, Avon,
  3207.         CT, October 19-20, 1988.
  3208.  
  3209. 552.    S.K. Chang, T. Ichikawa, and P.A. Ligomenides, eds.,
  3210.         Visual Languages, Plenum Press, New York, 1987.
  3211.  
  3212. 553.    S.K. Chang, Principles of Pictorial Information
  3213.         System Design, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ,
  3214.         1989.
  3215.  
  3216. 554.    M.M. Taylor, guest ed., Special Issue on Multimodal
  3217.         Computer-Human Interaction, IJMMS 28, 1988, 99-300.
  3218.  
  3219. 555.    S.S. Iyengar and R.L. Kashyap, guest eds., Special
  3220.         Section on Image Databases, T-SE 14 (5), May 1988,
  3221.         608-688.
  3222.  
  3223. 556.    L. Sevigny, C. Hedegaard, J.P. Gambotto, M. Bohner,
  3224.         S. Grinaker, D.E. Lloyd, L.E. Garn, and J.A. Knecht,
  3225.         A tape format for transferral of image data and
  3226.         source programs, CVGIP 41, 1988, 107-113.
  3227.  
  3228. 557.    P.G. Barker, M. Najah, and K.A. Manji, Pictorial
  3229.         communication with computers, IJMMS 27, 1987,
  3230.         315-336.
  3231.  
  3232.  
  3233.  
  3234.  
  3235.                              50
  3236.  
  3237.  
  3238.  
  3239.  
  3240.  
  3241.  
  3242.  
  3243.  
  3244.  
  3245.  
  3246. 558.    C.A. McCann, M.M. Taylor, and M.I. Tuori, ISIS:  the
  3247.         interactive spatial information system, IJMMS 28,
  3248.         1988, 101-138.
  3249.  
  3250. 559.    L.G. Shapiro, R.M. Haralick, and M.J. Goulish,
  3251.         INSIGHT:  a dataflow language for programming vision
  3252.         algorithms in a reconfigurable computational
  3253.         network, IJPRAI 1, 1987, 335-350.
  3254.  
  3255. 560.    S.K. Chang, M.J. Tauber, B. Yu, and J.S. Yu, The
  3256.         SIL-ICON Compiler-an icon-oriented system generator,
  3257.         IJPRAI 2, 1988, 241-273.
  3258.  
  3259. 561.    D.G. Bailey and R.M. Hodgson, VIPS-a digital image
  3260.         processing algorithm development environment, IVC 6,
  3261.         1988, 176-184.
  3262.  
  3263. 562.    R. Hesse and R. Klette, Knowledge-based program
  3264.         synthesis for computer vision, J. New Generation
  3265.         Computing Systems 1, 1988, 63-85.
  3266.  
  3267. 563.    D.T. Lawton and C.C. McConnell, Image understanding
  3268.         environments, P-IEEE 76, 1988, 1036-1050.
  3269.  
  3270. 564.    J.A. Orenstein and R.A. Manola, PROBE spatial data
  3271.         modeling and query processing in an image database
  3272.         application, T-SE 14, 1988, 611-629.
  3273.  
  3274. 565.    T. Joseph and A.F. Cardenas, PICQUERY:  a high level
  3275.         query language for pictorial database management,
  3276.         T-SE 14, 1988, 630-638.
  3277.  
  3278. 566.    N. Roussopoulos, C. Faloutsos, and T. Sellis, An
  3279.         efficient pictorial database system for PSQL, T-
  3280.         SE 14, 1988, 639-650.
  3281.  
  3282. 567.    L. Mohan and R.L. Kashyap, An object-oriented
  3283.         knowledge representation for pictorial information,
  3284.         T-SE 14, 1988, 675-681.
  3285.  
  3286. 568.    S.K. Chang, C.W. Yan, D.C. Dimitroff, and T. Arndt,
  3287.         An intelligent image database system, T-SE 14, 1988,
  3288.         681-688.
  3289.  
  3290. 569.    F. Weil, L. Jamieson, and E. Delp, An algorithm
  3291.         database for an image understanding task execution
  3292.         environment, MCV, 35-51.
  3293.  
  3294. 570.    C. Weems, E. Riseman, A. Hanson, and A. Rosenfeld,
  3295.         An integrated image understanding benchmark:
  3296.         recognition of a 2-1/2D ``mobile'', IUW, 111-126.
  3297.  
  3298.  
  3299.  
  3300.                              51
  3301.  
  3302.  
  3303.  
  3304.  
  3305.  
  3306.  
  3307.  
  3308.  
  3309.  
  3310.  
  3311. 571.    R.S. Wallace, J.A. Webb, and I.C. Wu, Machine-
  3312.         independent image processing:  performance of Apply
  3313.         on diverse architectures, IUW, 602-608.
  3314.  
  3315. 572.    C.C. McConnell and D.T. Lawton, IU software
  3316.         environments, IUW, 666-677.
  3317.  
  3318. 573.    C. Weems, E. Riseman, A. Hanson, and A. Rosenfeld,
  3319.         IU parallel processing benchmark, CVPR, 673-688.
  3320.  
  3321. 574.    E.R. Dougherty and P. Sehdev, A robust image
  3322.         processing language in the context of image algebra,
  3323.         CVPR, 748-753.
  3324.  
  3325. 575.    J. Piper and D. Rutovitz, An investigation of
  3326.         object-oriented programming as the basis for an
  3327.         image processing and analysis system, ICPR,
  3328.         1015-1019.
  3329.  
  3330. E.  Computational techniques
  3331.  
  3332. E.1.  Image operations
  3333.  
  3334. 576.    J. Serra, ed., Image Analysis and Mathematical
  3335.         Morphology 2:  Technical Advances, Academic Press,
  3336.         New York, 1988.
  3337.  
  3338. 577.    D.P. O'Leary, Some algorithms for approximating
  3339.         convolutions, CVGIP 41, 1988, 333-345.
  3340.  
  3341. 578.    Z.Q. Liu and T.M. Caelli, Multiobject pattern
  3342.         recognition and detection in noisy backgrounds using
  3343.         a hierarchical approach, CVGIP 44, 1988, 296-306.
  3344.  
  3345. 579.    E.R. Dougherty and C.R. Giardina, Morphology on
  3346.         umbra matrices, IJPRAI 2, 1988, 367-385.
  3347.  
  3348. 580.    L. Abbot, R.M. Haralick, and X. Zhuang, Pipeline
  3349.         architectures for morphologic image analysis, MVA 1,
  3350.         1988, 23-40.
  3351.  
  3352. 581.    S. Kundu, A class of linear maps for error
  3353.         corrective dimensionality reduction of binary
  3354.         templates, PR 21, 1988, 381-392.
  3355.  
  3356. 582.    P. Bhattacharya, An algebraic environment to process
  3357.         fuzzy images, PRL 8, 1988, 29-33.
  3358.  
  3359. 583.    P.W. Verbeek, H.A. Vrooman, and L.J. Van Vliet,
  3360.         Low-level image processing by max-min filters,
  3361.         SP 15, 1988, 249-258.
  3362.  
  3363.  
  3364.  
  3365.                              52
  3366.  
  3367.  
  3368.  
  3369.  
  3370.  
  3371.  
  3372.  
  3373.  
  3374.  
  3375.  
  3376. 584.    J.B.T.M. Roerdink and H.J.A.M. Heijmans,
  3377.         Mathematical morphology for structures without
  3378.         translation symmetry, SP 15, 1988, 271-277.
  3379.  
  3380. 585.    T.K. Truong, D.Y. Pei, I.S. Reed, Y.F. Chu, and I.S.
  3381.         Hsu, An FPT algorithm with a modularized structure
  3382.         for computing 2-D cyclic convolutions, T-ASSP 36,
  3383.         1988, 1540-1542.
  3384.  
  3385. 586.    R.L. Stevenson and G.R. Arce, Morphological filters:
  3386.         statistics and further syntactic properties, T-
  3387.         CAS 34, 1987, 1292-1305.
  3388.  
  3389. 587.    J.H. Chang, O.H. Ibarra, T.C. Pong, and S.M. Sohn,
  3390.         Two-dimensional convolution on a pyramid computer,
  3391.         T-PAMI 10, 1988, 590-593.
  3392.  
  3393. 588.    R.M. Haralick, Mathematical morphology and the
  3394.         morphological sampling theorem, IUW, 461-487.
  3395.  
  3396. 589.    E.R. Dougherty and C.R. Giardina, Closed-form
  3397.         representation of convolution, dilation, and erosion
  3398.         in the context of image algebra, CVPR, 754-759.
  3399.  
  3400. 590.    R.C. Vogt, Automatic generation of simple
  3401.         morphological algorithms, CVPR, 760-765.
  3402.  
  3403. 591.    R.M. Haralick, X. Zhuang, C. Lin, and J. Lee, Binary
  3404.         morphology:  working in the sampled domain, CVPR,
  3405.         780-791.
  3406.  
  3407. 592.    A. Fournier and E. Fiume, Constant-time filtering
  3408.         with space-variant kernels, SIGGRAPH, 229-238.
  3409.  
  3410. 593.    R. Deriche, Fast algorithms for low-level vision,
  3411.         ICPR, 434-438.
  3412.  
  3413. 594.    (M. Wu), Fuzzy morphology and image analysis, ICPR,
  3414.         453-455.
  3415.  
  3416. 595.    Z. Xie and L. Wu, The [[2]G performance in the
  3417.         presence of noise, ICPR, 637-639.
  3418.  
  3419. 596.    W. Gong, On decomposition of structure element for
  3420.         mathematical morphology, ICPR, 836-838.
  3421.  
  3422. 597.    (F. Pan), (W. Gu), (R. Jin), and (Q. Yao), One-pass
  3423.         preprocessing algorithm for real-time image
  3424.         processing system, ICPR, 851-853.
  3425.  
  3426.  
  3427.  
  3428.  
  3429.  
  3430.                              53
  3431.  
  3432.  
  3433.  
  3434.  
  3435.  
  3436.  
  3437.  
  3438.  
  3439.  
  3440.  
  3441. 598.    A.A. Vasiliev, V.V. Dadeshidze, I.N. Kompanets, G.A.
  3442.         Lunyakova, and A.U. Sinigibsky, Optical pattern
  3443.         recognition using correlation procedure for
  3444.         rotation- and scale-invariant feature extraction,
  3445.         ICPR, 1260-1264.
  3446.  
  3447. 599.    M.M. Skolnick, S. Kim, and R. O'Bara, Morphological
  3448.         algorithms for computing non-planar point
  3449.         neighborhoods on cellular automata, ICCV, 106-111.
  3450.  
  3451. 600.    P.J. Besl, J.B. Birch, and L.T. Watson, Robust
  3452.         window operators, ICCV, 591-600.
  3453.  
  3454. E.2.  Multiresolution methods
  3455.  
  3456. 601.    J.J. Koenderink, Scale-time, Biological
  3457.         Cybernetics 58, 1988, 159-162.
  3458.  
  3459. 602.    W.F. Bischof and T. Caelli, Parsing scale-space and
  3460.         spatial stability analysis, CVGIP 42, 1988, 192-205.
  3461.  
  3462. 603.    N. Ranganathan and M. Shah, A VLSI architecture for
  3463.         computing scale space, CVGIP 43, 1988, 178-204.
  3464.  
  3465. 604.    P. Meer, S.N. Jiang, E.S. Baugher, and A. Rosenfeld,
  3466.         Robustness of image pyramids under structural
  3467.         perturbations, CVGIP 44, 1988, 307-331.
  3468.  
  3469. 605.    P. Meer, Efficient computation of two-dimensional
  3470.         Gaussian windows, PRL 7, 1988, 227-229.
  3471.  
  3472. 606.    P. Meer, Simulation of constant size multiresolution
  3473.         representations on image pyramids, PRL 8, 1988,
  3474.         229-236.
  3475.  
  3476. 607.    R. Hummel, The scale-space formulation of pyramid
  3477.         data structures, PCV, 107-123.
  3478.  
  3479. 608.    S. Peleg, O. Federbusch, and R. Hummel, Custom-made
  3480.         pyramids, PCV, 125-146.
  3481.  
  3482. 609.    C.R. Dyer, Multiscale image understanding, PCV,
  3483.         171-213.
  3484.  
  3485. 610.    A.L. Yuille and T. Poggio, Scaling and fingerprint
  3486.         theorems for zero-crossings, ACV II, 47-78.
  3487.  
  3488. 611.    H.A.H. Ibrahim, Pyramid algorithms implementation on
  3489.         the connection machine, IUW, 634-639.
  3490.  
  3491.  
  3492.  
  3493.  
  3494.  
  3495.                              54
  3496.  
  3497.  
  3498.  
  3499.  
  3500.  
  3501.  
  3502.  
  3503.  
  3504.  
  3505.  
  3506. 612.    A.K. Mackworth and F. Mokhtarian, The renormalized
  3507.         curvature scale space and the evolution properties
  3508.         of planar curves, CVPR, 318-326.
  3509.  
  3510. 613.    N. Ranganathan and M. Shah, A scale-space chip,
  3511.         ICPR, 420-424.
  3512.  
  3513. 614.    M. Sato, T. Wada, and H. Kawarada, A morphological
  3514.         study on structure line, ICPR, 559-562.
  3515.  
  3516. 615.    W.G. Kropatsch, Preserving contours in dual
  3517.         pyramids, ICPR, 563-565.
  3518.  
  3519. 616.    L. Wu and Z. Xie, On fingerprint theorems, ICPR,
  3520.         1216-1220.
  3521.  
  3522. 617.    T. Simchony, R. Chellappa, and Z. Lichtenstein,
  3523.         Pyramid implementation of optimal step conjugate
  3524.         search algorithms for some computer vision problems,
  3525.         ICCV, 580-590.
  3526.  
  3527. E.3.  Geometric transformations
  3528.  
  3529. 618.    H. Schaal, Computer graphical treatments of
  3530.         perspective pictures, C&G 12, 1988, 15-31.
  3531.  
  3532. 619.    S.A. Jassim, A noniterative algorithm for generating
  3533.         connected quadrilaterals of specified area, C&G 12,
  3534.         1988, 229-233.
  3535.  
  3536. 620.    T.R. Walsh, Efficient axis-translation of binary
  3537.         digital pictures by blocks in linear quadtree
  3538.         representation, CVGIP 41, 1988, 282-292.
  3539.  
  3540. 621.    T. Buchanan, The twisted cubic and camera
  3541.         calibration, CVGIP 42, 1988, 130-132.
  3542.  
  3543. 622.    S.G. Ziavras and N.A. Alexandridis, Improved
  3544.         algorithms for translation of pictures represented
  3545.         by leaf codes, IVC 6, 1988, 13-20.
  3546.  
  3547. 623.    C.A. Shaffer and H. Samet, Algorithm to expand
  3548.         regions represented by linear quadtrees, IVC 6,
  3549.         1988, 162-168.
  3550.  
  3551. 624.    D.C. Mason and M.J. Callen, Comparison of two
  3552.         dilation algorithms for a linear quadtree, IVC 6,
  3553.         1988, 169-175.
  3554.  
  3555.  
  3556.  
  3557.  
  3558.  
  3559.  
  3560.                              55
  3561.  
  3562.  
  3563.  
  3564.  
  3565.  
  3566.  
  3567.  
  3568.  
  3569.  
  3570.  
  3571. 625.    R.K. Lenz and R.Y. Tsai, Techniques for calibration
  3572.         of the scale factor and image center for high
  3573.         accuracy 3-D machine vision metrology,
  3574.         T-PAMI 10, 1988, 713-720.
  3575.  
  3576. 626.    K.D. Gremban, C.E. Thorpe, and T. Kanade, Geometric
  3577.         camera calibration using systems of linear
  3578.         equations,
  3579.         IUW, 820-825.
  3580.  
  3581. 627.    B.K.P. Horn, Relative orientation, IUW, 826-837.
  3582.  
  3583. 628.    R.K. Lenz and R.Y. Tsai, Calibrating a Cartesian
  3584.         robot with eye-on-hand configuration independent of
  3585.         eye-to-hand relationship, CVPR, 67-75.
  3586.  
  3587. 629.    Z.C. Li, T.D. Bui, C.Y. Suen, and Y.Y. Tang,
  3588.         Nonlinear transformations of digitized patterns,
  3589.         ICPR, 134-136.
  3590.  
  3591. 630.    G.Q. Wei and Z.Y. He, Determining vanishing point
  3592.         and camera parameter:  new approaches, ICPR,
  3593.         450-452.
  3594.  
  3595. 631.    S.K. Parui, Shape preserving properties of some
  3596.         operations on binary pictures, ICPR, 773-775.
  3597.  
  3598. E.4.  Interpretation, etc.
  3599.  
  3600. 632.    C.C. Chu and A.C. Bovik, Visible surface
  3601.         reconstruction via local minimax approximation,
  3602.         PR 21, 1988, 303-312.
  3603.  
  3604. 633.    P.V. Sankar and L.A. Ferrari, Simple algorithms and
  3605.         architectures for B-spline interpolation, T-PAMI 10,
  3606.         1988, 271-276.
  3607.  
  3608. 634.    D. Terzopoulos, The computation of visible-surface
  3609.         representations,
  3610.         T-PAMI 10, 1988, 417-438.
  3611.  
  3612. 635.    J.Y. Jou and A.C. Bovik, Improving visible-surface
  3613.         reconstruction,
  3614.         CVPR, 138-143.
  3615.  
  3616. 636.    P.J. Burt, Moment images, polynomial fit filters,
  3617.         and the problem of surface interpolation, CVPR,
  3618.         144-152.
  3619.  
  3620.  
  3621.  
  3622.  
  3623.  
  3624.  
  3625.                              56
  3626.  
  3627.  
  3628.  
  3629.  
  3630.  
  3631.  
  3632.  
  3633.  
  3634.  
  3635.  
  3636. 637.    D.J. Choi and J.R. Kender, Solving the depth
  3637.         interpolation problem on a parallel architecture
  3638.         with a multigrid approach, CVPR, 189-194.
  3639.  
  3640. 638.    W. Forstner, Reliability analysis of parameter
  3641.         estimation in linear models with applications to
  3642.         mensuration problems in computer vision, CVGIP 40,
  3643.         1987, 273-310.
  3644.  
  3645. 639.    M. Bertero, T.A. Poggio, and V. Torre, Ill-posed
  3646.         problems in early vision, P-IEEE 76, 1988, 869-889.
  3647.  
  3648. 640.    D. Lee, Some computational aspects of low-level
  3649.         computer vision,
  3650.         P-IEEE 76, 1988, 890-898.
  3651.  
  3652. 641.    D. Lee and T. Pavlidis, One-dimensional
  3653.         regularization with discontinuities,
  3654.         T-PAMI 10, 1988, 822-829.
  3655.  
  3656. 642.    B. Kamgar-Parsi and B. Kamgar-Parsi, Evaluation of
  3657.         quantization error in computer vision, IUW, 720-730.
  3658.  
  3659. 643.    B. Kamgar-Parsi and B. Kamgar-Parsi, Evaluation of
  3660.         quantization error in computer vision, CVPR, 52-60.
  3661.  
  3662. 644.    L. Xu, Some applications of simulated annealing to
  3663.         pattern recognition, ICPR, 1040-1042.
  3664.  
  3665. 645.    M.A. Gennert and A.L. Yuille, Determining the
  3666.         optimal weights in multiple objective function
  3667.         optimization, ICCV, 87-89.
  3668.  
  3669. F.  Feature detection, segmentation, and image analysis
  3670.  
  3671. F.1.  Feature detection
  3672.  
  3673. 646.    T. Poggio, H. Voorhees, and A. Yuille, A regularized
  3674.         solution to edge detection, J. Complexity 4, 1988,
  3675.         106-123.
  3676.  
  3677. 647.    M.R.B. Forshaw, Speeding up the Marr-Hildreth edge
  3678.         operator, CVGIP 41, 1988, 172-185.
  3679.  
  3680. 648.    M.A. Piech, Comments on fingerprints of two-
  3681.         dimensional edge models, CVGIP 42, 1988, 381-386.
  3682.  
  3683. 649.    P. Grattoni, E. Pollastri, and A. Premoli, A contour
  3684.         detection algorithm based on the minimum radial
  3685.         inertia (MRI) criterion, CVGIP 43, 1988, 22-36.
  3686.  
  3687.  
  3688.  
  3689.  
  3690.                              57
  3691.  
  3692.  
  3693.  
  3694.  
  3695.  
  3696.  
  3697.  
  3698.  
  3699.  
  3700.  
  3701. 650.    R.P. Blanford and S.L. Tanimoto, Bright-spot
  3702.         detection in pyramids, CVGIP 43, 1988, 133-149.
  3703.  
  3704. 651.    J.S. Huang and D.H. Tseng, Statistical theory of
  3705.         edge detection, CVGIP 43, 1988, 337-346.
  3706.  
  3707. 652.    G.F. McLean and M.E. Jernigan, Hierarchical edge
  3708.         detection, CVGIP 44, 1988, 350-366.
  3709.  
  3710. 653.    M. Kass, A. Witkin, and D. Terzopoulos, Snakes:
  3711.         active contour models, IJCV 1, 1988, 321-331.
  3712.  
  3713. 654.    S.W. Zucker, Early orientation selection-inferring
  3714.         trace, tangent, and curvature fields, IJPRAI 2,
  3715.         1988, 443-457.
  3716.  
  3717. 655.    J.A. Noble, Finding corners, IVC 6, 1988, 121-128.
  3718.  
  3719. 656.    G. Lei, Level crossing curvature and the Laplacian,
  3720.         IVC 6, 1988, 185-188.
  3721.  
  3722. 657.    J. van Cleynenbruegel, F. Fierens, P. Suetens, and
  3723.         A. Oosterlinck, Knowledge-based improvement of
  3724.         automatic image interpretation for restricted
  3725.         scenes:  two case studies, IVC 6, 1988, 238-246.
  3726.  
  3727. 658.    D. Petkovic, W. Niblack, and M. Flickner,
  3728.         Projection-based high accuracy measurement of
  3729.         straight line edges, MVA 1, 1988, 183-199.
  3730.  
  3731. 659.    L.H. Chen and W.H. Tsai, Moment-preserving line
  3732.         detection, PR 21, 1988, 45-53.
  3733.  
  3734. 660.    D. Stern and L. Kurz, Edge detection in correlated
  3735.         noise using Latin square masks, PR 21, 1988,
  3736.         119-129.
  3737.  
  3738. 661.    F.C. Ghelli, A sequential learning method for
  3739.         boundary detection, PR 21, 1988, 131-139.
  3740.  
  3741. 662.    J.F. Haddon, Generalized threshold selection for
  3742.         edge detection, PR 21, 1988, 195-203.
  3743.  
  3744. 663.    O.A. Zuniga and R.M. Haralick, Gradient threshold
  3745.         selection using the facet model, PR 21, 1988,
  3746.         493-503.
  3747.  
  3748. 664.    E. Leung and X. Li, Parallel processing approaches
  3749.         to edge relaxation, PR 21, 1988, 547-558.
  3750.  
  3751.  
  3752.  
  3753.  
  3754.  
  3755.                              58
  3756.  
  3757.  
  3758.  
  3759.  
  3760.  
  3761.  
  3762.  
  3763.  
  3764.  
  3765.  
  3766. 665.    F. Sjoberg and F. Bergholm, Extraction of diffuse
  3767.         edges by edge focusing, PRL 7, 1988, 181-190.
  3768.  
  3769. 666.    T.Y. Phillips and A. Rosenfeld, An ISODATA algorithm
  3770.         for straight line fitting, PRL 7, 1988, 291-297.
  3771.  
  3772. 667.    J. Bigun, Local symmetry features in image
  3773.         processing, SP 15, 1988, 219.
  3774.  
  3775. 668.    R.A. Young, The Gaussian derivative for spatial
  3776.         vision:  I. Retinal mechanisms, Spatial Vision 2,
  3777.         1987, 273-293.
  3778.  
  3779. 669.    A.C. Bovik, On detecting edges in speckle imagery,
  3780.         T-ASSP 36, 1988, 1618-1627.
  3781.  
  3782. 670.    Y. Neuvo, P. Heinonen, and I. Defee, Linear-median
  3783.         hybrid edge detectors, T-CAS 34, 1987, 1337-1343.
  3784.  
  3785. 671.    A.F. Korn, Toward a symbolic representation of
  3786.         intensity changes in images, T-PAMI 10, 1988,
  3787.         610-625.
  3788.  
  3789. 672.    J.J. Clark, Singularity theory and phantom edges in
  3790.         scale space,
  3791.         T-PAMI 10, 1988, 720-727.
  3792.  
  3793. 673.    V. Lacroix, A three-module strategy for edge
  3794.         detection,
  3795.         T-PAMI 10, 1988, 803-810.
  3796.  
  3797. 674.    E.P. Lyvers and O.R. Mitchell, Precision edge
  3798.         contrast and orientation estimation, T-PAMI 10,
  3799.         1988, 927-937.
  3800.  
  3801. 675.    A. Touzani and J.G. Postaire, Mode detection by
  3802.         relaxation,
  3803.         T-PAMI 10, 1988, 970-978.
  3804.  
  3805. 676.    L.H. Chen and W.H. Tsai, Moment-preserving curve
  3806.         detection,
  3807.         T-SMC 18, 1988, 148-158.
  3808.  
  3809. 677.    D.H. Schaefer and M.B. Chu, Pyramids and ``end'',
  3810.         MCV, 23-34.
  3811.  
  3812. 678.    P. Fua and Y.G. Leclerc, Model driven edge
  3813.         detection, IUW, 1016-1021.
  3814.  
  3815.  
  3816.  
  3817.  
  3818.  
  3819.  
  3820.                              59
  3821.  
  3822.  
  3823.  
  3824.  
  3825.  
  3826.  
  3827.  
  3828.  
  3829.  
  3830.  
  3831. 679.    J. Canning, J.J. Kim, N. Netanyahu, and A.
  3832.         Rosenfeld, Symbolic pixel labeling for curvilinear
  3833.         feature detection, IUW, 1080-1090.
  3834.  
  3835. 680.    P. Yamamoto, K. Kato, K. Imai, and H. Imai,
  3836.         Algorithms for vertical and orthogonal L<1> linear
  3837.         approximation of points, CG, 352-361.
  3838.  
  3839. 681.    F. Ulupinar and G. Medioni, Refining edges detected
  3840.         by a LoG operator, CVPR, 202-207.
  3841.  
  3842. 682.    D. Lee, T. Pavlidis, and K. Huang, Edge detection
  3843.         through residual analysis, CVPR, 215-222.
  3844.  
  3845. 683.    R.M. Haralick and J.S.J. Lee, Context dependent edge
  3846.         detection, CVPR, 223-228.
  3847.  
  3848. 684.    I. Weiss, Straight line fitting in a noisy image,
  3849.         CVPR, 647-652.
  3850.  
  3851. 685.    T. Kasvand, Extraction of edges in 3D range images
  3852.         to subpixel accuracy, ICPR, 93-98.
  3853.  
  3854. 686.    T. Jiang and M.B. Merickel, Boundary estimation in
  3855.         complex imagery using Fourier descriptors, ICPR,
  3856.         187-190.
  3857.  
  3858. 687.    R.M. Haralick and J.S.J. Lee, Context dependent edge
  3859.         detection, ICPR, 203-207.
  3860.  
  3861. 688.    M. Levy, A new theoretical approach to relaxation,
  3862.         application to edge detection, ICPR, 208-212.
  3863.  
  3864. 689.    J. Shen and S. Castan, Further results on DRF method
  3865.         for edge detection, ICPR, 223-225.
  3866.  
  3867. 690.    W.J.C. Witts and G.P. Otto, Optimising edge
  3868.         detection, ICPR, 279-281.
  3869.  
  3870. 691.    J. Bigun, Recognition of local symmetries in gray
  3871.         value images by harmonic functions, ICPR, 345-347.
  3872.  
  3873. 692.    (D. Zhang), (J. Liu), and (F. Wan), Multiresolution
  3874.         relaxation:  experiments and evaluations, ICPR,
  3875.         712-714.
  3876.  
  3877. 693.    K.H. Hedengren, Decomposition of edge operators,
  3878.         ICPR, 963-965.
  3879.  
  3880.  
  3881.  
  3882.  
  3883.  
  3884.  
  3885.                              60
  3886.  
  3887.  
  3888.  
  3889.  
  3890.  
  3891.  
  3892.  
  3893.  
  3894.  
  3895.  
  3896. 694.    S.M. Liu, N.C. Lin, and C.C. Liang, An iterative
  3897.         edge linking algorithm with noise removal
  3898.         capability, ICPR, 1120-1122.
  3899.  
  3900. 695.    K. Rangarajan, M. Shah, and D. Van Brackle, Optimal
  3901.         corner detection, ICCV, 90-94.
  3902.  
  3903. 696.    A.A. Amini, S. Tehrani, and T.E. Weymouth, Using
  3904.         dynamic programming for minimizing the energy of
  3905.         active contours in the presence of hard constraints,
  3906.         ICCV, 95-99.
  3907.  
  3908. 697.    J.A. Noble, Morphological feature detection, ICCV,
  3909.         112-116.
  3910.  
  3911. 698.    D. Lee, Coping with discontinuities in computer
  3912.         vision:  their detection, classification, and
  3913.         measurement, ICCV, 546-557.
  3914.  
  3915. 699.    S.W. Zucker, C. David, A. Dobbins, and L. Iverson,
  3916.         The organization of curve detection:  coarse tangent
  3917.         fields and fine spline coverings, ICCV, 568-577.
  3918.  
  3919. F.2.  Segmentation
  3920.  
  3921. 700.    R. Wilson and M. Spann, Image Segmentation and
  3922.         Uncertainty, Wiley, New York, 1988.
  3923.  
  3924. 701.    P.K. Sahoo, S. Soltani, A.K.C. Wong, and Y.C. Chen,
  3925.         A survey of thresholding techniques, CVGIP 41, 1988,
  3926.         233-260.
  3927.  
  3928. 702.    R.R. Zito, The shape of SAR histograms, CVGIP 43,
  3929.         1988, 281-293.
  3930.  
  3931. 703.    R.H. Laprade, Split-and-merge segmentation of aerial
  3932.         photographs, CVGIP 44, 1988, 77-86.
  3933.  
  3934. 704.    L. Hertz and R.W. Schafer, Multilevel thresholding
  3935.         using edge matching, CVGIP 44, 1988, 279-295.
  3936.  
  3937. 705.    O. Monga, An optimal region growing algorithm for
  3938.         image segmentation, IJPRAI 1, 1987, 351-375.
  3939.  
  3940. 706.    S.K. Chang, G. Tortora, B. Yu, and A. Guercio, Icon
  3941.         purity-toward a formal theory of icons, IJPRAI 1,
  3942.         1987, 377-392.
  3943.  
  3944. 707.    P. Zamperoni, Feature extraction by rank-order
  3945.         filtering for image segmentation, IJPRAI 2, 1988,
  3946.         301-319.
  3947.  
  3948.  
  3949.  
  3950.                              61
  3951.  
  3952.  
  3953.  
  3954.  
  3955.  
  3956.  
  3957.  
  3958.  
  3959.  
  3960.  
  3961. 708.    A. Rosenfeld and A.C. Sher, Detection and
  3962.         delineation of compact objects using intensity
  3963.         pyramids, PR 21, 1988, 147-151.
  3964.  
  3965. 709.    M. Amadasun and R.A. King, Low-level segmentation of
  3966.         multispectral images via agglomerative clustering in
  3967.         uniform neighborhoods, PR 21, 1988, 261-268.
  3968.  
  3969. 710.    S.K. Pal and A. Rosenfeld, Image enhancement and
  3970.         thresholding by optimization of fuzzy compactness,
  3971.         PRL 7, 1988, 77-86.
  3972.  
  3973. 711.    Q.Z. Ye and P.E. Danielsson, On minimum error
  3974.         thresholding and its implementations, PRL 7, 1988,
  3975.         201-206.
  3976.  
  3977. 712.    G.A. De Biase and R. Nesci, Correction of background
  3978.         in very low statistics images, PRL 8, 1988, 165-170.
  3979.  
  3980. 713.    M.K. Kundu and S.K. Pal, A note on grey level-
  3981.         intensity transformation:  effect on HVS
  3982.         thresholding, PRL 8, 1988, 257-269.
  3983.  
  3984. 714.    M.H. Hassan and P. Siy, Thresholding based on
  3985.         learning theory, P-IEEE 76, 1988, 1379-1381.
  3986.  
  3987. 715.    S.M. Ali and R.E. Burge, New automatic techniques
  3988.         for smoothing and segmenting SAR images, SP 14,
  3989.         1988, 335-346.
  3990.  
  3991. 716.    B. Chanda and D. Dutta Majumder, A note on the use
  3992.         of the graylevel co-occurrence matrix in threshold
  3993.         selection, SP 15, 1988, 149-167.
  3994.  
  3995. 717.    M. Hotter and R. Thoma, Image segmentation based on
  3996.         object oriented mapping parameter estimation, SP 15,
  3997.         1988, 315-334.
  3998.  
  3999. 718.    I. Pitas, Markovian image models for image labeling
  4000.         and edge detection, SP 15, 1988, 365-374.
  4001.  
  4002. 719.    P.A. Kelly, H. Derin, and K.D. Hartt, Adaptive
  4003.         segmentation of speckled images using a hierarchical
  4004.         random field model, T-ASSP 36, 1988, 1628-1641.
  4005.  
  4006. 720.    P.J. Besl and R.C. Jain, Segmentation through
  4007.         variable-order surface fitting, T-PAMI 10, 1988,
  4008.         167-192.
  4009.  
  4010.  
  4011.  
  4012.  
  4013.  
  4014.  
  4015.                              62
  4016.  
  4017.  
  4018.  
  4019.  
  4020.  
  4021.  
  4022.  
  4023.  
  4024.  
  4025.  
  4026. 721.    J.T. Kent and K.V. Mardia, Spatial classification
  4027.         using fuzzy membership models, T-PAMI 10, 1988,
  4028.         659-671.
  4029.  
  4030. 722.    K.V. Mardia and T.J. Hainsworth, A spatial
  4031.         thresholding method for image segmentation, T-
  4032.         PAMI 10, 1988, 919-927.
  4033.  
  4034. 723.    B. Chanda, B.B. Chaudhuri, and D. Dutta Majumder, A
  4035.         modified scheme for segmenting the noisy image, T-
  4036.         SMC 18, 1988, 458-466.
  4037.  
  4038. 724.    G. Bongiovanni, L. Cinque, S. Levialdi, and A.
  4039.         Rosenfeld, Bimodality analysis using pyramids, MCV,
  4040.         1-7.
  4041.  
  4042. 725.    P.B. Chou and C.M. Brown, Multimodal reconstruction
  4043.         and segmentation with Markov random fields and HCF
  4044.         optimization, IUW, 214-221.
  4045.  
  4046. 726.    Y.G. Leclerc, Constructing simple stable
  4047.         descriptions for image partitioning, IUW, 365-382.
  4048.  
  4049. 727.    T.S. Sumanaweera, G. Healey, B.U. Lee, T.O. Binford,
  4050.         and J. Ponce, Image segmentation using geometric and
  4051.         physical constraints, IUW, 1091-1099.
  4052.  
  4053. 728.    T. Pavlidis and Y.T. Liow, Integrating region
  4054.         growing and edge detection, CVPR, 208-214.
  4055.  
  4056. 729.    M. Abdelguerfi, A.K. Sood, and S. Khalaf, Parallel
  4057.         bit-level pipelined VLSI processing unit for the
  4058.         histogramming operation, CVPR, 945-950.
  4059.  
  4060. 730.    S.D. Yanowitz and A.M. Bruckstein, A new method for
  4061.         image segmentation, ICPR, 270-275.
  4062.  
  4063. 731.    A. Kalvin, S. Peleg, and R. Hummel, Pyramid
  4064.         segmentation in 2D and 3D images using local
  4065.         optimization, ICPR, 276-278.
  4066.  
  4067. 732.    H.S. Don, Stochastic image segmentation using
  4068.         spatial-temporal context, ICPR, 342-344.
  4069.  
  4070. 733.    S.K. Pal and N.R. Pal, Object extraction from image
  4071.         using higher order entropy, ICPR, 348-350.
  4072.  
  4073. 734.    M. Bruynooghe, A very efficient strategy for very
  4074.         large data sets clustering-application to image
  4075.         segmentation, ICPR, 623-627.
  4076.  
  4077.  
  4078.  
  4079.  
  4080.                              63
  4081.  
  4082.  
  4083.  
  4084.  
  4085.  
  4086.  
  4087.  
  4088.  
  4089.  
  4090.  
  4091. 735.    T. Jiang, M.B. Merickel, and E.A. Parrish Jr.,
  4092.         Automated threshold detection using a pyramid
  4093.         structure, ICPR, 689-692.
  4094.  
  4095. 736.    T.N. Pappas and N.S. Jayant, An adaptive clustering
  4096.         algorithm for image segmentation, ICCV, 310-315.
  4097.  
  4098. F.3.  Image analysis
  4099.  
  4100. 737.    D. Dori and A. Pnueli, The grammar of dimensions in
  4101.         machine drawings, CVGIP 42, 1988, 1-18.
  4102.  
  4103. 738.    N. Nirmal and R. Rama, Picture generation and
  4104.         developmental matrix systems, CVGIP 43, 1988, 67-80.
  4105.  
  4106. 739.    R.M.K. Sinha, PLANG based specification of patterns
  4107.         with variations for pictorial data bases, CVGIP 43,
  4108.         1988, 98-110.
  4109.  
  4110. 740.    J.A. Mulder, Discrimination vision, CVGIP 43, 1988,
  4111.         313-336.
  4112.  
  4113. 741.    D. Tranowski, A knowledge acquisition environment
  4114.         for scene analysis, IJMMS 29, 1988, 197-213.
  4115.  
  4116. 742.    H. Niemann, G. Sagerer, and W. Eichhorn, Control
  4117.         strategies in a hierarchical knowledge structure,
  4118.         IJPRAI 2, 1988, 557-572.
  4119.  
  4120. 743.    D. Lucanu, Several properties of array languages,
  4121.         IS 43, 1987, 185-203.
  4122.  
  4123. 744.    A. Ito, K. Inoue, and I. Takanami, A note on three-
  4124.         way two-dimensional alternating Turing machines,
  4125.         IS 45, 1988, 1-22.
  4126.  
  4127. 745.    P.A. Ruetz and R.W. Brodersen, An image-recognition
  4128.         system using algorithmically dedicated integrated
  4129.         circuits, MVA 1, 1988, 3-22.
  4130.  
  4131. 746.    F. Tomita, Interactive and automatic image
  4132.         recognition system, MVA 1, 1988, 59-69.
  4133.  
  4134. 747.    V. Radhakrishnan and G. Nagaraja, Inference of Even
  4135.         Linear Grammars and its application to picture
  4136.         description languages, PR 21, 1988, 55-62.
  4137.  
  4138. 748.    A.M. Wallace, A comparison of approaches to high-
  4139.         level image interpretation, PR 21, 1988, 241-259.
  4140.  
  4141.  
  4142.  
  4143.  
  4144.  
  4145.                              64
  4146.  
  4147.  
  4148.  
  4149.  
  4150.  
  4151.  
  4152.  
  4153.  
  4154.  
  4155.  
  4156. 749.    M. Flasinski, Parsing of edNLC-graph grammars for
  4157.         scene analysis, PR 21, 1988, 623-629.
  4158.  
  4159. 750.    T.M. Caelli, W.F. Bischof, and Z.Q. Liu, Filter-
  4160.         based models for pattern classification, PR 21,
  4161.         1988, 639-650.
  4162.  
  4163. 751.    M.C. Cooper, Efficient systematic analysis of
  4164.         occlusion, PRL 7, 1988, 259-264.
  4165.  
  4166. 752.    P. Ahmed, P. Goyal, T.S. Narayanan, and C.Y. Suen,
  4167.         Linear time algorithms for an image labelling
  4168.         machine, PRL 7, 1988, 273-378.
  4169.  
  4170. 753.    T. Sziranyi, Statistical pattern recognition of low
  4171.         resolution pictures, PRL 8, 1988, 221-228.
  4172.  
  4173. 754.    Z.M. Wojcik, Quick recognition of circular objects
  4174.         in a black-white picture, PRL 8, 1988, 277-288.
  4175.  
  4176. 755.    N. Bartneck, A method for the transformation of
  4177.         iconic information of digitized images into suitable
  4178.         symbolic descriptions for image interpretation,
  4179.         SP 14, 1988, 307-308.
  4180.  
  4181. 756.    J.A. Mulder, A.K. Mackworth, and W.S. Havens,
  4182.         Knowledge structuring and constraint satisfaction:
  4183.         the Mapsee approach, T-PAMI 10, 1988, 866-879.
  4184.  
  4185. 757.    A. Hanson and E. Riseman, The VISIONS image-
  4186.         understanding system, ACV I, 1-114.
  4187.  
  4188. 758.    S.L. Tanimoto, Machine vision as state-space search,
  4189.         MVAAS, 273-298.
  4190.  
  4191. 759.    T.A. Cass, Robust parallel computation of 2D model-
  4192.         based recognition, IUW, 640-650.
  4193.  
  4194. 760.    T.M. Strat and G.B. Smith, Core knowledge system:
  4195.         storage and retrieval of inconsistent information,
  4196.         IUW, 660-665.
  4197.  
  4198. 761.    P. Fua and A.J. Hanson, Extracting generic shapes
  4199.         using model-driven optimization, IUW, 994-1004.
  4200.  
  4201. 762.    G.J. Ettinger, Large hierarchical object recognition
  4202.         using libraries of parameterized model sub-parts,
  4203.         CVPR, 32-41.
  4204.  
  4205.  
  4206.  
  4207.  
  4208.  
  4209.  
  4210.                              65
  4211.  
  4212.  
  4213.  
  4214.  
  4215.  
  4216.  
  4217.  
  4218.  
  4219.  
  4220.  
  4221. 763.    W. Niblack, D. Petkovic, and D. Damian, Experiments
  4222.         and evaluations of rule based methods in image
  4223.         analysis, CVPR, 123-128.
  4224.  
  4225. 764.    B.A. Draper, J. Brolio, R.T. Collins, A.R. Hanson,
  4226.         and E.M. Riseman, Image interpretation by
  4227.         distributed cooperative processes, CVPR, 129-135.
  4228.  
  4229. 765.    T.C. Rearick, J.L. Frawley, and P.P. Cortopassi,
  4230.         Using perceptual grouping to recognize and locate
  4231.         partially occluded objects, CVPR, 840-846.
  4232.  
  4233. 766.    G.C. Osbourn, A new approach to machine-based
  4234.         perception of monocular images, CVPR, 864-870.
  4235.  
  4236. 767.    L.W. Tucker, C.R. Feynman, and D.M. Fritszche,
  4237.         Object recognition using the Connection Machine,
  4238.         CVPR, 871-878.
  4239.  
  4240. 768.    T.A. Cass, A robust parallel implementation of 2D
  4241.         model-based recognition, CVPR, 879-884.
  4242.  
  4243. 769.    T. Matsuyama, Expert systems for image processing-
  4244.         knowledge-based composition of image analysis
  4245.         processes, ICPR, 125-133.
  4246.  
  4247. 770.    C.H. Teh and R.T. Chin, Two dimensional CAD-based
  4248.         object recognition, ICPR, 382-384.
  4249.  
  4250. 771.    R. Deriche, J.P. Cocquerez, and G. Almouzny, An
  4251.         efficient method to build early image description,
  4252.         ICPR, 588-590.
  4253.  
  4254. 772.    P. Mussio, M. Padula, and M. Protti, Attributed
  4255.         conditional L-systems:  a tool for image
  4256.         description, ICPR, 607-609.
  4257.  
  4258. 773.    M.A. Eshera, Hierarchical inference scheme for
  4259.         high-level image understanding, ICPR, 882-884.
  4260.  
  4261. 774.    J.Y. Yang and Q. Hu, Recognition method of shape
  4262.         distorted objects using hierarchical feature
  4263.         descriptions, ICPR, 894-896.
  4264.  
  4265. 775.    A. Yamamoto and M. Takagi, Extraction of object
  4266.         features from image and its application to image
  4267.         retrieval, ICPR, 988-991.
  4268.  
  4269. 776.    A. Mitiche, A. Mansouri, and C. Meubus, A knowledge
  4270.         based image interpretation system, ICPR, 992-994.
  4271.  
  4272.  
  4273.  
  4274.  
  4275.                              66
  4276.  
  4277.  
  4278.  
  4279.  
  4280.  
  4281.  
  4282.  
  4283.  
  4284.  
  4285.  
  4286. 777.    Y. Nakamura and M. Nagao, Recognition of overlapping
  4287.         2-D objects by local feature construction method,
  4288.         ICPR, 1046-1048.
  4289.  
  4290. 778.    G. Yang, A syntactic approach for building
  4291.         knowledge-based pattern recognition system, ICPR,
  4292.         1236-1238.
  4293.  
  4294. 779.    H. Shvaytser, Learnable and non-learnable visual
  4295.         concepts, ICCV, 264-268.
  4296.  
  4297. G.  Matching, Stereo, and motion
  4298.  
  4299. G.1.  Matching
  4300.  
  4301. 780.    H. Wolfson, E. Schonberg, A. Kalvin, and Y. Lamdan,
  4302.         Solving jigsaw puzzles by computer, Annals of
  4303.         Operations Research 12, 1988, 51-64.
  4304.  
  4305. 781.    C.A. Berenstein, L.N. Kanal, D. Lavine, and E.C.
  4306.         Olson, A geometric approach to subpixel registration
  4307.         accuracy, CVGIP 40, 1987, 334-360.
  4308.  
  4309. 782.    M. Merickel, 3D reconstruction:  the registration
  4310.         problem, CVGIP 42, 1988, 206-219.
  4311.  
  4312. 783.    J.H. McIntosh and K.M. Mutch, Matching straight
  4313.         lines, CVGIP 43, 1988, 386-408.
  4314.  
  4315. 784.    U. Sparmann, Design and test of a pattern matching
  4316.         circuit, EIK  24, 1988, 329-338.
  4317.  
  4318. 785.    P. Kuner and B. Ueberreiter, Pattern recognition by
  4319.         graph matching-combinatorial versus continuous
  4320.         optimization, IJPRAI 2, 1988, 527-542.
  4321.  
  4322. 786.    H.S. Ranganath, Analysis of bilevel quantizers used
  4323.         in binary image correlators, IVC 6, 1988, 193-197.
  4324.  
  4325. 787.    A. Goshtasby, Image registration by local
  4326.         approximation methods, IVC 6, 1988, 255-261.
  4327.  
  4328. 788.    R.C. Luo, M.H. Lin, and R.S. Scherp, Dynamic multi-
  4329.         sensor data fusion system for intelligent robots,
  4330.         J-RA 4, 1988, 386-396.
  4331.  
  4332. 789.    T.M. Caelli and Z.Q. Liu, On the minimum number of
  4333.         templates required for shift, rotation and size
  4334.         invariant pattern recognition, PR 21, 1988, 205-216.
  4335.  
  4336.  
  4337.  
  4338.  
  4339.  
  4340.                              67
  4341.  
  4342.  
  4343.  
  4344.  
  4345.  
  4346.  
  4347.  
  4348.  
  4349.  
  4350.  
  4351. 790.    S. Lee and J.H. Kim, A fast computational method for
  4352.         minimum square error transform, PRL 8, 1988,
  4353.         143-146.
  4354.  
  4355. 791.    J.P. Secilla, N. Garcia, and J.L. Carrascosa,
  4356.         Template location in noisy pictures, SP 14, 1988,
  4357.         347-361.
  4358.  
  4359. 792.    Y. Wu, Application of dynamic programming for image
  4360.         registration, SP 14, 1988, 387.
  4361.  
  4362. 793.    E.R. Davies, Tradeoffs between speed and accuracy in
  4363.         two-stage template matching, SP 15, 1988, 351-363.
  4364.  
  4365. 794.    A. Goshtasby, G.C. Stockman, and C.V. Page, A
  4366.         region-based approach to digital image registration
  4367.         with subpixel accuracy, T-GRS 24, 1986, 390-399.
  4368.  
  4369. 795.    A. Goshtasby, Registration of images with geometric
  4370.         distortions,
  4371.         T-GRS 26, 1988, 60-64.
  4372.  
  4373. 796.    E.V. Slud, Subpixel translation-registration of
  4374.         random fields,
  4375.         T-GRS 26, 1988, 487-490.
  4376.  
  4377. 797.    T.L. Faber and E.M. Stokeley, Orientation of 3-D
  4378.         structures in medical images, T-PAMI 10, 1988,
  4379.         626-633.
  4380.  
  4381. 798.    G. Borgefors, Hierarchical chamfer matching:  a
  4382.         parametric edge matching algorithm, T-PAMI 10, 1988,
  4383.         849-865.
  4384.  
  4385. 799.    R. Hummel and H. Wolfson, Affine invariant matching,
  4386.         IUW, 351-364.
  4387.  
  4388. 800.    A. Rosenfeld, A. Margalit, and R. Sitaraman, Using
  4389.         probabilistic domain knowledge to reduce the
  4390.         expected computational cost of matching, IUW,
  4391.         678-689.
  4392.  
  4393. 801.    Y. Lamdan, J.T. Schwartz, and H.J. Wolfson, Object
  4394.         recognition by affine invariant matching, CVPR,
  4395.         335-344.
  4396.  
  4397. 802.    D.B. Goldgof, T.S. Huang, and H. Lee, Feature
  4398.         extraction and terrain matching, CVPR, 899-904.
  4399.  
  4400.  
  4401.  
  4402.  
  4403.  
  4404.  
  4405.                              68
  4406.  
  4407.  
  4408.  
  4409.  
  4410.  
  4411.  
  4412.  
  4413.  
  4414.  
  4415.  
  4416. 803.    C.H. Lee and G.P. Quek, Partial matching of two
  4417.         dimensional shapes using random coding, ICPR, 64-68.
  4418.  
  4419. 804.    J. Hong and H.J. Wolfson, An improved model-based
  4420.         matching method using footprints, ICPR, 72-78.
  4421.  
  4422. 805.    H. Maitre and Y. Wu, Elastic matching versus rigid
  4423.         matching by use of dynamic programming, ICPR, 79-81.
  4424.  
  4425. 806.    J. Hong and X. Tan, A new approach to point pattern
  4426.         matching, ICPR, 82-84.
  4427.  
  4428. 807.    S. Lee, J.H. Kim, and F.C.A. Groen, A fast
  4429.         computational method for minimum square error
  4430.         transform, ICPR, 392-394.
  4431.  
  4432. 808.    H. Yamada and K. Yamamoto, Recognition of
  4433.         echocardiograms by dynamic programming matching
  4434.         method, ICPR, 685-688.
  4435.  
  4436. 809.    Z.C. Xiang and L.Z. Hui, A heuristic search
  4437.         algorithm for image registration, ICPR, 733-735.
  4438.  
  4439. 810.    (Z. Hong) and (P. Zhu), An improved SSDA applied in
  4440.         target tracking, ICPR, 767-769.
  4441.  
  4442. 811.    P. Feng, A face based algorithm for matching two
  4443.         line drawings of a polyhedron, ICPR, 782-784.
  4444.  
  4445. 812.    J. Wang and J. Li, ``Double'' subgraph isomorphism
  4446.         method for matching LSI chip images, ICPR, 945-947.
  4447.  
  4448. 813.    (T. Zhang), (J. Peng), and (W. Lu), An optimized
  4449.         searching algorithm for image matching, ICPR,
  4450.         1265-1267.
  4451.  
  4452. 814.    C. Zhuang, Scale-based hierarchical description and
  4453.         matching of waveforms, ICPR, 1268-1270.
  4454.  
  4455. 815.    E.E. Milios, Recovering shape deformation by an
  4456.         extended circular image representation, ICCV, 20-29.
  4457.  
  4458. 816.    J. Weng, N. Ahuja, and T.S. Huang, Two-view
  4459.         matching, ICCV, 64-73.
  4460.  
  4461. 817.    I.J. Cox and J.B. Kruskal, On the congruence of
  4462.         noisy images to line segment models, ICCV, 252-258.
  4463.  
  4464. 818.    D. Shoham and S. Ullman, Aligning a model to an
  4465.         image using minimal information, ICCV, 259-263.
  4466.  
  4467.  
  4468.  
  4469.  
  4470.                              69
  4471.  
  4472.  
  4473.  
  4474.  
  4475.  
  4476.  
  4477.  
  4478.  
  4479.  
  4480.  
  4481. 819.    W.B. Thompson and R.P. Whillock, Occlusion-sensitive
  4482.         matching, ICCV, 285-289.
  4483.  
  4484. 820.    L. Quan and R. Mohr, Matching perspective images
  4485.         using geometric constraints and perceptual grouping,
  4486.         ICCV, 679-684.
  4487.  
  4488. 821.    P. Maragos, Optimal morphological approaches to
  4489.         image matching and object detection, ICCV, 695-699.
  4490.  
  4491. 822.    A. Rosenfeld, J. Ornelas Jr., and Y. Hung, Hough
  4492.         transform algorithms for mesh-connected SIMD
  4493.         parallel processors, CVGIP 41, 1988, 293-305.
  4494.  
  4495. 823.    R.S. Conker, A dual plane variation of the Hough
  4496.         transform for detecting non-concentric circles of
  4497.         different radii, CVGIP 43, 1988, 115-132.
  4498.  
  4499. 824.    D.J. Hunt, L.W. Nolte, and W.H. Ruedger, Performance
  4500.         of the Hough transform and its relationship to
  4501.         statistical signal detection theory, CVGIP 43, 1988,
  4502.         221-238.
  4503.  
  4504. 825.    J. Illingworth and J. Kittler, A survey of the Hough
  4505.         transform, CVGIP 44, 1988, 87-116.
  4506.  
  4507. 826.    P.D. Picton, Hough transform references, IJPRAI 1,
  4508.         1987, 413-425.
  4509.  
  4510. 827.    E.R. Davies, A modified Hough scheme for general
  4511.         circle location, PRL 7, 1988, 37-43.
  4512.  
  4513. 828.    F.M. Rhodes, J.J. Dituri, G.H. Chapman, B.E.
  4514.         Emerson, A.M. Soares, and J.I. Raffel, A monolithic
  4515.         Hough transform processor based on reconfigurable
  4516.         VLSI, T-PAMI 10, 1988, 106-110.
  4517.  
  4518. 829.    K. Hanahara, T. Maruyama, and T. Uchiyama, A real-
  4519.         time processor for the Hough transform, T-PAMI 10,
  4520.         1988, 121-125.
  4521.  
  4522. 830.    M. Maresca, M. Lavin, and H. Li, Parallel Hough
  4523.         transform algorithms on polymorphic torus
  4524.         architecture, MCV, 9-21.
  4525.  
  4526. 831.    A. Bandopadhay and J.L. Fu, Searching parameter
  4527.         spaces with noisy linear constraints, CVPR, 550-555.
  4528.  
  4529. 832.    W. Niblack and D. Petkovic, On improving the
  4530.         accuracy of the Hough transform:  theory,
  4531.         simulations, and experiments, CVPR, 574-579.
  4532.  
  4533.  
  4534.  
  4535.                              70
  4536.  
  4537.  
  4538.  
  4539.  
  4540.  
  4541.  
  4542.  
  4543.  
  4544.  
  4545.  
  4546. 833.    R. Wang, A.R. Hanson, and E.M. Riseman, Fast
  4547.         extraction of ellipses, ICPR, 508-510.
  4548.  
  4549. 834.    S.D. Ma and X. Chen, Hough transform using slope and
  4550.         curvature as local properties to detect arbitrary 2D
  4551.         shapes, ICPR, 511-514.
  4552.  
  4553. 835.    L. Xu, A method for recognizing configurations
  4554.         consisting of line sets and its application to
  4555.         discrimination of seismic face structures, ICPR,
  4556.         610-612.
  4557.  
  4558. 836.    L. Carrioli, M. Diani, and L. Lombardi, Hierarchical
  4559.         Hough:  advantages and automatic construction of the
  4560.         models, ICPR, 791-794.
  4561.  
  4562. 837.    J. Lopez Krahe and P. Pousset, The detection of
  4563.         parallel straight lines with the application of the
  4564.         Hough transform, ICPR, 939-941.
  4565.  
  4566. 838.    K. Kamei, Y. Nakamura, and S. Abe, Fast shape
  4567.         detection using Hough transform by raster operation,
  4568.         ICPR, 1109-1112.
  4569.  
  4570. 839.    W.E.L. Grimson and D.P. Huttenlocher, On the
  4571.         sensitivity of the Hough transform for object
  4572.         recognition, ICCV, 700-706.
  4573.  
  4574. 840.    E. Tanaka and K. Tanaka, The tree-to-tree editing
  4575.         problem, IJPRAI 2, 1988, 221-240.
  4576.  
  4577. 841.    O. Sykora and I. Vrto, Tight chip area lower bounds
  4578.         for string matching, IPL 26, 1987, 117-119.
  4579.  
  4580. 842.    X. Huang, A lower bound for the edit-distance
  4581.         problem under an arbitrary cost function, IPL 27,
  4582.         1988, 319-321.
  4583.  
  4584. 843.    H.B. Mittal, A fast backtrack algorithm for graph
  4585.         isomorphism, IPL 29, 1988, 105-110.
  4586.  
  4587. 844.    K. Krithivasan and R. Sitalakshmi, Efficient two-
  4588.         dimensional pattern matching in the presence of
  4589.         errors, IS 43, 1987, 169-184.
  4590.  
  4591. 845.    Z. Galil and R. Giancarlo, Data structures and
  4592.         algorithms for approximate string matching, J.
  4593.         Complexity 4, 1988, 33-72.
  4594.  
  4595.  
  4596.  
  4597.  
  4598.  
  4599.  
  4600.                              71
  4601.  
  4602.  
  4603.  
  4604.  
  4605.  
  4606.  
  4607.  
  4608.  
  4609.  
  4610.  
  4611. 846.    G.M. Landau and U. Vishkin, Fast string matching
  4612.         with k differences, JCSS 37, 1988, 63-78.
  4613.  
  4614. 847.    V. Schoning, Graph isomorphism is in the low
  4615.         hierarchy, JCSS 37, 1988, 312-323.
  4616.  
  4617. 848.    R. Schaback, On the expected sublinearity of the
  4618.         Boyer-Moore algorithm, SIAM JC 17, 1988, 648-658.
  4619.  
  4620. 849.    J. Tarhio and E. Ukkonen, A greedy approximation
  4621.         algorithm for constructing shortest common
  4622.         superstrings, TCS 57, 1988, 131-145.
  4623.  
  4624. 850.    S. Umeyama, An eigendecomposition approach to
  4625.         weighted graph matching problems, T-PAMI 10, 1988,
  4626.         695-703.
  4627.  
  4628. 851.    P. Cooper, Structure recognition by connectionist
  4629.         relaxation:  formal analysis, IUW, 981-993.
  4630.  
  4631. 852.    J. Csirik and H. Bunke, Longest k-distance
  4632.         substrings of two strings, ICPR, 69-71.
  4633.  
  4634. 853.    H. Yang and J.W. Tai, On isomorphisms of attributed
  4635.         relational graphs for pattern analysis and a new
  4636.         branch and bound algorithm, ICPR, 957-959.
  4637.  
  4638. 854.    L. Lovasz and M.D. Plummer, Matching Theory, North-
  4639.         Holland, Amsterdam, 1986.
  4640.  
  4641. 855.    H. Ehrig, M. Nagl, G. Rozenberg, and A. Rosenfeld,
  4642.         eds., Graph-Grammars and their Application to
  4643.         Computer Science, Springer, Berlin, 1987.
  4644.  
  4645. G.2.  Stereo
  4646.  
  4647. 856.    N.C. Griswold and C.P. Yeh, A new stereo vision
  4648.         model based upon the binocular fusion concept,
  4649.         CVGIP 41, 1988, 153-171.
  4650.  
  4651. 857.    M. Kass, Linear image features in stereopsis,
  4652.         IJCV 1, 1988, 357-368.
  4653.  
  4654. 858.    M. Thonnat, Semantic interpretation of 3-D stereo
  4655.         data:  finding the main structures, IJPRAI 2, 1988,
  4656.         509-525.
  4657.  
  4658. 859.    H.P. Trivedi, Can multiple views make up for lack of
  4659.         camera registration?, IVC 6, 1988, 29-32.
  4660.  
  4661.  
  4662.  
  4663.  
  4664.  
  4665.                              72
  4666.  
  4667.  
  4668.  
  4669.  
  4670.  
  4671.  
  4672.  
  4673.  
  4674.  
  4675.  
  4676. 860.    N.H. Kim and A.C. Bovik, A contour-based stereo
  4677.         matching algorithm using disparity continuity,
  4678.         PR 21, 1988, 505-514.
  4679.  
  4680. 861.    R. March, Computation of stereo disparity using
  4681.         regularization, PRL 8, 1988, 181-187.
  4682.  
  4683. 862.    K.L. Boyer and A.C. Kak, Structural stereopsis for
  4684.         3-D vision,
  4685.         T-PAMI 10, 1988, 144-166.
  4686.  
  4687. 863.    L.H. Chen and T.E. Boult, An integrated approach to
  4688.         stereo matching, surface reconstruction and depth
  4689.         segmentation using consistent smoothness
  4690.         assumptions,
  4691.         IUW, 166-176.
  4692.  
  4693. 864.    M.J. Hannah, Test results from SRI's stereo system,
  4694.         IUW, 740-744.
  4695.  
  4696. 865.    L.B. Wolff, An introduction to generalized stereo
  4697.         techniques, IUW, 756-768.
  4698.  
  4699. 866.    S.T. Barnard, Stochastic stereo matching over scale,
  4700.         IUW, 769-778.
  4701.  
  4702. 867.    D. Weinshall, Qualitative vs. quantitative depth and
  4703.         shape from stereo, IUW, 779-785.
  4704.  
  4705. 868.    H.S. Lim and T.O. Binford, Structural correspondence
  4706.         in stereo vision, IUW, 794-808.
  4707.  
  4708. 869.    H.S. Lim and T.O. Binford, Curved surface
  4709.         reconstruction using stereo correspondence, IUW,
  4710.         809-819.
  4711.  
  4712. 870.    B. Kamgar-Parsi and R.D. Eastman, Calibration of a
  4713.         stereo system with small relative angles, CVPR,
  4714.         44-51.
  4715.  
  4716. 871.    J.J. Rodriguez and J.K. Aggarwal, Quantization error
  4717.         in stereo imaging, CVPR, 153-158.
  4718.  
  4719. 872.    D. Weinshall, Qualitative depth from vertical and
  4720.         horizontal binocular disparities, in agreement with
  4721.         psychophysical evidence, CVPR, 159-164.
  4722.  
  4723. 873.    C.V. Stewart and C.R. Dyer, Local constraint
  4724.         integration in a connectionist model of stereo
  4725.         vision, CVPR, 165-170.
  4726.  
  4727.  
  4728.  
  4729.  
  4730.                              73
  4731.  
  4732.  
  4733.  
  4734.  
  4735.  
  4736.  
  4737.  
  4738.  
  4739.  
  4740.  
  4741. 874.    G.C. Roman, A.F. Laine, and K.C. Cox, Interactive
  4742.         complexity control and high-speed stereo matching,
  4743.         CVPR, 171-176.
  4744.  
  4745. 875.    T.E. Boult and L.H. Chen, Analysis of two new stereo
  4746.         algorithms, CVPR, 177-182.
  4747.  
  4748. 876.    T.E. Weymouth and S. Moezzi, Wide base-line dynamic
  4749.         stereo:  approximation and refinement, CVPR,
  4750.         183-188.
  4751.  
  4752. 877.    N. Ayache and C. Hansen, Rectification of images for
  4753.         binocular and trinocular stereovision, ICPR, 11-16.
  4754.  
  4755. 878.    K. Okazaki, N. Kajimi, Y. Fukui, S. Tamura, and H.
  4756.         Mitsumoto, Occlusion-free 3D recovery using mirror
  4757.         images, ICPR, 17-19.
  4758.  
  4759. 879.    Y. Wu and H. Maitre, A new dynamic programming
  4760.         method for stereovision ignoring epipolar geometry,
  4761.         ICPR, 146-148.
  4762.  
  4763. 880.    N.M. Nasrabadi and J.L. Chiang, A stereo vision
  4764.         technique using curve-segments and relaxation
  4765.         matching, ICPR, 149-151.
  4766.  
  4767. 881.    K. Sugimoto, M. Takahashi, and F. Tomita, Scene
  4768.         interpretation based on boundary representations of
  4769.         stereo images, ICPR, 155-159.
  4770.  
  4771. 882.    S. Jin and Y. Li, Feature-based hierarchical
  4772.         registration of 3-D vision using star structure and
  4773.         circuits, ICPR, 323-325.
  4774.  
  4775. 883.    R. Horaud and T. Skordas, Structural matching for
  4776.         stereo vision, ICPR, 439-445.
  4777.  
  4778. 884.    H. Takahashi and F. Tomita, Planarity constraint in
  4779.         stereo matching, ICPR, 446-449.
  4780.  
  4781. 885.    M. Maruyama and S. Abe, Acquiring a polyhedral
  4782.         structure through face extraction and verification,
  4783.         ICPR, 579-581.
  4784.  
  4785. 886.    Y. Ohta, T. Yamamoto, and K. Ikeda, Collinear
  4786.         trinocular stereo using two-level dynamic
  4787.         programming, ICPR, 658-662.
  4788.  
  4789. 887.    (Y. Dong) and (Z. He), A fast and effective stereo
  4790.         matching method-implementational aspects, ICPR,
  4791.         669-671.
  4792.  
  4793.  
  4794.  
  4795.                              74
  4796.  
  4797.  
  4798.  
  4799.  
  4800.  
  4801.  
  4802.  
  4803.  
  4804.  
  4805.  
  4806. 888.    (C.X. Ji) and (Z.P. Zhang), Stereo match based on
  4807.         linear feature, ICPR, 875-878.
  4808.  
  4809. 889.    D.B. Cooper, Y.P. Hung, and G. Taubin, A new model-
  4810.         based stereo approach for 3D surface reconstruction
  4811.         using contours on the surface pattern, ICCV, 74-83.
  4812.  
  4813. 890.    T.E. Boult and L.H. Chen, Synergistic smooth surface
  4814.         stereo, ICCV, 118-122.
  4815.  
  4816. 891.    H. Takahashi and F. Tomita, Self-calibration of
  4817.         stereo cameras, ICCV, 123-128.
  4818.  
  4819. 892.    C. Hansen, N. Ayache, and F. Lustman, Towards real-
  4820.         time trinocular stereo, ICCV, 129-133.
  4821.  
  4822. 893.    C.V. Stewart and C.R. Dyer, The trinocular general
  4823.         support algorithm:  a three-camera stereo algorithm
  4824.         for overcoming binocular matching errors, ICCV,
  4825.         134-138.
  4826.  
  4827. 894.    M.A. Gennert, Brightness-based stereo matching,
  4828.         ICCV, 139-143.
  4829.  
  4830. 895.    D. Weinshall, Application of qualitative depth and
  4831.         shape from stereo, ICCV, 144-148.
  4832.  
  4833. 896.    I. Dinstein, G. Guy, J. Rabany, J. Tzelgov, and A.
  4834.         Henik, On stereo image coding, ICPR, 357-359.
  4835.  
  4836. 897.    A. Blake and G. Brelstaff, Geometry from
  4837.         specularities, ICCV, 394-403.
  4838.  
  4839. G.3.  Motion
  4840.  
  4841. 898.    G.L. Scott, Local and Global Interpretation of
  4842.         Moving Images, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1988.
  4843.  
  4844. 899.    M. Subbarao, Interpretation of Visual Motion:  A
  4845.         Computational Study, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA,
  4846.         1988.
  4847.  
  4848. 900.    W.N. Martin and J.K. Aggarwal, eds., Motion
  4849.         Understanding:  Robot and Human Vision, Kluwer,
  4850.         Boston, MA, 1988.
  4851.  
  4852. 901.    C.H. Lee, Interpreting image curve from multiframes,
  4853.         AI 35, 1988, 145-163.
  4854.  
  4855.  
  4856.  
  4857.  
  4858.  
  4859.  
  4860.                              75
  4861.  
  4862.  
  4863.  
  4864.  
  4865.  
  4866.  
  4867.  
  4868.  
  4869.  
  4870.  
  4871. 902.    D. Terzopoulos, A. Witkin, and M. Kass, Constraints
  4872.         on deformable models:  recovering 3D shape and
  4873.         nonrigid motion, AI 36, 1988, 91-123.
  4874.  
  4875. 903.    R.C. Nelson and J.Y. Aloimonos, Finding motion
  4876.         parameters from spherical motion fields (or the
  4877.         advantages of having eyes in the back of your head),
  4878.         Biological Cybernetics 58, 1988, 261-273.
  4879.  
  4880. 904.    C. Koch, J. Luo, and C. Mead, Computing motion using
  4881.         analog and binary resistive networks,
  4882.         Computer 21(3), 1988, 52-63.
  4883.  
  4884. 905.    H.H. Baker, Building, visualizing, and computing on
  4885.         surfaces of evolution, CGA 8(4), 1988, 31-41.
  4886.  
  4887. 906.    B. Bhanu and W. Burger, Approximation of
  4888.         displacement fields using wavefront region growing,
  4889.         CVGIP 41, 1988, 306-322.
  4890.  
  4891. 907.    H. Tsukune and J.K. Aggarwal, Analyzing orthographic
  4892.         projection of multiple 3D velocity vector fields in
  4893.         optical flow, CVGIP 42, 1988, 157-191.
  4894.  
  4895. 908.    A. Mitiche, Three-dimensional space from optical
  4896.         flow correspondence, CVGIP 42, 1988, 306-317.
  4897.  
  4898. 909.    X. Zhang, T.S. Huang, N. Ahuja, and R.M. Haralick, A
  4899.         simplified linear optic flow-motion algorithm,
  4900.         CVGIP 42, 1988, 334-344.
  4901.  
  4902. 910.    Y. Liu and T.S. Huang, Estimation of rigid body
  4903.         motion using straight line correspondences,
  4904.         CVGIP 43, 1988, 37-52.
  4905.  
  4906. 911.    W. Enkelmann, Investigations of multigrid algorithms
  4907.         for the estimation of optical flow fields in image
  4908.         sequences, CVGIP 43, 1988, 150-177.
  4909.  
  4910. 912.    J.P.F. D'Haeyer and I. Bruyland, Parallel
  4911.         computation of image curve velocity fields,
  4912.         CVGIP 43, 1988, 239-255.
  4913.  
  4914. 913.    Y. Liu and T.S. Huang, A linear algorithm for motion
  4915.         estimation using straight line correspondences,
  4916.         CVGIP 44, 1988, 35-57.
  4917.  
  4918. 914.    J.M. Fitzpatrick, The existence of geometrical
  4919.         density-image transformations corresponding to
  4920.         object motion, CVGIP 44, 1988, 155-174.
  4921.  
  4922.  
  4923.  
  4924.  
  4925.                              76
  4926.  
  4927.  
  4928.  
  4929.  
  4930.  
  4931.  
  4932.  
  4933.  
  4934.  
  4935.  
  4936. 915.    D.J. Heeger, Optical flow using spatiotemporal
  4937.         filters, IJCV 1, 1988, 279-302.
  4938.  
  4939. 916.    B.K.P. Horn and E.J. Weldon Jr., Direct methods for
  4940.         recovering motion, IJCV 2, 1988, 51-76.
  4941.  
  4942. 917.    M. Subbarao, Interpretation of image flow:  rigid
  4943.         curved surfaces in motion, IJCV 2, 1988, 77-96.
  4944.  
  4945. 918.    J. Dengler and M. Schmidt, The dynamic pyramid-a
  4946.         model for motion analysis with controlled
  4947.         continuity, IJPRAI 2, 1988, 275-286.
  4948.  
  4949. 919.    H.H. Nagel, Image sequences-ten (octal) years-from
  4950.         phenomenology towards a theoretical foundation,
  4951.         IJPRAI 2, 1988, 459-483.
  4952.  
  4953. 920.    O.D. Faugeras and F. Lustman, Motion and structure
  4954.         from motion in a piecewise planar environment,
  4955.         IJPRAI 2, 1988, 485-508.
  4956.  
  4957. 921.    H.H. Nagel, From image sequences towards conceptual
  4958.         descriptions, IVC 6, 1988, 59-74.
  4959.  
  4960. 922.    C.G. Harris and J.M. Pike, 3D positional integration
  4961.         from image sequences, IVC 6, 1988, 87-90.
  4962.  
  4963. 923.    D.W. Murray, From an image sequence to a recognized
  4964.         polyhedral object, IVC 6, 1988, 107-120.
  4965.  
  4966. 924.    D.A. Castelow, D.W. Murray, G.L. Scott, and B.F.
  4967.         Buxton, Matching Canny edgels to compute the
  4968.         principal components of optic flow, IVC 6, 1988,
  4969.         129-136.
  4970.  
  4971. 925.    Y.C. Kim and J.K. Aggarwal, Determining object
  4972.         motion in a sequence of stereo images, J-RA 3, 1987,
  4973.         599-614.
  4974.  
  4975. 926.    X. Zhuang, T.S. Huang, and R.M. Haralick, A simple
  4976.         procedure to solve motion and structure from three
  4977.         orthographic views, J-RA 4, 1988, 236-239.
  4978.  
  4979. 927.    E.D. Dickmanns and V. Graefe, Dynamic monocular
  4980.         machine vision, MVA 1, 1988, 223-240.
  4981.  
  4982. 928.    E.D. Dickmanns and V. Graefe, Applications of
  4983.         dynamic monocular machine vision, MVA 1, 1988,
  4984.         241-261.
  4985.  
  4986.  
  4987.  
  4988.  
  4989.  
  4990.                              77
  4991.  
  4992.  
  4993.  
  4994.  
  4995.  
  4996.  
  4997.  
  4998.  
  4999.  
  5000.  
  5001. 929.    H.H. Chen and T.S. Huang, Maximal matching of 3-D
  5002.         points for multiple-object motion estimation, PR 21,
  5003.         1988, 75-90.
  5004.  
  5005. 930.    I.K. Sethi, V. Salari, and S. Vemuri, Feature point
  5006.         matching in image sequences, PRL 7, 1988, 113-121.
  5007.  
  5008. 931.    J.K. Aggarwal and N. Nandhakumar, On the computation
  5009.         of motion from sequences of images-a review, P-
  5010.         IEEE 76, 1988, 917-935.
  5011.  
  5012. 932.    D. Shulman and J.Y. Aloimonos, (Non-)rigid motion
  5013.         interpretation:  a regularized approach, Proc. R.
  5014.         Soc. Lond. B 233, 1988, 217-234.
  5015.  
  5016. 933.    N.M. Grzywacz and A.L. Yuille, Massively parallel
  5017.         implementations of theories for apparent motion,
  5018.         Spatial Vision 3, 1988, 15-44.
  5019.  
  5020. 934.    S.A. Mahmoud, M.S. Afifi, and R.J. Green,
  5021.         Recognition and velocity computation of large moving
  5022.         objects in images, T-ASSP 36, 1988, 1790-1791.
  5023.  
  5024. 935.    K. Kanatani, Transformation of optical flow by
  5025.         camera rotation,
  5026.         T-PAMI 10, 1988, 131-143.
  5027.  
  5028. 936.    A. Mitiche, S. Seida, and J.K. Aggarwal, Using
  5029.         constancy of distance to estimate position and
  5030.         displacement in space,
  5031.         T-PAMI 10, 1988, 594-599.
  5032.  
  5033. 937.    A. Mitiche, R. Grisell, and J.K. Aggarwal, On
  5034.         smoothness of a vector field-application to optical
  5035.         flow, T-PAMI 10, 1988, 943-949.
  5036.  
  5037. 938.    A.M. Waxman and K. Wohn, Image flow theory:  a
  5038.         framework for 3-D inference from time-varying
  5039.         imagery, ACV I, 165-224.
  5040.  
  5041. 939.    L. Mathies, R. Szeliski, and T. Kanade, Kalman
  5042.         filter-based algorithms for estimating depth from
  5043.         image sequences, IUW, 199-213.
  5044.  
  5045. 940.    B. Bhanu and W. Burger, Qualitative motion detection
  5046.         and tracking of targets from a mobile platform, IUW,
  5047.         289-318.
  5048.  
  5049. 941.    S.L. Gazit and G. Medioni, Contour correspondences
  5050.         in dynamic imagery, IUW, 423-432.
  5051.  
  5052.  
  5053.  
  5054.  
  5055.                              78
  5056.  
  5057.  
  5058.  
  5059.  
  5060.  
  5061.  
  5062.  
  5063.  
  5064.  
  5065.  
  5066. 942.    S.L. Peng and G. Medioni, Spatio-temporal analysis
  5067.         of an image sequence with occlusion, IUW, 433-442.
  5068.  
  5069. 943.    W.O. Franzen, Natural representation of motion in
  5070.         space-time, IUW, 443-452.
  5071.  
  5072. 944.    R.C. Nelson and J.(Y.) Aloimonos, Using flow field
  5073.         divergence for obstacle avoidance in visual
  5074.         navigation, IUW, 548-567.
  5075.  
  5076. 945.    P. Balasubramanyam, Computation of motion in depth
  5077.         parameters:  a first step in stereoscopic motion
  5078.         interpretation, IUW, 907-920.
  5079.  
  5080. 946.    E. Ito and J.(Y.) Aloimonos, Is correspondence
  5081.         necessary for the perception of structure from
  5082.         motion?, IUW, 921-929.
  5083.  
  5084. 947.    I. Pavlin, Motion from a sequence of images, IUW,
  5085.         930-937.
  5086.  
  5087. 948.    R. Dutta, R. Manmatha, E.M. Riseman, and M.A.
  5088.         Snyder, Issues in extracting motion parameters and
  5089.         depth from approximate translational motion, IUW,
  5090.         945-960.
  5091.  
  5092. 949.    A. Singh and P.K. Allen, A real time hierarchical
  5093.         model for optic flow determination via
  5094.         spatiotemporal frequency channels, IUW, 961-969.
  5095.  
  5096. 950.    L.R. Williams and A.R. Hanson, Translating optical
  5097.         flow into token matches, IUW, 970-980.
  5098.  
  5099. 951.    H.H. Baker and R.C. Bolles, Generalizing epipolar-
  5100.         plane image analysis on the spatiotemporal surface,
  5101.         IUW, 1022-1030.
  5102.  
  5103. 952.    H.H. Baker, Building surfaces of evolution:  the
  5104.         weaving wall, IUW, 1031-1040.
  5105.  
  5106. 953.    L.R. Williams and A.R. Hanson, Depth from looming
  5107.         structure, IUW, 1047-1051.
  5108.  
  5109. 954.    H.H. Baker and R.C. Bolles, Generalizing epipolar-
  5110.         plane image analysis on the spatiotemporal surface,
  5111.         CVPR, 2-9.
  5112.  
  5113. 955.    I.D. Horswill and W.B. Thompson, Acceleration-based
  5114.         structure-from-motion, CVPR, 356-359.
  5115.  
  5116.  
  5117.  
  5118.  
  5119.  
  5120.                              79
  5121.  
  5122.  
  5123.  
  5124.  
  5125.  
  5126.  
  5127.  
  5128.  
  5129.  
  5130.  
  5131. 956.    L. Matthies, R. Szeliski, and T. Kanade, Incremental
  5132.         estimation of dense depth maps from image sequences,
  5133.         CVPR, 366-374.
  5134.  
  5135. 957.    D.B. Goldgof, H. Lee, and T.S. Huang, Motion
  5136.         analysis of nonrigid surfaces, CVPR, 375-380.
  5137.  
  5138. 958.    J. Weng, N. Ahuja, and T.S. Huang, Closed-form
  5139.         solution + maximum likelihood:  a robust approach to
  5140.         motion and structure estimation, CVPR, 381-386.
  5141.  
  5142. 959.    J. Weng, Y. Liu, T.S. Huang, and N. Ahuja,
  5143.         Estimating motion/structure from line
  5144.         correspondences:  a robust linear algorithm and
  5145.         uniqueness theorems, CVPR, 387-392.
  5146.  
  5147. 960.    X. Zhuang, R.M. Haralick, and Y. Zhao, From depth
  5148.         and optical flow to rigid body motion, CVPR,
  5149.         393-397.
  5150.  
  5151. 961.    C.H. Lee and T. Huang, Finding point correspondences
  5152.         and determining motion of a rigid object from two
  5153.         weak perspective views, CVPR, 398-403.
  5154.  
  5155. 962.    S. Negahdaripour and C.H. Yu, Robust recovery of
  5156.         motion:  effects of surface orientation and field of
  5157.         view, CVPR, 404-410.
  5158.  
  5159. 963.    H. Shvaytser, Detecting motion in out-of-register
  5160.         pictures, CVPR, 696-701.
  5161.  
  5162. 964.    P. Kahn, Integrating moving edge information along a
  5163.         2D trajectory in densely sampled imagery, CVPR,
  5164.         702-709.
  5165.  
  5166. 965.    G.S. Young and R. Chellappa, 3-D motion estimation
  5167.         using a sequence of noisy stereo images, CVPR,
  5168.         710-716.
  5169.  
  5170. 966.    A.M. Waxman, J. Wu, and F. Bergholm, Convected
  5171.         activation profiles and the measurement of visual
  5172.         motion, CVPR, 717-723.
  5173.  
  5174. 967.    J.S.J. Lee and C. Lin, A novel approach to real-time
  5175.         motion detection, CVPR, 730-735.
  5176.  
  5177. 968.    W. Burger and B. Bhanu, Dynamic scene understanding
  5178.         for autonomous mobile robots, CVPR, 736-741.
  5179.  
  5180.  
  5181.  
  5182.  
  5183.  
  5184.  
  5185.                              80
  5186.  
  5187.  
  5188.  
  5189.  
  5190.  
  5191.  
  5192.  
  5193.  
  5194.  
  5195.  
  5196. 969.    S.S. Chen, Dynamic scene analysis and the 8-point
  5197.         algorithm, ICPR, 152-154.
  5198.  
  5199. 970.    Y. Liu and T.S. Huang, A linear algorithm for motion
  5200.         estimation using straight line correspondences,
  5201.         ICPR, 213-219.
  5202.  
  5203. 971.    R. Jain, Dynamic vision, ICPR, 226-235.
  5204.  
  5205. 972.    S.L. Peng and G. Medioni, Spatio-temporal analysis
  5206.         for velocity estimation of contours in an image
  5207.         sequence with occlusion, ICPR, 236-241.
  5208.  
  5209. 973.    O.D. Faugeras, N. Ayache, and Z. Zhang, A
  5210.         preliminary investigation of the problem of
  5211.         determining ego- and object motions from stereo,
  5212.         ICPR, 242-246.
  5213.  
  5214. 974.    J. Weng, N. Ahuja, and T.S. Huang, Motion and
  5215.         structure from point correspondences:  a robust
  5216.         algorithm for planar case with error estimation,
  5217.         ICPR, 247-251.
  5218.  
  5219. 975.    S. Tsuji, Continuous image interpretation by a
  5220.         moving viewer, ICPR, 514-519.
  5221.  
  5222. 976.    A. Mitiche, O. Faugeras, and J. Aggarwal, Counting
  5223.         the line, ICPR, 693-695.
  5224.  
  5225. 977.    T.S. Huang and C.H. Lee, Motion and structure from
  5226.         orthographic projections, ICPR, 885-887.
  5227.  
  5228. 978.    M. Jiang, Z.Q. Wu, and Y.S. Wu, Recursively
  5229.         estimating optical flow from a noisy image sequence,
  5230.         ICPR, 888-890.
  5231.  
  5232. 979.    A. Mitiche and G. Habelrih, Interpreting the
  5233.         straight line using angular relations, ICPR,
  5234.         1053-1055.
  5235.  
  5236. 980.    H. Niemann, J. Arnold, and G. Sagerer, On the
  5237.         accuracy of optical flow computation using global
  5238.         optimization, ICPR, 1094-1096.
  5239.  
  5240. 981.    A. Mitiche, Interpretation of optical flow
  5241.         correspondence, ICPR, 1097-1099.
  5242.  
  5243. 982.    (W. Liu), (J. Liu), and (F. Wan), The theorem
  5244.         analysis on optical flow estimation from three
  5245.         frames of image sequences, ICPR, 1103-1105.
  5246.  
  5247.  
  5248.  
  5249.  
  5250.                              81
  5251.  
  5252.  
  5253.  
  5254.  
  5255.  
  5256.  
  5257.  
  5258.  
  5259.  
  5260.  
  5261. 983.    C.H. Lee, Structure and motion from two perspective
  5262.         views via planar patch, ICCV, 158-164.
  5263.  
  5264. 984.    F. Bergholm, A theory on optical velocity fields and
  5265.         ambiguous motion of curves, ICCV, 165-176.
  5266.  
  5267. 985.    Z. Zhang, O.D. Faugeras, and N. Ayache, Analysis of
  5268.         a sequence of stereo scenes containing multiple
  5269.         moving objects using rigidity constraints, ICCV,
  5270.         177-186.
  5271.  
  5272. 986.    R.C. Nelson and J.(Y.) Aloimonos, Using flow field
  5273.         divergence for obstacle avoidance:  towards
  5274.         qualitative vision, ICCV, 188-196.
  5275.  
  5276. 987.    C. Jerian and R. Jain, Polynomial methods for
  5277.         structure from motion, ICCV, 197-206.
  5278.  
  5279. 988.    R. Szeliski, Estimating motion from sparse range
  5280.         data without correspondence, ICCV, 207-216.
  5281.  
  5282. 989.    H.H. Baker, Surface reconstruction from image
  5283.         sequences, ICCV, 334-343.
  5284.  
  5285. 990.    A.L. Yuille and N.M. Grzywacz, The motion coherence
  5286.         theory, ICCV, 344-353.
  5287.  
  5288. 991.    J. Konrad and E. Dubois, Multigrid Bayesian
  5289.         estimation of image motion fields using stochastic
  5290.         relaxation, ICCV, 354-362.
  5291.  
  5292. 992.    J. Arnspang, Optic acceleration, ICCV, 364-373.
  5293.  
  5294. 993.    J.H. Duncan and T.C. Chou, Temporal edges:  the
  5295.         detection of motion and the computation of optical
  5296.         flow, ICCV, 374-382.
  5297.  
  5298. 994.    J.M. Loomis and D.W. Eby, Perceiving structure from
  5299.         motion:  failure of shape constancy, ICCV, 383-391.
  5300.  
  5301. 995.    D.J. Heeger and G. Hager, Egomotion and the
  5302.         stabilized world, ICCV, 435-440.
  5303.  
  5304. 996.    L.R. Williams and A.R. Hanson, Translating optical
  5305.         flow into token matches and depth from looming,
  5306.         ICCV, 441-448.
  5307.  
  5308. 997.    M.E. Spetsakis and J.(Y.) Aloimonos, Optimal
  5309.         computing of structure from motion using point
  5310.         correspondences in two frames, ICCV, 449-453.
  5311.  
  5312.  
  5313.  
  5314.  
  5315.                              82
  5316.  
  5317.  
  5318.  
  5319.  
  5320.  
  5321.  
  5322.  
  5323.  
  5324.  
  5325.  
  5326. 998.    J.J. Little, H.H. Bulthoff, and T. Poggio, Parallel
  5327.         optical flow using local voting, ICCV, 454-459.
  5328.  
  5329. 999.    D. Lee, A. Papageorgiou, and G.W. Wasilkowski,
  5330.         Computational aspects of determining optical flow,
  5331.         ICCV, 612-618.
  5332.  
  5333. 1000.   S.V. Fogel, A nonlinear approach to the motion
  5334.         correspondence problem, ICCV, 619-628.
  5335.  
  5336. 1001.   S. Carlsson, Information in the geometric structure
  5337.         of retinal flow fields, ICCV, 629-633.
  5338.  
  5339. 1002.   H.H. Chen, Motion and depth from binocular
  5340.         orthographic views, ICCV, 634-640.
  5341.  
  5342. 1003.   B. Shahraray and M.K. Brown, Robust depth estimation
  5343.         from optical flow, ICCV, 641-650.
  5344.  
  5345. 1004.   J.L. Barron, A.D. Jepson, and J.K. Tsotsos, The
  5346.         feasibility of motion and structure computations,
  5347.         ICCV, 651-657.
  5348.  
  5349. 1005.   J.L. Crowley, P. Stelmaszyk, and C. Discours,
  5350.         Measuring image flow by tracking edge-lines, ICCV,
  5351.         658-664.
  5352.  
  5353. 1006.   M. Kabuka, E. McVey, and P. Shironoshita, An
  5354.         adaptive approach to video tracking, J-RA 4, 1988,
  5355.         228-236.
  5356.  
  5357. 1007.   M. Lindenbaum and A.M. Bruckstein, Determining
  5358.         object shape from local velocity measurements,
  5359.         PR 21, 1988, 591-606.
  5360.  
  5361. 1008.   P.Y. Simard and G.E. Mailloux, A projection operator
  5362.         for the restoration of divergence-free vector
  5363.         fields, T-PAMI 10, 1988, 248-256.
  5364.  
  5365. 1009.   R.A. Brooks, A.M. Flynn, and T. Marill, Self
  5366.         calibration of motion and stereo vision for mobile
  5367.         robot navigation, IUW, 398-410.
  5368.  
  5369. 1010.   N.H. Goddard, Recognizing animal motion, IUW,
  5370.         938-944.
  5371.  
  5372. 1011.   Y. Liu, T.S. Huang, and O.D. Faugeras, Determination
  5373.         of camera location from 2D to 3D line and point
  5374.         correspondences, CVPR, 82-88.
  5375.  
  5376.  
  5377.  
  5378.  
  5379.  
  5380.                              83
  5381.  
  5382.  
  5383.  
  5384.  
  5385.  
  5386.  
  5387.  
  5388.  
  5389.  
  5390.  
  5391. 1012.   C. Narathong, R.M. In~igo, J.F. Doner, and E.S.
  5392.         McVey, Motion-vision architectures, CVPR, 411-416.
  5393.  
  5394. 1013.   S.D. Blostein and T.S. Huang, A tree search
  5395.         algorithm for target detection in image sequences,
  5396.         CVPR, 690-695.
  5397.  
  5398. 1014.   K.S. Roberts, G. Bishop, and S.K. Ganapathy, Smooth
  5399.         interpolation of rotational motions, CVPR, 724-729.
  5400.  
  5401. 1015.   D. Keren, S. Peleg, and R. Brada, Image sequence
  5402.         enhancement using sub-pixel displacements, CVPR,
  5403.         742-746.
  5404.  
  5405. 1016.   J.K. Hahn, Realistic animation of rigid bodies,
  5406.         SIGGRAPH, 299-308.
  5407.  
  5408. 1017.   L.S. Brotman and A.N. Netravali, Motion
  5409.         interpolation by optimal control, SIGGRAPH, 309-315.
  5410.  
  5411. 1018.   C. Huang, Y. Li, and T. Chang, Solving the stiff
  5412.         problem in computer vision by trade-off
  5413.         optimization, ICPR, 160-162.
  5414.  
  5415. 1019.   (S. Chen), (Z. Li), and (G. Zhang), A renovated
  5416.         algorithm for extracting moving target from
  5417.         background in real time video tracking system, ICPR,
  5418.         646-648.
  5419.  
  5420. 1020.   R. S. Jasinschi, Space-time sampling with motion
  5421.         uncertainty:  constraints on space-time filtering,
  5422.         ICCV, 428-434.
  5423.  
  5424. H.  Shape
  5425.  
  5426. H.1.  Representation
  5427.  
  5428. 1021.   S.S. Iyengar, N.S.V. Rao, R.L. Kashyap, and V.K.
  5429.         Vaishnavi, Multidimensional data structures:  review
  5430.         and outlook, in M.C. Yovits, ed., Advances in
  5431.         Computers 27, Academic Press, Boston, MA, 1988,
  5432.         69-119.
  5433.  
  5434. 1022.   J. O'Rourke, Uniqueness of orthogonal connect-the-
  5435.         dots, CM, 97-104.
  5436.  
  5437. 1023.   F. Bonafatti and L. Cavazza, SECT:  an effective
  5438.         coding technique for polygonal geographic data,
  5439.         C&G 12, 1988, 503-513.
  5440.  
  5441.  
  5442.  
  5443.  
  5444.  
  5445.                              84
  5446.  
  5447.  
  5448.  
  5449.  
  5450.  
  5451.  
  5452.  
  5453.  
  5454.  
  5455.  
  5456. 1024.   H. Samet and R.E. Webber, Hierarchical data
  5457.         structures and algorithms for computer graphics,
  5458.         CGA 8(4), 1988, 59-75.
  5459.  
  5460. 1025.   H. Samet and R.E. Webber, Hierarchical data
  5461.         structures and algorithms for computer graphics.
  5462.         Part I:  Fundamentals, CGA 8(5), 1988, 48-68.
  5463.  
  5464. 1026.   S.D. Kim, J.H. Lee, and J.K. Kim, A new chain-coding
  5465.         algorithm for binary images using run-length codes,
  5466.         CVGIP 41, 1988, 114-128.
  5467.  
  5468. 1027.   A.Y. Wu, S.K. Bhaskar, and A. Rosenfeld, Parallel
  5469.         computation of geometric properties from the medial
  5470.         axis transform, CVGIP 41, 1988, 323-332.
  5471.  
  5472. 1028.   S.K. Bhaskar, A. Rosenfeld, and A.Y. Wu, Parallel
  5473.         processing of regions represented by linear
  5474.         quadtrees, CVGIP 42, 1988, 371-380.
  5475.  
  5476. 1029.   P.K. Ghosh, A mathematical model for shape
  5477.         description using Minkowski operators, CVGIP 44,
  5478.         1988, 239-269.
  5479.  
  5480. 1030.   H. Samet, Hierarchical representations of
  5481.         collections of small rectangles, Computing
  5482.         Surveys 20, 1988, 271-309.
  5483.  
  5484. 1031.   C. Mathieu, C. Puech, and H. Yahia, Average
  5485.         efficiency of data structures for binary image
  5486.         processing, IPL 26, 1987, 89-93.
  5487.  
  5488. 1032.   A.Y. Wu and A. Rosenfeld, Parallel processing of
  5489.         encoded bit strings, PR 21, 1988, 559-565.
  5490.  
  5491. 1033.   C.A. Shaffer, A formula for computing the number of
  5492.         quadtree node fragments created by a shift, PRL 7,
  5493.         1988, 45-49.
  5494.  
  5495. 1034.   M. Lindenbaum, Compression of chain codes using
  5496.         digital straight line sequences, PRL 7, 1988,
  5497.         167-171.
  5498.  
  5499. 1035.   S. Menon, P. Gao, and T. Smith, Multi-colored
  5500.         quadtrees for GIS:  exploiting bit-parallelism for
  5501.         rapid boolean overlay, PRL 8, 1988, 171-179.
  5502.  
  5503. 1036.   S.N. Biswas, S.K. Pal, and D. Dutta Majumder, Binary
  5504.         contour coding using Bezier approximation, PRL 8,
  5505.         1988, 237-249.
  5506.  
  5507.  
  5508.  
  5509.  
  5510.                              85
  5511.  
  5512.  
  5513.  
  5514.  
  5515.  
  5516.  
  5517.  
  5518.  
  5519.  
  5520.  
  5521. 1037.   M. Vembar and S. Mohan, Tree encoding of line
  5522.         drawings, T-ASSP 36, 1988, 1542-1549.
  5523.  
  5524. 1038.   T. Kim and D.L. Neuhoff, Delta codes for line
  5525.         drawings, T-IT 34, 1988, 400-416.
  5526.  
  5527. 1039.   D.R. Fuhrmann, Quadtree traversal algorithms for
  5528.         pointer-based and depth-first representations, T-
  5529.         PAMI 10, 1988, 955-960.
  5530.  
  5531. 1040.   Y. Cheng, S.S. Iyengar, and R.L. Kashyap, A new
  5532.         method of image compression using irreducible covers
  5533.         of maximal rectangles, T-SE 14, 1988, 651-658.
  5534.  
  5535. 1041.   A. Unnikrishnan, P. Shankar, and Y.V. Venkatesh,
  5536.         Threaded linear hierarchical quadtrees for
  5537.         computation of geometric properties of binary
  5538.         images, T-SE 14, 1988, 659-665.
  5539.  
  5540. 1042.   J. Ponce, Ribbons, symmetries, and skewed
  5541.         symmetries, IUW, 1074-1079.
  5542.  
  5543. 1043.   B.G. Mobasseri, Soft-linked quadtree:  a cascaded
  5544.         ring structure using flexible linkage concept, CVPR,
  5545.         622-627.
  5546.  
  5547. 1044.   N.P. Fan and C.C. Li, Computing quadtree medial axis
  5548.         transform by a multi-layered pyramid of LISP-
  5549.         processor arrays, CVPR, 628-634.
  5550.  
  5551. 1045.   Y. Nakamura, S. Abe, Y. Ohsawa, and M. Sakauchi,
  5552.         MD-tree:  a balanced hierarchical data structure for
  5553.         multi-dimensional data with highly efficient dynamic
  5554.         characteristics, ICPR, 375-378.
  5555.  
  5556. 1046.   (C. Chen) and (H. Zou), Linear binary tree, ICPR,
  5557.         576-578.
  5558.  
  5559. 1047.   J. Punys, Hierarchical 2D shape representation and
  5560.         compression by rectangles, ICPR, 675-677.
  5561.  
  5562. 1048.   E. Kawaguchi and R.I. Taniguchi, Coded DF-expression
  5563.         for binary and multi-valued picture, ICPR,
  5564.         1159-1163.
  5565.  
  5566.  
  5567.  
  5568.  
  5569.  
  5570.  
  5571.  
  5572.  
  5573.  
  5574.  
  5575.                              86
  5576.  
  5577.  
  5578.  
  5579.  
  5580.  
  5581.  
  5582.  
  5583.  
  5584.  
  5585.  
  5586. H.2.  Contour approximation
  5587.  
  5588. 1049.   J.P. Bixler, L.T. Watson, and J.P. Sanford, Spline-
  5589.         based recognition of straight lines and curves in
  5590.         engineering line drawings, IVC 6, 1988, 262-269.
  5591.  
  5592. 1050.   P. Meer, E.S. Baugher, and A. Rosenfeld, Extraction
  5593.         of trend lines and extrema from multiscale curves,
  5594.         PR 21, 1988, 217-226.
  5595.  
  5596. 1051.   O. Baruch and M.H. Loew, Segmentation of two-
  5597.         dimensional boundaries using the chain code, PR 21,
  5598.         1988, 581-589.
  5599.  
  5600. 1052.   P.T. Hadingham, Symbolic description of edges using
  5601.         a geometric relaxation technique, PRL 7, 1988,
  5602.         173-179.
  5603.  
  5604. 1053.   J.G. Leu and L. Chen, Polygonal approximation of 2-D
  5605.         shapes through boundary merging, PRL 7, 1988,
  5606.         231-238.
  5607.  
  5608. 1054.   A. Sirjani and G.R. Cross, An algorithm for
  5609.         polygonal approximation of a digital object, PRL 7,
  5610.         1988, 299-303.
  5611.  
  5612. 1055.   K.H. Cheng and W.H. Hsu, Parallel algorithms for
  5613.         corner following on digital curves, PRL 8, 1988,
  5614.         47-53.
  5615.  
  5616. 1056.   N. Kehtarnavaz and R.J.P. de Figuereido, A 3-D
  5617.         contour segmentation scheme based on curvature and
  5618.         torsion, T-PAMI 10, 1988, 707-712.
  5619.  
  5620. 1057.   H. Imai and M. Iri, Polygonal approximations of a
  5621.         curve-formulations and algorithms, CM, 71-86.
  5622.  
  5623. 1058.   A. Melkman and J. O'Rourke, On polygonal chain
  5624.         approximation, CM, 87-95.
  5625.  
  5626. 1059.   C.H. Teh and R.T. Chin, A scale-independent dominant
  5627.         point detection algorithm, CVPR, 229-234.
  5628.  
  5629. 1060.   L. O'Gorman, An analysis of feature detectability
  5630.         from curvature estimation, CVPR, 235-240.
  5631.  
  5632. 1061.   N. Kiryati and A. Bruckstein, Gray-levels can
  5633.         improve the performance of binary image digitizers,
  5634.         CVPR, 562-567.
  5635.  
  5636.  
  5637.  
  5638.  
  5639.  
  5640.                              87
  5641.  
  5642.  
  5643.  
  5644.  
  5645.  
  5646.  
  5647.  
  5648.  
  5649.  
  5650.  
  5651. 1062.   P.P. Cortopassi and T.C. Rearick, A computationally
  5652.         efficient algorithm for shape decomposition, CVPR,
  5653.         597-601.
  5654.  
  5655. 1063.   C. Arcelli and G. Sanniti di Baja, Picture editing
  5656.         by simultaneously smoothing figure protrusions and
  5657.         dents, ICPR, 948-950.
  5658.  
  5659. 1064.   K. Deguchi, Multi-scale curvatures for contour
  5660.         feature extraction, ICPR, 1113-1115.
  5661.  
  5662. 1065.   L. O'Gorman, Curvilinear feature detection from
  5663.         curve estimation, ICPR, 1116-1119.
  5664.  
  5665. 1066.   D.G. Lowe, Organization of smooth image curves at
  5666.         multiple scales, ICCV, 558-567.
  5667.  
  5668. H.3.  Toplogy, etc.
  5669.  
  5670. 1067.   L.N. Stout, Two discrete forms of the Jordan Curve
  5671.         Theorem, American Mathematical Monthly 95, 1988,
  5672.         332-336.
  5673.  
  5674. 1068.   P.C.K. Kwok, A thinning algorithm by contour
  5675.         generation, Comm. ACM 31, 1988, 1314-1324.
  5676.  
  5677. 1069.   J.R. Parker, Extracting vectors from raster images,
  5678.         C&G 12, 1988, 75-79.
  5679.  
  5680. 1070.   R.M.K. Sinha, A width-independent algorithm for
  5681.         character skeleton estimation, CVGIP 40, 1987,
  5682.         388-397.
  5683.  
  5684. 1071.   Z. Cai, Restoration of binary images using contour
  5685.         direction chain codes description, CVGIP 41, 1988,
  5686.         101-106.
  5687.  
  5688. 1072.   G.Y. Tang and B. Lien, Region filling with the use
  5689.         of the discrete Green theorem, CVGIP 42, 1988,
  5690.         297-305.
  5691.  
  5692. 1073.   A.M. Vossepoel, A note on ``Distance transformations
  5693.         in digital images'', CVGIP 43, 1988, 88-97.
  5694.  
  5695. 1074.   A. Bogomolny, Digital geometry may not be discrete,
  5696.         CVGIP 43, 1988, 205-220.
  5697.  
  5698. 1075.   S.M. Ali and R.E. Burge, A new algorithm for
  5699.         extracting the interior of bounded regions based on
  5700.         chain coding, CVGIP 43, 1988, 256-264.
  5701.  
  5702.  
  5703.  
  5704.  
  5705.                              88
  5706.  
  5707.  
  5708.  
  5709.  
  5710.  
  5711.  
  5712.  
  5713.  
  5714.  
  5715.  
  5716. 1076.   C. Arcelli and G. Sanniti di Baja, Finding local
  5717.         maxima in a pseudo-Euclidean distance transform,
  5718.         CVGIP 43, 1988, 361-367.
  5719.  
  5720. 1077.   P.P. Das and B.N. Chatterji, A note on ``Distance
  5721.         transformations in arbitrary dimensions'', CVGIP 43,
  5722.         1988, 368-385.
  5723.  
  5724. 1078.   C. Ronse, Minimal test patterns for connectivity
  5725.         preservation in parallel thinning algorithms for
  5726.         binary digital images, Discrete Applied
  5727.         Mathematics 21, 1988, 67-79.
  5728.  
  5729. 1079.   A.F. Lochovsky, Algorithms for realtime component
  5730.         labelling of images, IVC 6, 1988, 21-27.
  5731.  
  5732. 1080.   S. Menon and T.R. Smith, Boundary matching algorithm
  5733.         for connected component labelling using linear
  5734.         quadtrees, IVC 6, 1988, 215-224.
  5735.  
  5736. 1081.   D. Campbell and J. Higgins, Matrix method for
  5737.         finding sets of contiguous non-zero elements in a
  5738.         2-dimensional array-II, PR 21, 1988, 451-453.
  5739.  
  5740. 1082.   L.J. van Vliet and B.J.H. Verwer, A contour
  5741.         processing method for fast binary neighbourhood
  5742.         operations, PRL 7, 1988, 27-36.
  5743.  
  5744. 1083.   Y.S. Chen and W.H. Hsu, A modified fast parallel
  5745.         algorithm for thinning digital patterns, PRL 7,
  5746.         1988, 99-106.
  5747.  
  5748. 1084.   P.P. Das and B.N. Chatterji, Knight's distance in
  5749.         digital geometry, PRL 7, 1988, 215-226.
  5750.  
  5751. 1085.   U. Eckhardt, A note on Rutovitz' method for parallel
  5752.         thinning, PRL 8, 1988, 35-38.
  5753.  
  5754. 1086.   R.A. Melter, Convexity is necessary-a correction,
  5755.         PRL 8, 1988, 59.
  5756.  
  5757. 1087.   O. Baruch, Line thinning by line following, PRL 8,
  5758.         1988, 271-276.
  5759.  
  5760. 1088.   H. Samet and M. Tamminen, Efficient component
  5761.         labeling of images of arbitrary dimension
  5762.         represented by linear bintrees, T-PAMI 10, 1988,
  5763.         579-587.
  5764.  
  5765.  
  5766.  
  5767.  
  5768.  
  5769.  
  5770.                              89
  5771.  
  5772.  
  5773.  
  5774.  
  5775.  
  5776.  
  5777.  
  5778.  
  5779.  
  5780.  
  5781. 1089.   S. Suzuki, Graph-based vectorization method for line
  5782.         patterns, CVPR, 616-621.
  5783.  
  5784. 1090.   P. Maragos, Morphology-based symbolic image
  5785.         modeling, multi-scale nonlinear smoothing, and
  5786.         pattern spectrum, CVPR, 766-773.
  5787.  
  5788. 1091.   X.D. Yang, Design of fast connected components
  5789.         hardware, CVPR, 937-944.
  5790.  
  5791. 1092.   M. Maresca, H. Li, and M. Lavin, Connected component
  5792.         labeling on polymorphic torus architecture, CVPR,
  5793.         951-956.
  5794.  
  5795. 1093.   J. Pineda, A parallel algorithm for polygon
  5796.         rasterization, SIGGRAPH, 17-20.
  5797.  
  5798. 1094.   B.J.H. Verwer, Improved metrics in image processing
  5799.         applied to the Hilditch skeleton, ICPR, 137-142.
  5800.  
  5801. 1095.   T. Kasvand, Total 8-connectivity of the square
  5802.         raster, ICPR, 354-356.
  5803.  
  5804. 1096.   Q.Z. Ye, The signed Euclidean distance transform and
  5805.         its applications, ICPR, 495-499.
  5806.  
  5807. 1097.   G. Borgefors and G. Sanniti di Baja, Skeletonizing
  5808.         the distance transform on the hexagonal grid, ICPR,
  5809.         504-507.
  5810.  
  5811. 1098.   Y. Xia, Minimizing the computing complexity of
  5812.         iterative sequential thinning algorithm, ICPR,
  5813.         721-723.
  5814.  
  5815. 1099.   U. Eckhardt and G. Maderlechner, The structure of
  5816.         irreducible digital sets obtained by thinning
  5817.         algorithms, ICPR, 727-729.
  5818.  
  5819. 1100.   W. Gong and G. Bertrand, A fast skeletonization
  5820.         algorithm using derived grids, ICPR, 776-778.
  5821.  
  5822. 1101.   Y.Y. Zhang and P.S.P. Wang, A maximum algorithm for
  5823.         thinning digital patterns, ICPR, 942-944.
  5824.  
  5825. 1102.   Y.Y. Zhang and P.S.P. Wang, A modified parallel
  5826.         thinning algorithm, ICPR, 1023-1025.
  5827.  
  5828. 1103.   X. Wang and G. Bertrand, An algorithm for a
  5829.         generalized distance transformation based on
  5830.         Minkowski operations, ICPR, 1164-1168.
  5831.  
  5832.  
  5833.  
  5834.  
  5835.                              90
  5836.  
  5837.  
  5838.  
  5839.  
  5840.  
  5841.  
  5842.  
  5843.  
  5844.  
  5845.  
  5846. 1104.   J.M. Gauch and S.M. Pizer, Image description via the
  5847.         multiresolution intensity axis of symmetry, ICCV,
  5848.         269-274.
  5849.  
  5850. H.4.  Properties
  5851.  
  5852. 1105.   M. Leyton, A process-grammar for shape, AI 34, 1988,
  5853.         213-247.
  5854.  
  5855. 1106.   L. Dorst and A.W.M. Smeulders, Length estimators for
  5856.         digitized contours, CVGIP 40, 1987, 311-333.
  5857.  
  5858. 1107.   M.L.P. van Lierop, C.W.A.M. van Overveld, and H.M.M.
  5859.         van de Wetering, Line rasterization algorithms that
  5860.         satisfy the subset line property, CVGIP 41, 1988,
  5861.         210-228.
  5862.  
  5863. 1108.   D.W. Paglieroni and A.K. Jain, Control point
  5864.         transforms for shape representation and measurement,
  5865.         CVGIP 42, 1988, 87-111.
  5866.  
  5867. 1109.   H. Bandemer and A. Kraut, On a fuzzy-theory-based
  5868.         computer-aided particle shape description, Fuzzy
  5869.         Sets Systems 27, 1988, 105-113.
  5870.  
  5871. 1110.   G. Gibbon, Weighted chord functions, PR 21, 1988,
  5872.         367-379.
  5873.  
  5874. 1111.   J.M. Cordier and T. Porter, Pattern recognition and
  5875.         categorical shape theory, PRL 7, 1988, 73-76.
  5876.  
  5877. 1112.   J. Xu and Y.H. Yang, A new technique for shape
  5878.         analysis using orthogonal polynomials, PRL 7, 1988,
  5879.         191-197.
  5880.  
  5881. 1113.   E.R. Davies, A hybrid sequential-parallel approach
  5882.         to accurate circle centre location, PRL 7, 1988,
  5883.         279-290.
  5884.  
  5885. 1114.   L.T. Koczy, On the description of relative position
  5886.         of fuzzy objects, PRL 8, 1988, 21-28.
  5887.  
  5888. 1115.   C.H. Teh and R.T. Chin, On image analysis by the
  5889.         methods of moments, T-PAMI 10, 1988, 496-513.
  5890.  
  5891. 1116.   C. Berenstein and D. Lavine, On the number of
  5892.         digital straight line segments, T-PAMI 10, 1988,
  5893.         880-887.
  5894.  
  5895.  
  5896.  
  5897.  
  5898.  
  5899.  
  5900.                              91
  5901.  
  5902.  
  5903.  
  5904.  
  5905.  
  5906.  
  5907.  
  5908.  
  5909.  
  5910.  
  5911. 1117.   P. Eades, Symmetry finding algorithms, CM, 41-51.
  5912.  
  5913. 1118.   J.D. Radke, On the shape of a set of points, CM,
  5914.         105-136.
  5915.  
  5916. 1119.   Y. Hel-Or, S. Peleg, and H. Zabrodsky, How to tell
  5917.         right from left, CVPR, 304-309.
  5918.  
  5919. 1120.   C.H. Teh and R.T. Chin, On image analysis by the
  5920.         method of moments, CVPR, 556-561.
  5921.  
  5922. 1121.   J. Robinson and C.E. Kim, Point symmetry of convex
  5923.         digital regions, CVPR, 604-609.
  5924.  
  5925. 1122.   M. Lindenbaum, J. Koplowitz, and A. Bruckstein, On
  5926.         the number of digital straight lines on an NxN grid,
  5927.         CVPR, 610-615.
  5928.  
  5929. 1123.   N. Kiryati, Calculating geometric properties of
  5930.         objects represented by Fourier coefficients, CVPR,
  5931.         641-646.
  5932.  
  5933. 1124.   S.X. Li and M.H. Loew, Analysis and modeling of
  5934.         digitized straight-line segments, ICPR, 294-296.
  5935.  
  5936. 1125.   A. Krzyzak, S.Y. Leung, and C.Y. Suen,
  5937.         Reconstruction of two dimensional patterns by
  5938.         Fourier descriptors, ICPR, 555-558.
  5939.  
  5940. 1126.   S. Forchhammer and C.E. Kim, Digital squares, ICPR,
  5941.         672-674.
  5942.  
  5943. 1127.   A. Kundu and P. Bahl, Recognizing conic shape:  a
  5944.         nonlinear iterative approach, ICPR, 795-797.
  5945.  
  5946. H.5.  Recognition
  5947.  
  5948. 1128.   L. Gupta and M.D. Srinath, Invariant planar shape
  5949.         recognition using dynamic alignment, PR 21, 1988,
  5950.         235-239.
  5951.  
  5952. 1129.   J.G. Leu and I.N. Huang, Planar shape matching based
  5953.         on binary tree shape recognition, PR 21, 1988,
  5954.         607-622.
  5955.  
  5956. 1130.   A. Sluzek, Using moment invariants to recognize and
  5957.         locate partially occluded 2D objects, PRL 7, 1988,
  5958.         253-257.
  5959.  
  5960.  
  5961.  
  5962.  
  5963.  
  5964.  
  5965.                              92
  5966.  
  5967.  
  5968.  
  5969.  
  5970.  
  5971.  
  5972.  
  5973.  
  5974.  
  5975.  
  5976. 1131.   J.L. de Bougrenet de la Tocnaye and F. Ghorbel,
  5977.         Scale-rotation invariant pattern recognition applied
  5978.         to image data compression, PRL 8, 1988, 55-58.
  5979.  
  5980. 1132.   J.W. Gorman, O.R. Mitchell, and F.P. Kuhl, Partial
  5981.         shape recognition using dynamic programming, T-
  5982.         PAMI 10, 1988, 257-266.
  5983.  
  5984. 1133.   H. Wechsler and G.L. Zimmerman, 2-D invariant object
  5985.         recognition using distributed associative memory,
  5986.         T-PAMI 10, 1988, 811-821.
  5987.  
  5988. 1134.   A.P. Reeves, R.J. Prokop, S.E. Andrews, and F.P.
  5989.         Kuhl, Three-dimensional shape analysis using moments
  5990.         and Fourier descriptors,
  5991.         T-PAMI 10, 1988, 937-943.
  5992.  
  5993. 1135.   J. Segen, Learning structural descriptions of shape,
  5994.         MVAAS, 257-271.
  5995.  
  5996. 1136.   H.S. Todd, A descriptive pattern recognition system
  5997.         applied to pictorial patterns where the
  5998.         discriminating information is carried in the object
  5999.         shape, CVPR, 430-436.
  6000.  
  6001. 1137.   H.A. Almohamad, A pattern recognition algorithm
  6002.         based on the Rapid Transform, CVPR, 445-449.
  6003.  
  6004. 1138.   F.Y. Shih and O.R. Mitchell, Automated fast
  6005.         recognition and location of arbitrarily shaped
  6006.         objects by image morphology, CVPR, 774-779.
  6007.  
  6008. 1139.   A. Khotanzad and Y.H. Hong, Rotation invariant
  6009.         pattern recognition using Zernike moments, ICPR,
  6010.         326-328.
  6011.  
  6012. 1140.   Q. Zhu and L. Poh, A transformation-invariant
  6013.         recursive subdivision method for shape analysis,
  6014.         ICPR, 833-835.
  6015.  
  6016. 1141.   S.A. Segenreich, How to build a lattice nesting in
  6017.         any arbitrary direction, C&G 12, 1988, 255-259.
  6018.  
  6019. 1142.   S.Y.R. Li, Reconstruction of polygons from
  6020.         projections, IPL 28, 1988, 235-240.
  6021.  
  6022. 1143.   R.C. Brost, Automatic grasp planning in the presence
  6023.         of uncertainty, IJRR 7(1), 1988, 3-17.
  6024.  
  6025.  
  6026.  
  6027.  
  6028.  
  6029.  
  6030.                              93
  6031.  
  6032.  
  6033.  
  6034.  
  6035.  
  6036.  
  6037.  
  6038.  
  6039.  
  6040.  
  6041. 1144.   J.C. Trinkle, J.M. Abel, and R.P. Paul, An
  6042.         investigation of frictionless enveloping grasping in
  6043.         the plane, IJRR 7(3), 1988, 33-40.
  6044.  
  6045. 1145.   M.A. Erdmann and M.T. Mason, An exploration of
  6046.         sensorless manipulation, J-RA 4, 1988, 369-379.
  6047.  
  6048. 1146.   M.A. Peshkin and A.C. Sanderson, Planning robotic
  6049.         manipulation strategies for workpieces that slide,
  6050.         J-RA 4, 1988, 524-531.
  6051.  
  6052. 1147.   B. Grunbaum and G.C. Shephard, Tilings and Patterns,
  6053.         Freeman, San Francisco, CA, 1987.
  6054.  
  6055. @bold H primed@.  Geometry
  6056.  
  6057. @bold H primed@.1.  General and miscellaneous
  6058.  
  6059. 1148.   Proceedings of the Fourth Annual Symposium on
  6060.         Computational Geometry (Urbana-Champaign, IL, June
  6061.         6-8, 1988), ACM Press, New York, 1988.
  6062.  
  6063. 1149.   G.T. Toussaint, ed., Computational Morphology,
  6064.         North-Holland, Amsterdam, 1988.
  6065.  
  6066. 1150.   G.T. Toussaint, guest ed., Computational Geometry,
  6067.         VC 3 (6), May 1988, 321-388.
  6068.  
  6069. 1151.   C.K. Yap, guest ed., Special Issue:  ACM Symposium
  6070.         on Computational Geometry, Waterloo, DCG 3 (3),
  6071.         1988, 193-293.
  6072.  
  6073. 1152.   J. O'Rourke, Computational geometry column #3,
  6074.         Computer Graphics 21, 1987, 314-315.
  6075.  
  6076. 1153.   J. O'Rourke, The computational geometry column #4,
  6077.         Computer Graphics 22, 1988, 111-112.
  6078.  
  6079. 1154.   B. Chazelle, An algorithm for segment-dragging and
  6080.         its implementation, Algorithmica 3, 1988, 205-221.
  6081.  
  6082. 1155.   J. Bhasker and S. Sahni, A linear algorithm to find
  6083.         a rectangular dual of a planar triangulated graph,
  6084.         Algorithmica 3, 1988, 247-278.
  6085.  
  6086. 1156.   A. Aggarwal, B. Chazelle, L. Guibas, C. O'Dunlaing,
  6087.         and C. Yap, Parallel computational geometry,
  6088.         Algorithmica 3, 1988, 293-327.
  6089.  
  6090.  
  6091.  
  6092.  
  6093.  
  6094.  
  6095.                              94
  6096.  
  6097.  
  6098.  
  6099.  
  6100.  
  6101.  
  6102.  
  6103.  
  6104.  
  6105.  
  6106. 1157.   R.G. Karlsson and M.H. Overmars, Scanline algorithms
  6107.         on a grid, BIT 28, 1988, 227-241.
  6108.  
  6109. 1158.   L. Deneen and G. Shute, Polygonizations of point
  6110.         sets in the plane, DCG 3, 1988, 77-87.
  6111.  
  6112. 1159.   H. Alt, K. Mehlhorn, H. Wagener, and E. Welzl,
  6113.         Congruence, similarity, and symmetries of geometric
  6114.         objects, DCG 3, 1988, 237-256.
  6115.  
  6116. 1160.   D.G. Kirkpatrick, Establishing order in planar
  6117.         subdivisions, DCG 3, 1988, 267-280.
  6118.  
  6119. 1161.   R.G. Karlsson and M.H. Overmars, Normalized divide-
  6120.         and-conquer:  a scaling technique for solving
  6121.         multi-dimensional problems, IPL 26, 1988, 307-312.
  6122.  
  6123. 1162.   M.D. Katz and D.J. Volper, Geometric retrieval in
  6124.         parallel, JPDC 5, 1988, 92-102.
  6125.  
  6126. 1163.   M. Lu and P. Varman, Optimal algorithms for
  6127.         rectangle problems on a mesh-connected computer,
  6128.         JPDC 5, 1988, 154-171.
  6129.  
  6130. 1164.   T. Asano and H. Umeo, Systolic algorithms for
  6131.         computing the visibility polygon and triangulation
  6132.         of a polygonal region, PC 6, 1988, 209-216.
  6133.  
  6134. 1165.   I. Stojmenovic and M. Miyakawa, An optimal parallel
  6135.         algorithm for solving the maximal elements problem
  6136.         in the plane, PC 7, 1988, 249-251.
  6137.  
  6138. 1166.   F. Dehne, Solving visibility and separability
  6139.         problems on a mesh-of-processors, VC 3, 1988,
  6140.         356-370.
  6141.  
  6142. 1167.   K.L. Clarkson, Application of random sampling in
  6143.         computational geometry, II, CG, 1-11.
  6144.  
  6145. 1168.   H. Edelsbrunner, L.J. Guibas, and M. Sharir, The
  6146.         complexity of many faces in arrangements of lines
  6147.         and of segments, CG, 44-55.
  6148.  
  6149. 1169.   H. Edelsbrunner, L. Guibas, J. Hershberger, R.
  6150.         Seidel, M. Sharir, J. Snoeyink, and E. Welzl,
  6151.         Implicitly representing arrangements of lines or
  6152.         segments, CG, 56-69.
  6153.  
  6154. 1170.   B. Buchberger, Algebraic methods for non-linear
  6155.         computational geometry, CG, 81-82.
  6156.  
  6157.  
  6158.  
  6159.  
  6160.                              95
  6161.  
  6162.  
  6163.  
  6164.  
  6165.  
  6166.  
  6167.  
  6168.  
  6169.  
  6170.  
  6171. 1171.   L.W. Ericson and C.K. Yap, The design of LineTool, a
  6172.         geometric editor, CG, 83-92.
  6173.  
  6174. 1172.   D. Dobkin and D. Silver, Recipes for geometry and
  6175.         numerical analysis-Part I:  An empirical study, CG,
  6176.         93-105.
  6177.  
  6178. 1173.   C.M. Hoffmann, J.E. Hopcroft, and M.S. Karasick,
  6179.         Towards implementing robust geometric computations,
  6180.         CG, 106-117.
  6181.  
  6182. 1174.   H. Edelsbrunner and E.P. Mucke, Simulation of
  6183.         simplicity:  a technique to cope with degenerate
  6184.         cases in geometric algorithms, CG, 118-133.
  6185.  
  6186. 1175.   C.K. Yap, A geometric consistency theorem for a
  6187.         symbolic perturbation scheme, CG, 134-142.
  6188.  
  6189. 1176.   R. Cole and M.T. Goodrich, Optimal parallel
  6190.         algorithms for polygon and point-set problems, CG,
  6191.         201-210.
  6192.  
  6193. @bold H primed@.2.  Convexity, visibility, intersections,
  6194. search, etc.
  6195.  
  6196. 1177.   D.P. Dobkin, D.L. Souva'ine, and C.J. Van Wyk,
  6197.         Decomposition and intersection of simple splinegons,
  6198.         Algorithmica 3, 1988, 473-485.
  6199.  
  6200. 1178.   M.J. Atallah and M.T. Goodrich, Parallel algorithms
  6201.         for some functions of two convex polygons,
  6202.         Algorithmica 3, 1988, 535-548.
  6203.  
  6204. 1179.   B. Joe and R.B. Simpson, Corrections to Lee's
  6205.         visibility polygon algorithm, BIT 27, 1987, 458-473.
  6206.  
  6207. 1180.   H. Mannila and D. Wood, A note on the largest empty
  6208.         rectangle problem, BIT 28, 1988, 179-183.
  6209.  
  6210. 1181.   R.B. Zubiaga, On the intersection of two planar
  6211.         polygons, C&G 12, 1988, 401-403.
  6212.  
  6213. 1182.   P. Widmayer and D. Wood, A time- and space-optimal
  6214.         algorithm for Boolean mask operations for orthogonal
  6215.         polygons, CVGIP 41, 1988, 14-27.
  6216.  
  6217. 1183.   A. Wiernik and M. Sharir, Planar realizations of
  6218.         nonlinear Davenport-Schinzel sequences, DCG 3, 1988,
  6219.         15-47.
  6220.  
  6221.  
  6222.  
  6223.  
  6224.  
  6225.                              96
  6226.  
  6227.  
  6228.  
  6229.  
  6230.  
  6231.  
  6232.  
  6233.  
  6234.  
  6235.  
  6236. 1184.   D. Avis and R. Wenger, Polyhedral line transversals
  6237.         in space, DCG 3, 1988, 257-265.
  6238.  
  6239. 1185.   D. Wood and C.K. Yap, The orthogonal convex skull
  6240.         problem, DCG 3, 1988, 349-365.
  6241.  
  6242. 1186.   A.A. Melkman, On-line construction of the convex
  6243.         hull of a simple polyline, IPL 25, 1987, 11-12.
  6244.  
  6245. 1187.   X. Shen and H. Edelsbrunner, A tight lower bound on
  6246.         the size of visibility graphs, IPL 26, 1987, 61-64.
  6247.  
  6248. 1188.   M.T. Goodrich, Finding the convex hull of a sorted
  6249.         point set in parallel, IPL 26, 1987, 173-179.
  6250.  
  6251. 1189.   J. Matousek, Line arrangements and range search,
  6252.         IPL 27, 1988, 275-280.
  6253.  
  6254. 1190.   W.P. Chin and S. Ntafos, Optimum watchman routes,
  6255.         IPL 28, 1988, 39-44.
  6256.  
  6257. 1191.   F. Dehne and I. Stojmenovic, An O(n) time algorithm
  6258.         for the ECDF searching problem for arbitrary
  6259.         dimensions on a mesh-of-processors, IPL 28, 1988,
  6260.         67-70.
  6261.  
  6262. 1192.   D.W. Wang and Y.S. Kuo, A study on two geometric
  6263.         location problems, IPL 28, 1988, 281-286.
  6264.  
  6265. 1193.   M. Reichling, On the detection of a common
  6266.         intersection of k convex objects in the plane,
  6267.         IPL 29, 1988, 25-29.
  6268.  
  6269. 1194.   M.H. Overmars, Efficient data structures for range
  6270.         searching on a grid, J. Algorithms 9, 1988, 254-275.
  6271.  
  6272. 1195.   M.H. Overmars and D. Wood, On rectangular
  6273.         visibility, J. Algorithms 9, 1988, 372-390.
  6274.  
  6275. 1196.   L.W. Brinn, An application of linear programming to
  6276.         object location in r dimensions, PRL 7, 1988, 51-57.
  6277.  
  6278. 1197.   B. Chazelle, A functional approach to data
  6279.         structures and its use in multidimensional
  6280.         searching, SIAM JC 17, 1988, 427-462.
  6281.  
  6282. 1198.   H. Edelsbrunner and S.S. Skiena, Probing convex
  6283.         polygons with x-rays, SIAM JC 17, 1988, 870-882.
  6284.  
  6285.  
  6286.  
  6287.  
  6288.  
  6289.  
  6290.                              97
  6291.  
  6292.  
  6293.  
  6294.  
  6295.  
  6296.  
  6297.  
  6298.  
  6299.  
  6300.  
  6301. 1199.   R. Miller and Q.F. Stout, Efficient parallel convex
  6302.         hull algorithms,
  6303.         T-COMP 37, 1988, 1605-1618.
  6304.  
  6305. 1200.   P. Houthuys, Box Sort, a multidimensional binary
  6306.         sorting method for rectangular boxes, used for quick
  6307.         range searching,
  6308.         VC 3, 1987, 236-249.
  6309.  
  6310. 1201.   J.A. Dean, A. Lingas, and J.R. Sack, Recognizing
  6311.         polygons, or how to spy, VC 3, 1988, 344-355.
  6312.  
  6313. 1202.   K.L. Clarkson and P.W. Shor, Algorithms for
  6314.         diametral pairs and convex hulls that are optimal,
  6315.         randomized, and incremental, CG, 12-17.
  6316.  
  6317. 1203.   E. Welzl, Partition trees for triangle counting and
  6318.         other range searching problems, CG, 23-33.
  6319.  
  6320. 1204.   M. Golin and R. Sedgewick, Analysis of a simple yet
  6321.         efficient convex hull algorithm, CG, 153-163.
  6322.  
  6323. 1205.   M.H. Overmars and E. Welzl, New methods for
  6324.         computing visibility graphs, CG, 164-171.
  6325.  
  6326. 1206.   D.P. Dobkin, H. Edelsbrunner, and M.H. Overmars,
  6327.         Searching for empty convex polygons, CG, 224-228.
  6328.  
  6329. 1207.   R. Miller and Q.F. Stout, Convexity algorithms for
  6330.         parallel machines, CVPR, 918-924.
  6331.  
  6332. 1208.   D. Avis and D. Rappaport, Computing monotone simple
  6333.         circuits in the plane, CM, 13-23.
  6334.  
  6335. 1209.   G.J.E. Rawlins and D. Wood, Ortho-convexity and its
  6336.         generalizations, CM, 137-152.
  6337.  
  6338. 1210.   J.R. Sack and G.T. Toussaint, Guard placement in
  6339.         rectilinear polygons, CM, 153-175.
  6340.  
  6341. 1211.   K. Murakami, H. Koshimizu, and K. Hasegawa, An
  6342.         algorithm to extract convex hull on O-K Hough
  6343.         transform space, ICPR, 500-503.
  6344.  
  6345. @bold H primed@.3.  Separability, covering, decomposition,
  6346. packing, layout, etc.
  6347.  
  6348. 1212.   C.K. Yap, Parallel triangulation of a polygon in two
  6349.         calls to the trapezoidal map, Algorithmica 3, 1988,
  6350.         279-288.
  6351.  
  6352.  
  6353.  
  6354.  
  6355.                              98
  6356.  
  6357.  
  6358.  
  6359.  
  6360.  
  6361.  
  6362.  
  6363.  
  6364.  
  6365.  
  6366. 1213.   P. Czerwinski and V. Ramachandran, Optimal VLSI
  6367.         graph embeddings in variable aspect ratio
  6368.         rectangles, Algorithmica 3, 1988, 487-510.
  6369.  
  6370. 1214.   A. Lingas, C. Levcopoulos, and J. Sack, Algorithms
  6371.         for minimum length partitions of polygons, BIT 27,
  6372.         1987, 474-479.
  6373.  
  6374. 1215.   S. Kundu, The equivalence of the subregion
  6375.         representation and the wall representation for a
  6376.         certain class of rectangular dissections, Comm.
  6377.         ACM 31, 1988, 752-763.
  6378.  
  6379. 1216.   J.B.G. Frenk and G. Galambos, Hybrid next-fit
  6380.         algorithm for the two-dimensional rectangle bin-
  6381.         packing problem, Computing 39, 1987, 201-217.
  6382.  
  6383. 1217.   R. Pollack, M. Sharir, and S. Sifrony, Separating
  6384.         two simple polygons by a sequence of translations,
  6385.         DCG 3, 1988, 123-136.
  6386.  
  6387. 1218.   B.S. Baker, E. Grosse, and C.S. Rafferty, Nonobtuse
  6388.         triangulation of polygons, DCG 3, 1988, 147-168.
  6389.  
  6390. 1219.   J.A. Wiseman and P.R. Wilson, A Sylvester theorem
  6391.         for conic sections, DCG 3, 1988, 295-305.
  6392.  
  6393. 1220.   N. Megiddo, On the complexity of polyhedral
  6394.         separability, DCG 3, 1988, 325-337.
  6395.  
  6396. 1221.   G. Scheithauer and J. Terno, The partition of a
  6397.         square in rectangles with equal areas, EIK 24, 1988,
  6398.         189-200.
  6399.  
  6400. 1222.   H. Edelsbrunner and F.P. Preparata, Minimal
  6401.         polygonal separation, Information Computation 77,
  6402.         1988, 218-232.
  6403.  
  6404. 1223.   C.A. Wang, An O(log n) time parallel algorithm for
  6405.         triangulating a set of points in the plane, IPL 25,
  6406.         1987, 55-60.
  6407.  
  6408. 1224.   S.S. Pinter and Y. Wolfstahl, Embedding ternary
  6409.         trees in VLSI arrays, IPL 26, 1987, 187-191.
  6410.  
  6411. 1225.   R. Liu and S. Ntafos, On decomposing polygons into
  6412.         uniformly monotone parts, IPL 27, 1988, 85-89.
  6413.  
  6414. 1226.   A.A. Bertossi, Parallel circle-cover algorithms,
  6415.         IPL 27, 1988, 133-139.
  6416.  
  6417.  
  6418.  
  6419.  
  6420.                              99
  6421.  
  6422.  
  6423.  
  6424.  
  6425.  
  6426.  
  6427.  
  6428.  
  6429.  
  6430.  
  6431. 1227.   F. Hoffmann and K. Kriegel, Embedding rectilinear
  6432.         graphs in linear time, IPL 29, 1988, 75-79.
  6433.  
  6434. 1228.   E.G. Coffman Jr., M.R. Garey, and D.S. Johnson, Bin
  6435.         packing with divisible item sizes, J. Complexity 3,
  6436.         1987, 406-428.
  6437.  
  6438. 1229.   A.K. Pujari, Separability of unimodal polygons,
  6439.         PRL 7, 1988, 163-165.
  6440.  
  6441. 1230.   D.K. Friesen and F.S. Kuhl, Analysis of a hybrid
  6442.         algorithm for packing unequal bins, SIAM JC 17,
  6443.         1988, 23-40.
  6444.  
  6445. 1231.   R.E. Tarjan and C.J. Van Wyk, An O(nloglogn)-time
  6446.         algorithm for triangulating a simple polygon, SIAM
  6447.         JC 17, 1988, 143-178.
  6448.  
  6449. 1232.   F. Dehne and J.R. Sack, Translation separability of
  6450.         sets of polygons, VC 3, 1987, 227-235.
  6451.  
  6452. 1233.   K.L. Clarkson, R.E. Tarjan, and C.J. VanWyk, A fast
  6453.         Las Vegas algorithm for triangulating a simple
  6454.         polygon, CG, 18-22.
  6455.  
  6456. 1234.   R. Motwani, A. Raghunathan, and H. Saran, Covering
  6457.         orthogonal polygons with star polygons:  the perfect
  6458.         graph approach, CG, 211-223.
  6459.  
  6460. 1235.   S. Gao, M. Jerrum, M. Kaufmann, K. Mehlhorn, W.
  6461.         Rulling, and C. Storb, On continuous homotopic one
  6462.         layer routing, CG, 392-402.
  6463.  
  6464. 1236.   A. Aggarwal, S.K. Ghosh, and R.K. Shyamasundar,
  6465.         Computational complexity of restricted polygon
  6466.         decompositions, CM, 1-11.
  6467.  
  6468. 1237.   B.K. Bhattacharya, Circular separability of planar
  6469.         point sets, CM, 25-39.
  6470.  
  6471. @bold H primed@.4.  Distance, etc.
  6472.  
  6473. 1238.   M.W. Bern, Two probabilistic results on rectilinear
  6474.         Steiner trees, Algorithmica 3, 1988, 191-204.
  6475.  
  6476. 1239.   R.G. Karlsson, Greedy matching on a grid, BIT 28,
  6477.         1988, 19-26.
  6478.  
  6479. 1240.   J. Katajainen, The region approach for computing
  6480.         relative neighbourhood graphs in the L<p> metric,
  6481.         Computing 40, 1988, 147-161.
  6482.  
  6483.  
  6484.  
  6485.                             100
  6486.  
  6487.  
  6488.  
  6489.  
  6490.  
  6491.  
  6492.  
  6493.  
  6494.  
  6495.  
  6496. 1241.   J. Canny and B. Donald, Simplified Voronoi diagrams,
  6497.         DCG 3, 1988, 219-236.
  6498.  
  6499. 1242.   W. Lenhart, R. Pollack, J. Sack, R. Seidel, M.
  6500.         Sharir, S. Suri, G. Toussaint, S. Whitesides, and C.
  6501.         Yap, Computing the link center of a simple polygon,
  6502.         DCG 3, 1988, 281-293.
  6503.  
  6504. 1243.   F.K. Hwang, G.D. Song, G.Y. Ting, and D.Z. Du, A
  6505.         decomposition theorem on Euclidean Steiner minimal
  6506.         trees, DCG 3, 1988, 367-382.
  6507.  
  6508. 1244.   K. Hinrichs, J. Nievergelt, and P. Schorn, Plane-
  6509.         sweep solves the closest pair problem elegantly,
  6510.         IPL 26, 1988, 255-261.
  6511.  
  6512. 1245.   K. Mehlhorn, A faster approximation algorithm for
  6513.         the Steiner problem in graphs, IPL 27, 1988,
  6514.         125-128.
  6515.  
  6516. 1246.   A. Baltsan and M. Sharir, On the shortest paths
  6517.         between two convex polyhedra, J. ACM 33, 1988,
  6518.         267-287.
  6519.  
  6520. 1247.   F. Aurenhammer, Improved algorithms for discs and
  6521.         balls using power diagrams, J. Algorithms 9, 1988,
  6522.         151-161.
  6523.  
  6524. 1248.   D.F. Watson, Natural neighbor sorting on the n-
  6525.         dimensional sphere, PR 21, 1988, 63-67.
  6526.  
  6527. 1249.   D. Bienstock and C.L. Monma, On the complexity of
  6528.         covering vertices by faces in a planar graph, SIAM
  6529.         JC 17, 1988, 53-76.
  6530.  
  6531. 1250.   A. D'Atri and M. Moscarini, Distance-hereditary
  6532.         graphs, Steiner trees, and connected domination,
  6533.         SIAM JC 17, 1988, 521-530.
  6534.  
  6535. 1251.   P.M. Vaidya, Minimum spanning trees in k-dimensional
  6536.         space, SIAM JC 17, 1988, 572-582.
  6537.  
  6538. 1252.   K.L. Clarkson, A randomized algorithm for closest-
  6539.         point queries, SIAM JC 17, 1988, 830-847.
  6540.  
  6541. 1253.   J.S. Provan, An approximation scheme for finding
  6542.         Steiner trees with obstacles, SIAM JC 17, 1988,
  6543.         920-934.
  6544.  
  6545.  
  6546.  
  6547.  
  6548.  
  6549.  
  6550.                             101
  6551.  
  6552.  
  6553.  
  6554.  
  6555.  
  6556.  
  6557.  
  6558.  
  6559.  
  6560.  
  6561. 1254.   M.E. Dyer and A.M. Frieze, On the complexity of
  6562.         computing the volume of a polyhedron, SIAM JC 17,
  6563.         1988, 967-974.
  6564.  
  6565. 1255.   C. Bajaj, Geometric optimization and the polynomial
  6566.         hierarchy, TCS 54, 1987, 87-102.
  6567.  
  6568. 1256.   M.E. Houle and G.T. Toussaint, Computing the width
  6569.         of a set,
  6570.         T-PAMI 10, 1988, 761-765.
  6571.  
  6572. 1257.   D. Avis, B.K. Bhattacharya, and H. Imai, Computing
  6573.         the volume of the union of spheres,
  6574.         VC 3, 1988, 323-328.
  6575.  
  6576. 1258.   H. ElGindy and M. Goodrich, Parallel algorithms for
  6577.         shortest path problems in polygons, VC 3, 1988,
  6578.         371-378.
  6579.  
  6580. 1259.   B.K. Bhattacharya and G.T. Toussaint, Fast
  6581.         algorithms for computing the diameter of a finite
  6582.         planar set, VC 3, 1988, 379-388.
  6583.  
  6584. 1260.   D.E. Willard and Y.C. Wee, Quasi-valid range
  6585.         querying and its implications for nearest neighbor
  6586.         problems, CG, 34-43.
  6587.  
  6588. 1261.   D.M. Mount and A. Saalfeld, Globally-equiangular
  6589.         triangulations of co-circular points in O(n log n)
  6590.         time, CG, 143-152.
  6591.  
  6592. 1262.   B. Aronov, S. Fortune, and G. Wilfong, The
  6593.         furthest-site geodesic Voronoi diagram, CG, 229-240.
  6594.  
  6595. 1263.   C. Monma, M. Paterson, S. Suri, and F. Yao,
  6596.         Computing Euclidean maximum spanning trees, CG,
  6597.         241-251.
  6598.  
  6599. 1264.   T. Asano, B. Bhattacharya, M. Keil, and F. Yao,
  6600.         Clustering algorithms based on minimum and maximum
  6601.         spanning trees, CG, 252-257.
  6602.  
  6603. 1265.   J.S.B. Mitchell, On maximum flows in polyhedral
  6604.         domains, CG, 341-351.
  6605.  
  6606. 1266.   H.A. ElGindy and G.T. Toussaint, Computing the
  6607.         relative neighbour decomposition of a simple
  6608.         polygon, CM, 53-70.
  6609.  
  6610.  
  6611.  
  6612.  
  6613.  
  6614.  
  6615.                             102
  6616.  
  6617.  
  6618.  
  6619.  
  6620.  
  6621.  
  6622.  
  6623.  
  6624.  
  6625.  
  6626. 1267.   J.I. Toriwaki and S. Yokoi, Voronoi and related
  6627.         neighbors on digitized two-dimensional space with
  6628.         applications to texture analysis, CM, 207-228.
  6629.  
  6630. 1268.   G.T. Toussaint, A graph-theoretic primal sketch, CM,
  6631.         229-260.
  6632.  
  6633. @bold H primed@.5.  Path planning
  6634.  
  6635. 1269.   J.F. Canny, The Complexity of Robot Motion Planning,
  6636.         MIT Press, Cambridge, MA, 1988.
  6637.  
  6638. 1270.   Y. Ke and J. O'Rourke, Lower bounds on moving a
  6639.         ladder in two and three dimensions, DCG 3, 1988,
  6640.         197-217.
  6641.  
  6642. 1271.   B.K. Natarajan, The complexity of fine motion
  6643.         planning, IJRR 7(2), 1988, 36-42.
  6644.  
  6645. 1272.   J.P. Laumond, Obstacle growing in a nonpolygonal
  6646.         world, IPL 25, 1987, 41-50.
  6647.  
  6648. 1273.   C. O'Dunlaing, A tight lower bound for the
  6649.         complexity of path-planning for a disc, IPL 28,
  6650.         1988, 165-170.
  6651.  
  6652. 1274.   J. Hershberger and L.J. Guibas, An O(n[2]) shortest
  6653.         path algorithm for a non-rotating convex body, J.
  6654.         Algorithms 9, 1988, 18-46.
  6655.  
  6656. 1275.   M.J. Atallah and S.R. Kosaraju, Efficient solutions
  6657.         to some transportation problems with applications to
  6658.         minimizing robot arm travel, SIAM JC 17, 1988,
  6659.         849-869.
  6660.  
  6661. 1276.   K. Kant and S.W. Zucker, Planning collision-free
  6662.         trajectories in time-varying environments:  a two-
  6663.         level hierarchy, VC 3, 1988, 304-313.
  6664.  
  6665. 1277.   J.R. Kender and A. Leff, On the computational
  6666.         complexity of linear navigation, IUW, 583-592.
  6667.  
  6668. 1278.   P. Agarwal and M. Sharir, Red-blue intersection
  6669.         detection algorithms, with applications to motion
  6670.         planning and collision detection, CG, 70-80.
  6671.  
  6672. 1279.   S. Kapour and S.N. Maheshwari, Efficient algorithms
  6673.         for Euclidean shortest path and visibility problems
  6674.         with polygonal obstacles, CG, 172-182.
  6675.  
  6676.  
  6677.  
  6678.  
  6679.  
  6680.                             103
  6681.  
  6682.  
  6683.  
  6684.  
  6685.  
  6686.  
  6687.  
  6688.  
  6689.  
  6690.  
  6691. 1280.   H.  Edelsbrunner, L. Guibas, J. Hershberger, J.
  6692.         Pach, R. Pollack, R. Seidel, M. Sharir, and J.
  6693.         Snoeyink, On arrangements of Jordan arcs with three
  6694.         intersections per pair, CG, 258-265.
  6695.  
  6696. 1281.   L. Gewali, A. Meng, J.S.B. Mitchell, and S. Ntafos,
  6697.         Path planning in 0/1/oo weighted regions with
  6698.         applications, CG, 266-278.
  6699.  
  6700. 1282.   G. Wilfong, Motion planning in the presence of
  6701.         movable obstacles, CG, 279-288.
  6702.  
  6703. 1283.   L.J. Guibas, M. Sharir, and S. Sifrony, On the
  6704.         general motion planning problem with two degrees of
  6705.         freedom, CG, 289-298.
  6706.  
  6707. 1284.   B.K. Natarajan, On planning assemblies, CG, 299-308.
  6708.  
  6709. 1285.   B.R. Donald, The complexity of planar compliant
  6710.         motion planning under uncertainty, CG, 309-318.
  6711.  
  6712. 1286.   M. Sharir and S. Sifrony, Coordinated motion
  6713.         planning for two independent robots, CG, 319-328.
  6714.  
  6715. 1287.   K. Kedem and M. Sharir, An automatic motion planning
  6716.         system for a convex polygonal mobile robot in 2-D
  6717.         polygonal space, CG, 329-340.
  6718.  
  6719. 1288.   K. Fujimura and H. Samet, Accessability:  a new
  6720.         approach to path planning among moving obstacles,
  6721.         CVPR, 803-807.
  6722.  
  6723. 1289.   N. Kehtarnavaz and S. Li, A collision-free
  6724.         navigation scheme in the presence of moving
  6725.         obstacles, CVPR, 808-813.
  6726.  
  6727. I.  Color and texture
  6728.  
  6729. I.1.  Reflectance and color
  6730.  
  6731. 1290.   J.D. Foley and J. Grimes, guest eds., Using Color in
  6732.         Computer Graphics, CGA 8 (5), September 1988, 25-64.
  6733.  
  6734. 1291.   G.W. Meyer, Wavelength selection for synthetic image
  6735.         generation, CVGIP 41, 1988, 57-79.
  6736.  
  6737. 1292.   G.J. Klinker, S.A. Shafer, and T. Kanade, The
  6738.         measurement of highlights in color images, IJCV 2,
  6739.         1988, 7-32.
  6740.  
  6741.  
  6742.  
  6743.  
  6744.  
  6745.                             104
  6746.  
  6747.  
  6748.  
  6749.  
  6750.  
  6751.  
  6752.  
  6753.  
  6754.  
  6755.  
  6756. 1293.   M.C. Stone, W.B. Cowan, and J.C. Beatty, Color gamut
  6757.         mapping and the printing of digital color images,
  6758.         TOG 7, 1988, 249-292.
  6759.  
  6760. 1294.   G.J. Klinker, S.A. Shafer, and T. Kanade, Image
  6761.         segmentation and reflection analysis through color,
  6762.         IUW, 838-853.
  6763.  
  6764. 1295.   G. Healey and T.O. Binford, A color metric for
  6765.         computer vision, IUW, 854-861.
  6766.  
  6767. 1296.   G. Healey and T.O. Binford, Predicting material
  6768.         classes, IUW, 1140-1146.
  6769.  
  6770. 1297.   G. Healey and T.O. Binford, A color metric for
  6771.         computer vision, CVPR, 10-17.
  6772.  
  6773. 1298.   M. Celenk, A recursive clustering technique for
  6774.         color picture segmentation, CVPR, 437-444.
  6775.  
  6776. 1299.   B.V. Funt and M.S. Drew, Color constancy computation
  6777.         in near-Mondrian scenes using a finite dimensional
  6778.         linear model, CVPR, 544-549.
  6779.  
  6780. 1300.   N. Zhao and Z. Bian, Description of the color image
  6781.         by using stable view points, ICPR, 785-787.
  6782.  
  6783. 1301.   J. Parkkinen, T. Jaaskelainen, and M. Kuittinen,
  6784.         Spectral representation of color images, ICPR,
  6785.         933-935.
  6786.  
  6787. 1302.   B. Funt and J. Ho, Color from black and white, ICCV,
  6788.         2-8.
  6789.  
  6790. 1303.   D.A. Forsyth, A novel approach to colour constancy,
  6791.         ICCV, 9-18.
  6792.  
  6793. 1304.   G.J. Klinker, S.A. Shafer, and T. Kanade, Color
  6794.         image analysis with an intrinsic reflection model,
  6795.         ICCV, 292-296.
  6796.  
  6797. 1305.   G. Brelstaff and A. Blake, Detecting specular
  6798.         reflections using Lambertian constraints, ICCV,
  6799.         297-302.
  6800.  
  6801. 1306.   G. Healey, A color reflectance model and its use for
  6802.         segmentation, ICCV, 460-466.
  6803.  
  6804.  
  6805.  
  6806.  
  6807.  
  6808.  
  6809.  
  6810.                             105
  6811.  
  6812.  
  6813.  
  6814.  
  6815.  
  6816.  
  6817.  
  6818.  
  6819.  
  6820.  
  6821. I.2.  Texture:  models, synthesis
  6822.  
  6823. 1307.   R.L. Kashyap and K.B. Eom, Robust image models and
  6824.         their applications, in P.W. Hawkes, ed., Advances in
  6825.         Electronics and Electron Physics 70 (Academic
  6826.         Press), 1988, 79-157.
  6827.  
  6828. 1308.   C.A. Pickover, Pattern formation and chaos in
  6829.         networks, Comm. ACM 31, 1988, 136-151.
  6830.  
  6831. 1309.   P. Prusinkiewicz and G. Sandness, Koch curves as
  6832.         attractors and repellers, CGA 8(6), 1988, 26-40.
  6833.  
  6834. 1310.   C.A. Pickover, Visualization of quaternion slices,
  6835.         IVC 6, 1988, 235-237.
  6836.  
  6837. 1311.   E. Panayirci and R.C. Dubes, Extension of the Cox-
  6838.         Lewis method for testing multidimensional data,
  6839.         PRL 7, 1988, 1-8.
  6840.  
  6841. 1312.   P. Volet, Analysis and synthesis of structured
  6842.         textures pictures, SP 14, 1988, 111.
  6843.  
  6844. 1313.   D. Cano and T.H. Minh, Texture synthesis using
  6845.         hierarchical linear transforms, SP 15, 1988,
  6846.         131-148.
  6847.  
  6848. 1314.   G. Zorpette, Fractals:  not just another pretty
  6849.         picture, Spectrum 25(10), 1988, 29-31.
  6850.  
  6851. 1315.   M. Wainer, Generating fractal-like surfaces on
  6852.         general purpose mesh-connected computers, T-COMP 37,
  6853.         1988, 882.
  6854.  
  6855. 1316.   P.V. Kumar, On the existence of square dot-matrix
  6856.         patterns having a specific three-valued periodic-
  6857.         correlation function, T-IT 34, 1988, 271-277.
  6858.  
  6859. 1317.   P. Kube and A. Pentland, On the imaging of fractal
  6860.         surfaces,
  6861.         T-PAMI 10, 1988, 704-707.
  6862.  
  6863. 1318.   N. Magnenat-Thalmann, M. Burgess, L. Forest, and D.
  6864.         Thalmann, A geometric study of parameters for the
  6865.         recursive midpoint subdivision,
  6866.         VC 3, 1987, 145-151.
  6867.  
  6868. 1319.   A. Gagalowicz, Texture modelling applications, VC 3,
  6869.         1987, 186-200.
  6870.  
  6871.  
  6872.  
  6873.  
  6874.  
  6875.                             106
  6876.  
  6877.  
  6878.  
  6879.  
  6880.  
  6881.  
  6882.  
  6883.  
  6884.  
  6885.  
  6886. 1320.   C.A. Pickover, Symmetry, beauty and chaos in
  6887.         Chebyshev's paradise, VC 4, 1988, 142-147.
  6888.  
  6889. 1321.   A. Kaufman, TSL-a texture synthesis language, VC 4,
  6890.         1988, 148-158.
  6891.  
  6892. 1322.   J. Goutsias, A comparative study of two useful
  6893.         discrete-valued random fields for the statistical
  6894.         modeling of images, CVPR, 310-315.
  6895.  
  6896. 1323.   M.F. Barnsley, A. Jacquin, F. Malassenet, L. Reuter,
  6897.         and A.D. Sloan, Harnessing chaos for image
  6898.         synthesis, SIGGRAPH, 131-140.
  6899.  
  6900. 1324.   W. Kruger, Intensity fluctuations and natural
  6901.         texturing, SIGGRAPH, 213-220.
  6902.  
  6903. 1325.   J.M. Francos and A.Z. Meiri, A unified structural-
  6904.         stochastic model for texture analysis and synthesis,
  6905.         ICPR, 41-45.
  6906.  
  6907. I.3.  Texture:  description
  6908.  
  6909. 1326.   G. Eichmann and T. Kasparis, Topologically invariant
  6910.         texture descriptors, CVGIP 41, 1988, 267-281.
  6911.  
  6912. 1327.   G. Waldman, J. Wootton, G. Hobson, and K.
  6913.         Leutkemeyer, A normalized clutter measure for
  6914.         images, CVGIP 42, 1988, 137-156.
  6915.  
  6916. 1328.   D.C. He, L. Wang, and J. Guibert, Texture
  6917.         discrimination based on optimal utilization of
  6918.         texture features, PR 21, 1988, 141-146.
  6919.  
  6920. 1329.   S.M. Dunn, R.L. Keizer, and A. Rosenfeld, Random
  6921.         field identification from a sample:  experimental
  6922.         results, PRL 8, 1988, 15-20.
  6923.  
  6924. 1330.   L.H. Siew, R.M. Hodgson, and E.J. Wood, Texture
  6925.         measures for carpet wear assessment, T-PAMI 10,
  6926.         1988, 92-105.
  6927.  
  6928. 1331.   J.F. Silverman and D.B. Cooper, Bayesian clustering
  6929.         for unsupervised estimation of surface and texture
  6930.         models, T-PAMI 10, 1988, 482-495.
  6931.  
  6932. 1332.   A. Khotanzad and R.L. Kashyap, Feature selection for
  6933.         texture recognition based on image synthesis, T-
  6934.         SMC 17, 1987, 1087-1095.
  6935.  
  6936.  
  6937.  
  6938.  
  6939.  
  6940.                             107
  6941.  
  6942.  
  6943.  
  6944.  
  6945.  
  6946.  
  6947.  
  6948.  
  6949.  
  6950.  
  6951. 1333.   K.K. Benke, D.R. Skinner, and C.J. Woodruff,
  6952.         Convolution operators as a basis for objective
  6953.         correlates of texture perception, T-SMC 18, 1988,
  6954.         158-163.
  6955.  
  6956. 1334.   (J.H. Xu) and (J.R. Shen), A weak structural texture
  6957.         analysis technique to wave heights for ocean waves
  6958.         image, CVPR, 105-110.
  6959.  
  6960. 1335.   I.L. Herlin and J.P. Crettez, Texture analysis by a
  6961.         perceptual model, ICPR, 764-766.
  6962.  
  6963. 1336.   T.R. Reed and H. Wechsler, Texture analysis and
  6964.         clustering using the Wigner distribution, ICPR,
  6965.         770-772.
  6966.  
  6967. 1337.   (J. Wan), (J. Mao), and (C.D. Wang), Multiresolution
  6968.         rotation invariant simultaneous auto regressive
  6969.         model for texture analysis, ICPR, 845-847.
  6970.  
  6971. 1338.   (J. Peng), The identification of autocorrelation
  6972.         model of discrete random images, ICPR, 1026-1028.
  6973.  
  6974. 1339.   A. Hallion, P. Masson, and C. Roux, A non parametric
  6975.         approach to linear feature extraction:  application
  6976.         to classification of binary synthetic textures,
  6977.         ICPR, 1036-1039.
  6978.  
  6979. 1340.   K. Selkainaho, J. Parkkinen, and E. Oja, Comparison
  6980.         of x[2] and k statistics in finding signal and
  6981.         picture periodicity, ICPR, 1221-1224.
  6982.  
  6983. I.4.  Texture:  segmentation
  6984.  
  6985. 1341.   H.M. Raafat and A.K.C. Wong, A texture information-
  6986.         directed region growing algorithm for image
  6987.         segmentation and region classification, CVGIP 43,
  6988.         1988, 1-21.
  6989.  
  6990. 1342.   J. Montes, G. Cristobal, and J. Bescos, Texture
  6991.         isolation by adaptive digital filtering, IVC 6,
  6992.         1988, 189-192.
  6993.  
  6994. 1343.   T. Reed and H. Wechsler, Tracking of
  6995.         nonstationarities for texture fields, SP 14, 1988,
  6996.         95-102.
  6997.  
  6998. 1344.   R. Wilson and M. Spann, Finite prolate spheroidal
  6999.         sequences and their applications II:  image feature
  7000.         description and segmentation,
  7001.         T-PAMI 10, 1988, 193-203.
  7002.  
  7003.  
  7004.  
  7005.                             108
  7006.  
  7007.  
  7008.  
  7009.  
  7010.  
  7011.  
  7012.  
  7013.  
  7014.  
  7015.  
  7016. 1345.   T.M. Caelli, An adaptive computational model for
  7017.         texture segmentation,
  7018.         T-SMC 18, 1988, 9-17.
  7019.  
  7020. 1346.   R. Vistnes, Texture models and image measures for
  7021.         segmentation, IUW, 1005-1015.
  7022.  
  7023. 1347.   R. Vistnes, Texture edge localization, IUW,
  7024.         1147-1154.
  7025.  
  7026. 1348.   M. Tuceryan, A.K. Jain, and Y. Lee, Texture
  7027.         segmentation using Voronoi polygons, CVPR, 94-99.
  7028.  
  7029. 1349.   P. Kube, Polynomial shift-invariant operators for
  7030.         texture segmentation, CVPR, 100-104.
  7031.  
  7032. 1350.   M. Unser and M. Eden, A multi-resolution feature
  7033.         reduction technique for image segmentation with
  7034.         multiple components, CVPR, 568-573.
  7035.  
  7036. 1351.   A. Gagalowicz and C. Graffigne, Blind texture
  7037.         segmentation, ICPR, 46-50.
  7038.  
  7039. 1352.   X. Gong and N.K. Huang, Texture segmentation using
  7040.         iterative estimate of energy states, ICPR, 51-55.
  7041.  
  7042. 1353.   P. Dewaele, L. Van Gool, P. Wambacq, and A.
  7043.         Oosterlinck, Texture inspection with self-adaptive
  7044.         convolution filters, ICPR, 56-60.
  7045.  
  7046. 1354.   D. Chetverikov, Detecting defects in texture, ICPR,
  7047.         61-63.
  7048.  
  7049. 1355.   P. Cohn and H.H. Nguyen, Unsupervised Bayesian
  7050.         estimation for segmenting textured images, ICCV,
  7051.         303-309.
  7052.  
  7053. 1356.   M.L. Moerdler, Multiple shape-from-texture into
  7054.         texture analysis and surface segmentation, ICCV,
  7055.         316-320.
  7056.  
  7057. 1357.   A. Sha'ashua and S. Ullman, Structural saliency:
  7058.         the detection of globally salient structures using a
  7059.         locally connected network, ICCV, 321-327.
  7060.  
  7061.  
  7062.  
  7063.  
  7064.  
  7065.  
  7066.  
  7067.  
  7068.  
  7069.  
  7070.                             109
  7071.  
  7072.  
  7073.  
  7074.  
  7075.  
  7076.  
  7077.  
  7078.  
  7079.  
  7080.  
  7081. J.  Three-dimensional scene analysis
  7082.  
  7083. J.1.  Range data, etc.
  7084.  
  7085. 1358.   NSF Workshop on Range Image Understanding, East
  7086.         Lansing, MI, March 21-23, 1988.
  7087.  
  7088. 1359.   J.J. LeMoigne and A.M. Waxman, Structured light
  7089.         patterns for robot mobility, J-RA 4, 1988, 541-548.
  7090.  
  7091. 1360.   P.J. Besl, Active, optical range imaging sensors,
  7092.         MVA 1, 1988, 127-152.
  7093.  
  7094. 1361.   M. Asada, H. Ichikawa, and S. Tsuji, Determining
  7095.         surface orientation by projecting a stripe pattern,
  7096.         T-PAMI 10, 1988, 749-754.
  7097.  
  7098. 1362.   J.L. Jezouin, P. Saint-Marc, and G. Medioni,
  7099.         Building an accurate range finder with off the shelf
  7100.         components, CVPR, 195-200.
  7101.  
  7102. 1363.   J.S. Fox, Range from translational motion blurring,
  7103.         CVPR, 360-365.
  7104.  
  7105. 1364.   M. Subbarao and N. Gurumoorthy, Depth recovery from
  7106.         blurred edges, CVPR, 498-503.
  7107.  
  7108. 1365.   T. Darrell and K. Wohn, Pyramid based depth from
  7109.         focus, CVPR, 504-509.
  7110.  
  7111. 1366.   J.H. Nurre, E.L. Hall, and J.J. Roning, Acquiring
  7112.         simple patterns for surface inspection, CVPR,
  7113.         586-591.
  7114.  
  7115. 1367.   K. Nakano, Y. Watanabe, and S. Kanno, Extraction and
  7116.         recognition of 3-dimensional information by
  7117.         projecting a pair of slit-ray beams, ICPR, 736-738.
  7118.  
  7119. 1368.   K. Araki, Y. Sato, N. Tanaka, and T. Fujino, A
  7120.         method for high speed 3-D range measurement and its
  7121.         trial instrumentation, ICPR, 755-757.
  7122.  
  7123. 1369.   M. Subbarao, Parallel depth recovery by changing
  7124.         camera parameters, ICCV, 149-155.
  7125.  
  7126. 1370.   H. Morita, K. Yajima, and S. Sakata, Reconstruction
  7127.         of surfaces of 3-D objects by m-array pattern
  7128.         projection method, ICCV, 468-473.
  7129.  
  7130.  
  7131.  
  7132.  
  7133.  
  7134.  
  7135.                             110
  7136.  
  7137.  
  7138.  
  7139.  
  7140.  
  7141.  
  7142.  
  7143.  
  7144.  
  7145.  
  7146. 1371.   A.L. Abbott and N. Ahuja, Surface reconstruction by
  7147.         dynamic integration of focus, camera vergence, and
  7148.         stereo, ICCV, 532-543.
  7149.  
  7150. 1372.   K. Rao and R. Nevatia, Computing volume descriptions
  7151.         from sparse 3-D data, IJCV 2, 1988, 33-50.
  7152.  
  7153. 1373.   D. Laurendeau and D. Poussart, Model building of
  7154.         three-dimensional polyhedral objects using 3D edge
  7155.         information and hemispheric histogram, J-RA 3, 1987,
  7156.         459-470.
  7157.  
  7158. 1374.   T.J. Fan, G. Medioni, and R. Nevatia, Segmented
  7159.         descriptions of 3-D surfaces, J-RA 3, 1987, 527-538.
  7160.  
  7161. 1375.   R.D. Rimey and F.S. Cohen, A maximum-likelihood
  7162.         approach to segmenting range data, J-RA 4, 1988,
  7163.         277-286.
  7164.  
  7165. 1376.   T. Nagata and H.B. Zha, Determining orientation,
  7166.         location and size of primitive surfaces by a
  7167.         modified Hough transformation technique, PR 21,
  7168.         1988, 481-491.
  7169.  
  7170. 1377.   R.A. Grupen, T.C. Henderson, and C.D. Hansen,
  7171.         Apparent symmetries in range data, PRL 7, 1988,
  7172.         107-111.
  7173.  
  7174. 1378.   J.K. Aggarwal and Y.F. Wang, Inference of object
  7175.         surface structure from structured lighting-an
  7176.         overview, MVAAS, 193-220.
  7177.  
  7178. 1379.   P.J. Besl and R.C. Jain, Range image segmentation,
  7179.         MVAAS, 221-256.
  7180.  
  7181. 1380.   T.E. Boult and A.D. Gross, On the recovery of
  7182.         superellipsoids, IUW, 1052-1063.
  7183.  
  7184. 1381.   J.H. Han and R.A. Volz, Region grouping from a range
  7185.         image, CVPR, 241-248.
  7186.  
  7187. 1382.   S.M. Naik and R.C. Jain, Spline-based surface
  7188.         fitting on range images for CAD applications, CVPR,
  7189.         249-253.
  7190.  
  7191. 1383.   C.H. Chien, Y.B. Sim, and J.K. Aggarwal, Generation
  7192.         of volume/surface octree from range data, CVPR,
  7193.         254-260.
  7194.  
  7195.  
  7196.  
  7197.  
  7198.  
  7199.  
  7200.                             111
  7201.  
  7202.  
  7203.  
  7204.  
  7205.  
  7206.  
  7207.  
  7208.  
  7209.  
  7210.  
  7211. 1384.   N. Yokoya and M.D. Levine, A hybrid approach to
  7212.         range image segmentation, ICPR, 1-5.
  7213.  
  7214. 1385.   G. Xu and X. Wan, Description of 3-D object in range
  7215.         image, ICPR, 20-22.
  7216.  
  7217. 1386.   T. Kasvand, The k1k2 space in range image analysis,
  7218.         ICPR, 923-926.
  7219.  
  7220. 1387.   A.D. Gross and T.E. Boult, Error of fit measures for
  7221.         recovering parametric solids, ICCV, 690-694.
  7222.  
  7223. 1388.   V.D. Nguyen, Constructing force-closure grasps,
  7224.         IJRR 7(3), 1988, 3-16.
  7225.  
  7226. 1389.   D.J. Montana, The kinematics of contact and grasp,
  7227.         IJRR 7(3), 1988, 17-32.
  7228.  
  7229. 1390.   Z. Li and S.S. Sastry, Task-oriented optimal
  7230.         grasping by multifingered robot hands, J-RA 4, 1988,
  7231.         32-44.
  7232.  
  7233. 1391.   M. Orlowski and M. Pachter, The analysis of
  7234.         equilateral grip of a prismatic and convex
  7235.         workpiece, J-RA 4, 1988, 218-223.
  7236.  
  7237. 1392.   S. Begej, Planar and finger-shaped optical tactile
  7238.         sensors for robotic applications, J-RA 4, 1988,
  7239.         472-484.
  7240.  
  7241. 1393.   H. Hemami, Differential surface models for tactile
  7242.         perception of shape and on-line tracking of
  7243.         features, T-SMC 18, 1988, 312-316.
  7244.  
  7245. 1394.   N. Kehtarnavaz, L.R. Simar, and R.J.P. de
  7246.         Figuereido, A syntactic/semantic technique for
  7247.         surface reconstruction from cross-sectional
  7248.         contours, CVGIP 42, 1988, 399-409.
  7249.  
  7250. 1395.   J.D. Boissonnat, Shape reconstruction from planar
  7251.         cross sections, CVGIP 44, 1988, 1-29.
  7252.  
  7253. 1396.   S.B. Xu and W.X. Lu, Surface reconstruction of 3D
  7254.         objects in computerized tomography, CVGIP 44, 1988,
  7255.         270-278.
  7256.  
  7257. 1397.   T.H. Phillips and A. Rosenfeld, Decomposition of 3D
  7258.         objects into compact subobjects by analysis of
  7259.         cross-sections, IVC 6, 1988, 33-51.
  7260.  
  7261.  
  7262.  
  7263.  
  7264.  
  7265.                             112
  7266.  
  7267.  
  7268.  
  7269.  
  7270.  
  7271.  
  7272.  
  7273.  
  7274.  
  7275.  
  7276. 1398.   K.R. Sloan and J. Painter, Pessimal guesses may be
  7277.         optimal:  a counterintuitive search result, T-
  7278.         PAMI 10, 1988, 949-955.
  7279.  
  7280. 1399.   P.T. Sander and S.W. Zucker, Computing principal
  7281.         direction fields as frame bundle cross sections,
  7282.         ICPR, 582-584.
  7283.  
  7284. 1400.   G.G. Pieroni and Y.P. Wing, Reconstructing the
  7285.         activity surface for cardiac PET imagery, ICPR,
  7286.         822-826.
  7287.  
  7288. 1401.   J. Yia-Jaaski and O. Kubler, Segmentation and
  7289.         analysis of 3D volume images, ICPR, 951-953.
  7290.  
  7291. 1402.   F. Macias-Garza, A.C. Bovik, K.R. Diller, and S.J.
  7292.         Aggarwal, Determining the 3-D structure of serial-
  7293.         sectioned microscopic objects:  analysis and
  7294.         limitations, ICPR, 974-976.
  7295.  
  7296. 1403.   G.T. Herman, The tracking of boundaries in 3D
  7297.         medical images, ICPR, 998-1003.
  7298.  
  7299. 1404.   J.S. Chen and W.C. Lin, A new surface interpolation
  7300.         technique for reconstructing 3-D objects from serial
  7301.         cross-sections, ICPR, 1100-1102.
  7302.  
  7303. 1405.   P.T. Sander and S.W. Zucker, Singularities of
  7304.         principal direction fields from 3-D images, ICCV,
  7305.         666-670.
  7306.  
  7307. J.2.  ``Shape from x''
  7308.  
  7309. 1406.   J. Aloimonos, Shape from texture, Biological
  7310.         Cybernetics 58, 1988, 345-360.
  7311.  
  7312. 1407.   J. Lang, On illuminations of C[2]-surfaces in vector
  7313.         graphic description, C&G 12, 1988, 33-38.
  7314.  
  7315. 1408.   I.V. Nagendra and U.G. Gujar, 3-D objects from 2-D
  7316.         orthographic views-a survey, C&G 12, 1988, 111-114.
  7317.  
  7318. 1409.   K. Kanatani, Constraints on length and angle,
  7319.         CVGIP 41, 1988, 28-42.
  7320.  
  7321. 1410.   G. Healey and T.O. Binford, Local shape from
  7322.         specularity, CVGIP 42, 1988, 62-86.
  7323.  
  7324. 1411.   S. Naito and A. Rosenfeld, Shape from random planar
  7325.         features, CVGIP 42, 1988, 345-370.
  7326.  
  7327.  
  7328.  
  7329.  
  7330.                             113
  7331.  
  7332.  
  7333.  
  7334.  
  7335.  
  7336.  
  7337.  
  7338.  
  7339.  
  7340.  
  7341. 1412.   Z. Wu and L. Li, A line-integration based method for
  7342.         depth recovery from surface normals, CVGIP 43, 1988,
  7343.         53-66.
  7344.  
  7345. 1413.   A.M. Bruckstein, On shape from shading, CVGIP 44,
  7346.         1988, 139-154.
  7347.  
  7348. 1414.   V.S. Nalwa, Line-drawing interpretation:  a
  7349.         mathematical framework, IJCV 2, 1988, 103-124.
  7350.  
  7351. 1415.   J.(Y.) Aloimonos and M. Swain, Shape from patterns:
  7352.         regularization, IJCV 2, 1988, 171-187.
  7353.  
  7354. 1416.   M.C. Cooper, Accelerated analysis of occlusion,
  7355.         IVC 6, 1988, 3-12.
  7356.  
  7357. 1417.   L.M. Kirousis and C.H. Papadimitriou, The complexity
  7358.         of recognizing polyhedral scenes, JCSS 37, 1988,
  7359.         14-38.
  7360.  
  7361. 1418.   Y.M. Enab and J.Y.S. Luh, Shape from a single view
  7362.         using matching method, PR 21, 1988, 313-318.
  7363.  
  7364. 1419.   Z. Chen and D.B. Perng, Automatic reconstruction of
  7365.         3D solid objects from 2D orthographic views, PR 21,
  7366.         1988, 439-449.
  7367.  
  7368. 1420.   C.H. Lee, Perception of a quadrilateral, PRL 7,
  7369.         1988, 123-127.
  7370.  
  7371. 1421.   J.(Y.) Aloimonos, Visual shape computation, P-
  7372.         IEEE 76, 1988, 899-916.
  7373.  
  7374. 1422.   V.I. Ramachandran, Perceiving shape from shading,
  7375.         Scientific American 259(2), 1988, 76-83.
  7376.  
  7377. 1423.   A.C. Sanderson, L.E. Weiss, and S.K. Nayar,
  7378.         Structured highlight inspection of specular
  7379.         surfaces, T-PAMI 10, 1988, 44-55.
  7380.  
  7381. 1424.   R.T. Frankot and R. Chellappa, A method for
  7382.         enforcing integrability in shape from shading
  7383.         algorithms, T-PAMI 10, 1988, 439-451.
  7384.  
  7385. 1425.   N. Nandhakumar and J.K. Aggarwal, Integrated
  7386.         analysis of thermal and visual images for scene
  7387.         interpretation, T-PAMI 10, 1988, 469-481.
  7388.  
  7389. 1426.   V.S. Nalwa, Line-drawing interpretation:  straight
  7390.         lines and conic sections, T-PAMI 10, 1988, 514-529.
  7391.  
  7392.  
  7393.  
  7394.  
  7395.                             114
  7396.  
  7397.  
  7398.  
  7399.  
  7400.  
  7401.  
  7402.  
  7403.  
  7404.  
  7405.  
  7406. 1427.   J.(Y.) Aloimonos and C.M. Brown, Robust computations
  7407.         of intrinsic images from multiple cues, ACV I,
  7408.         115-163.
  7409.  
  7410. 1428.   K. Sugihara, Realizability of polyhedrons from line
  7411.         drawings, CM, 177-206.
  7412.  
  7413. 1429.   M.L. Moerdler and T.E. Boult, The integration of
  7414.         information from stereo and multiple shape-from-
  7415.         texture cues, IUW, 786-793.
  7416.  
  7417. 1430.   J.(Y.) Aloimonos and A. Basu, Combining information
  7418.         in low-level vision, IUW, 862-906.
  7419.  
  7420. 1431.   C.I. Connolly and J.R. Stenstrom, Generation of
  7421.         face-edge-vertex models directly from images, IUW,
  7422.         1041-1046.
  7423.  
  7424. 1432.   M. Hatzitheodorou and J. Kender, An optimal
  7425.         algorithm for the derivation of shape from shadows,
  7426.         IUW, 1135-1139.
  7427.  
  7428. 1433.   L.G. Brown and H. Shvaytser, Surface orientation
  7429.         from projective foreshortening of isotropic texture
  7430.         autocorrelation, IUW, 1155-1159.
  7431.  
  7432. 1434.   V.D. Nguyen, Labeling polyhedral images, IUW,
  7433.         1160-1165.
  7434.  
  7435. 1435.   V.S. Nalwa, Line drawing interpretation:  a
  7436.         mathematical framework, CVPR, 18-31.
  7437.  
  7438. 1436.   D. Lee, Algorithms for shape from shading and
  7439.         occluding boundaries, CVPR, 478-485.
  7440.  
  7441. 1437.   M. Hatzitheodorou and J.R. Kender, An optimal
  7442.         algorithm for the derivation of shape from shadows,
  7443.         CVPR, 486-491.
  7444.  
  7445. 1438.   B. Kim and P. Burger, Calculation of surface
  7446.         position and orientation using the photometric
  7447.         stereo method, CVPR, 492-497.
  7448.  
  7449. 1439.   L.G. Brown and H. Shvaytser, Surface orientation
  7450.         from projective foreshortening of isotropic texture
  7451.         autocorrelation, CVPR, 510-514.
  7452.  
  7453. 1440.   Y.C. Jau and R.T. Chin, Shape from texture using the
  7454.         Wigner distribution, CVPR, 515-523.
  7455.  
  7456.  
  7457.  
  7458.  
  7459.  
  7460.                             115
  7461.  
  7462.  
  7463.  
  7464.  
  7465.  
  7466.  
  7467.  
  7468.  
  7469.  
  7470.  
  7471. 1441.   M.L. Moerdler and T.E. Boult, The integration of
  7472.         information from stereo and multiple shape-from
  7473.         texture cues, CVPR, 524-529.
  7474.  
  7475. 1442.   M. Shao, T. Simchony, and R. Chellappa, New
  7476.         algorithms for reconstruction of a 3-D depth map
  7477.         from one or more images, CVPR, 530-535.
  7478.  
  7479. 1443.   R. Charit and M.H. Loew, Complex shadow-boundary
  7480.         segmentation using the entry-exit method, CVPR,
  7481.         536-541.
  7482.  
  7483. 1444.   K.C. Cox, G.C. Roman, W.E. Ball, and A.F. Laine,
  7484.         Rapid search for spherical objects in aerial
  7485.         photographs, CVPR, 905-910.
  7486.  
  7487. 1445.   Z. Wu and L. Li, A line-integration based method for
  7488.         depth recovery from surface normals, ICPR, 591-595.
  7489.  
  7490. 1446.   K. Atsuta, M. Sangworasil, and S. Kondo, A new
  7491.         method of estimating shape from shading by using a
  7492.         constraint at zero-crossings of image brightness,
  7493.         ICPR, 666-668.
  7494.  
  7495. 1447.   D.A. Hilsenrath and Y.Y. Zeevi, 3D cuboid scene
  7496.         understanding by a mixed cognitive graph and log-
  7497.         complex mapping paradigm, ICPR, 696-699.
  7498.  
  7499. 1448.   S. Nishihara and K. Ikeda, Interpreting engineering
  7500.         drawings of polyhedrons, ICPR, 869-871.
  7501.  
  7502. 1449.   V.S. Nalwa, Line-drawing interpretation:  bilateral
  7503.         symmetry, ICPR, 1049-1052.
  7504.  
  7505. 1450.   S. Ishikawa and K. Kato, Reconstructible pairs of
  7506.         incomplete polyhedral line drawings under general
  7507.         reconstruction procedure, ICPR, 1056-1058.
  7508.  
  7509. 1451.   (W. Zhang) and (Y. Zhou), An improved method for
  7510.         shape from shading, ICPR, 1106-1108.
  7511.  
  7512. 1452.   A. Pentland, Shape information from shading:  a
  7513.         theory about human perception, ICCV, 404-413.
  7514.  
  7515. 1453.   F. Ulupinar and R. Nevatia, Using symmetries for
  7516.         analysis of shape from contour, ICCV, 414-426.
  7517.  
  7518. 1454.   K. Kanatani, Reconstruction of consistent shape from
  7519.         inconsistent data:  optimization of 2(1/2)D
  7520.         sketches, ICCV, 508-512.
  7521.  
  7522.  
  7523.  
  7524.  
  7525.                             116
  7526.  
  7527.  
  7528.  
  7529.  
  7530.  
  7531.  
  7532.  
  7533.  
  7534.  
  7535.  
  7536. 1455.   T. Shakunaga and H. Kaneko, Shape from angles under
  7537.         perspective projection, ICCV, 671-678.
  7538.  
  7539. J.3.  Representation
  7540.  
  7541. 1456.   M. Senechal and D. Fleck, eds., Shaping Space-A
  7542.         Polyhedral Approach, Birkhauser, Boston, MA, 1987.
  7543.  
  7544. 1457.   G. Farin, Curves and Surfaces for Computer Aided
  7545.         Geometric Design-A Practical Guide, Academic Press,
  7546.         Boston, MA, 1988.
  7547.  
  7548. 1458.   M.J. Callahan, D. Hoffman, and J.T. Hoffman,
  7549.         Computer graphics tools for the study of minimal
  7550.         surfaces, Comm. ACM 31, 1988, 648-661.
  7551.  
  7552. 1459.   P. Paukowitsch, Fundamental ideas for computer-
  7553.         supported descriptive geometry, C&G 12, 1988, 3-14.
  7554.  
  7555. 1460.   G. Weiss and P. Furtner, Computer-aided treatment of
  7556.         developable surfaces, C&G 12, 1988, 39-51.
  7557.  
  7558. 1461.   W. Fuhs and H. Stachel, Circular pipe-connections,
  7559.         C&G 12, 1988, 53-57.
  7560.  
  7561. 1462.   J. Flaquer and J.L. Rodil, Boolean operations based
  7562.         on the planar polyhedral representation, C&G 12,
  7563.         1988, 59-64.
  7564.  
  7565. 1463.   L. Piegl, Coons-type patches, C&G 12, 1988, 221-228.
  7566.  
  7567. 1464.   R.C. Joshi, H. Darbari, S. Goel, and S. Sasikumaran,
  7568.         A hierarchical hex-tree representational technique
  7569.         for solid modelling, C&G 12, 1988, 235-238.
  7570.  
  7571. 1465.   J.R. Rankin, Classes of polyhedra defined by jet
  7572.         graphics, C&G 12, 1988, 239-254.
  7573.  
  7574. 1466.   X. Li, Z. Tang, and J. Sun, The implementation of
  7575.         set operation for regularized geometric object,
  7576.         C&G 12, 1988, 309-318.
  7577.  
  7578. 1467.   D. Ma and R. Tang, Realizing the Boolean operations
  7579.         in solid modeling technique via directed loops,
  7580.         C&G 12, 1988, 319-322.
  7581.  
  7582. 1468.   A.A. Pasko, V.V. Pilyugin, and V.N. Pokrovskiy,
  7583.         Geometric modeling in the analysis of trivariate
  7584.         functions, C&G 12, 1988, 457-465.
  7585.  
  7586.  
  7587.  
  7588.  
  7589.  
  7590.                             117
  7591.  
  7592.  
  7593.  
  7594.  
  7595.  
  7596.  
  7597.  
  7598.  
  7599.  
  7600.  
  7601. 1469.   U.G. Gujar, V.C. Bhavsar, and N.N. Datar,
  7602.         Interpolation techniques for 3-D object generation,
  7603.         C&G 12, 1988, 541-555.
  7604.  
  7605. 1470.   A. Klinger and W.K. Fox, Point data analysis,
  7606.         C&G 12, 1988, 557-564.
  7607.  
  7608. 1471.   J.R. Miller, Analysis of quadric-surface-based solid
  7609.         models, CGA 8(1), 1988, 28-42.
  7610.  
  7611. 1472.   M. Segal and C.H. Sequin, Partitioning polyhedral
  7612.         objects into nonintersecting parts, CGA 8(1), 1988,
  7613.         53-67.
  7614.  
  7615. 1473.   J.U. Turner, Accurate solid modeling using
  7616.         polyhedral approximations, CGA 8(5), 1988, 14-28.
  7617.  
  7618. 1474.   J.R. Woodwark, Eliminating redundant primitives from
  7619.         set-theoretic solid models by a consideration of
  7620.         constituents, CGA 8(5), 1988, 38-47.
  7621.  
  7622. 1475.   D. Terzopoulos and A. Witkin, Physically based
  7623.         models with rigid and deformable components,
  7624.         CGA 8(6), 1988, 41-51.
  7625.  
  7626. 1476.   I. Weiss, 3D shape representation by contours,
  7627.         CVGIP 41, 1988, 80-100.
  7628.  
  7629. 1477.   N. Kehtarnavaz and R.J.P. de Figuereido, A framework
  7630.         for surface reconstruction from 3D contours,
  7631.         CVGIP 42, 1988, 32-47.
  7632.  
  7633. 1478.   H.H. Chen and T.S. Huang, A survey of construction
  7634.         and manipulation of octrees, CVGIP 43, 1988,
  7635.         409-431.
  7636.  
  7637. 1479.   A.J. Hanson, Hyperquadrics:  smoothly deformable
  7638.         shapes with convex polyhedral bounds, CVGIP 44,
  7639.         1988, 191-210.
  7640.  
  7641. 1480.   P.J. Giblin and M.G. Soares, On the geometry of a
  7642.         surface and its singular profiles, IVC 6, 1988,
  7643.         225-234.
  7644.  
  7645. 1481.   R.T. Farouki, Computational issues in solid boundary
  7646.         evaluation, IS 44, 1988, 87-171.
  7647.  
  7648. 1482.   S. Iyengar and H. Gadagkar, Translation invariant
  7649.         data-structure for   3-D binary images, PRL 7, 1988,
  7650.         313-318.
  7651.  
  7652.  
  7653.  
  7654.  
  7655.                             118
  7656.  
  7657.  
  7658.  
  7659.  
  7660.  
  7661.  
  7662.  
  7663.  
  7664.  
  7665.  
  7666. 1483.   P.J. Besl, Geometric modeling and computer vision,
  7667.         P-IEEE 76, 1988, 936-958.
  7668.  
  7669. 1484.   J.R. Miller, Geometric approaches to nonplanar
  7670.         quadric surface intersection curves, TOG 6, 1987,
  7671.         274-307.
  7672.  
  7673. 1485.   T.D. DeRose and B.A. Barsky, Geometric continuity,
  7674.         shape parameters, and geometric constructions for
  7675.         Catmull-Rom splines, TOG 7, 1988, 1-41.
  7676.  
  7677. 1486.   L. De Floriani and B. Falcidieno, A hierarchical
  7678.         boundary model for solid object representation,
  7679.         TOG 7, 1988, 42-60.
  7680.  
  7681. 1487.   A.A. Ball and D.J.T. Storry, Conditions for tangent
  7682.         plane continuity over recursively generated B-spline
  7683.         surfaces, TOG 7, 1988, 83-102.
  7684.  
  7685. 1488.   T.D. DeRose, Composing Bezier simplexes, TOG 7,
  7686.         1988, 198-221.
  7687.  
  7688. 1489.   S.E. Xie and T.W. Calvert, CSG-EESI:  a new solid
  7689.         representation scheme and a conversion expert
  7690.         system, T-PAMI 10, 1988, 221-234.
  7691.  
  7692. 1490.   H. Noborio, S. Fukuda, and S. Arimoto, Construction
  7693.         of the octree approximating three-dimensional
  7694.         objects by using multiple views,
  7695.         T-PAMI 10, 1988, 769-782.
  7696.  
  7697. 1491.   Y.C. Lee and K.F.J. Jea, PAR:  A CSG-based unique
  7698.         representation scheme for rotational parts,
  7699.         T-SMC 17, 1987, 1039-1049.
  7700.  
  7701. 1492.   C.D. Woodward, B2-splines:  a local representation
  7702.         for cubic spline interpolation, VC 3, 1987, 152-161.
  7703.  
  7704. 1493.   J.U. Turner and M.J. Wozny, Tolerances in computer-
  7705.         aided geometric design, VC 3, 1987, 214-226.
  7706.  
  7707. 1494.   G. Elber and M. Shpitalni, Octree creation via
  7708.         C.S.G. definition, VC 4, 1988, 53-64.
  7709.  
  7710. 1495.   K.C. Chan and S.T. Tan, Hierarchical structure to
  7711.         winged-edge structure:  a conversion algorithm,
  7712.         VC 4, 1988, 133-141.
  7713.  
  7714. 1496.   L.G. Shapiro, R.M. Haralick, and T.C. Pong, The use
  7715.         of the facet model and the topographic primal sketch
  7716.         in image analysis, ACV II, 1-46.
  7717.  
  7718.  
  7719.  
  7720.                             119
  7721.  
  7722.  
  7723.  
  7724.  
  7725.  
  7726.  
  7727.  
  7728.  
  7729.  
  7730.  
  7731. 1497.   A.P. Pentland, The parts of perception, ACV II,
  7732.         121-176.
  7733.  
  7734. 1498.   A. Witkin, M. Kass, D. Terzopoulos, and K.
  7735.         Fleischer, Physically based modeling for vision and
  7736.         graphics, IUW, 254-278.
  7737.  
  7738. 1499.   J. Ponce and G. Healey, Using generic geometric and
  7739.         physical models for representing solids, IUW,
  7740.         488-503.
  7741.  
  7742. 1500.   J. Ponce, Straight homogeneous generalized
  7743.         cylinders:  differential geometry and uniqueness
  7744.         results, IUW, 1064-1073.
  7745.  
  7746. 1501.   P. Mazumder, A new strategy for octree
  7747.         representation of three-dimensional objects, CVPR,
  7748.         270-275.
  7749.  
  7750. 1502.   K. Rao and G. Medioni, Useful geometric properties
  7751.         of the generalized cone, CVPR, 276-281.
  7752.  
  7753. 1503.   F. Mokhtarian, Multi-scale description of space
  7754.         curves and three-dimensional objects, CVPR, 298-303.
  7755.  
  7756. 1504.   J. Ponce, Straight homogeneous generalized
  7757.         cylinders:  differential geometry and uniqueness
  7758.         results, CVPR, 327-334.
  7759.  
  7760. 1505.   F.P. Ferrie and M.D. Levine, Deriving coarse 3D
  7761.         models of objects, CVPR, 345-353.
  7762.  
  7763. 1506.   K.S. Roberts, A new representation for a line, CVPR,
  7764.         635-640.
  7765.  
  7766. 1507.   D. Dobkin, L. Guibas, J. Hershberger, and J.
  7767.         Snoeyink, An efficient algorithm for finding the CSG
  7768.         representation of a simple polygon, SIGGRAPH, 31-40.
  7769.  
  7770. 1508.   A. Witkin and M. Kass, Spacetime constraints,
  7771.         SIGGRAPH, 159-168.
  7772.  
  7773. 1509.   R. Barzel and A.H. Barr, A modeling system based on
  7774.         dynamic constraints, SIGGRAPH, 179-188.
  7775.  
  7776. 1510.   D.R. Forsey and R.H. Bartels, Hierarchical B-spline
  7777.         refinement, SIGGRAPH, 205-212.
  7778.  
  7779. 1511.   D. Terzopoulos and K. Fleischer, Modeling inelastic
  7780.         deformation:  viscoelasticity, plasticity, fracture,
  7781.         SIGGRAPH, 269-278.
  7782.  
  7783.  
  7784.  
  7785.                             120
  7786.  
  7787.  
  7788.  
  7789.  
  7790.  
  7791.  
  7792.  
  7793.  
  7794.  
  7795.  
  7796. 1512.   J.C. Platt and A.H. Barr, Constraint methods for
  7797.         flexible models, SIGGRAPH, 279-288.
  7798.  
  7799. 1513.   M. Moore and J. Wilhelms, Collision detection and
  7800.         response for computer animation, SIGGRAPH, 289-298.
  7801.  
  7802. 1514.   (M. Lou) and (K.H. Cheng), Calculation method of
  7803.         surface representation using B-spline mask, ICPR,
  7804.         300-302.
  7805.  
  7806. 1515.   L. De Floriani and E. Puppo, Constrained Delaunay
  7807.         triangulation for multiresolution surface
  7808.         description, ICPR, 566-569.
  7809.  
  7810. 1516.   H. Noborio, S. Fukuda, and S. Arimoto, A fast
  7811.         algorithm for building the octree for a three-
  7812.         dimensional object from its multiple images, ICPR,
  7813.         860-862.
  7814.  
  7815. 1517.   K. Cheng, M. Idesawa, and T. Soma, Analysis and
  7816.         manipulation methods of geographic informations,
  7817.         ICPR, 897-900.
  7818.  
  7819. 1518.   V.S. Nalwa, Representing oriented piecewise C[3]
  7820.         surfaces, ICCV, 40-51.
  7821.  
  7822. 1519.   E. Le Bras-Mehlman, M. Schmitt, O.D. Faugeras, and
  7823.         J.D. Boissonnat, How the Delaunay triangulation can
  7824.         be used for representing stereo data, ICCV, 54-63.
  7825.  
  7826. 1520.   F. Mokhtarian, Evolution properties of space curve,
  7827.         ICCV, 100-105.
  7828.  
  7829. 1521.   A.L. Yuille, The creation of structure in dynamic
  7830.         shape, ICCV, 685-689.
  7831.  
  7832. J.4.  Synthesis
  7833.  
  7834. 1522.   P.S. Heckbert, Ray tracing Jell-O brand gelatin,
  7835.         Comm. ACM 31, 1988, 131-134.
  7836.  
  7837. 1523.   M. Walker, R.S. Lo, and S.F. Cheng, Hidden line
  7838.         detection in polytree representations, C&G 12, 1988,
  7839.         65-59.
  7840.  
  7841. 1524.   V.G. Ajjanagadde and L.M. Patnaik, Design and
  7842.         performance evaluation of a systolic architecture
  7843.         for hidden-surface removal, C&G 12, 1988, 71-74.
  7844.  
  7845.  
  7846.  
  7847.  
  7848.  
  7849.  
  7850.                             121
  7851.  
  7852.  
  7853.  
  7854.  
  7855.  
  7856.  
  7857.  
  7858.  
  7859.  
  7860.  
  7861. 1525.   A. Kaufman, Efficient algorithms for scan-converting
  7862.         3D polygons, C&G 12, 1988, 213-214.
  7863.  
  7864. 1526.   Y. Zhu, Q. Peng, and Y. Liang, PERIS:  a programming
  7865.         environment for realistic image synthesis, C&G 12,
  7866.         1988, 299-307.
  7867.  
  7868. 1527.   K.G. Suffern, Perspective views of polar coordinate
  7869.         functions, C&G 12, 1988, 515-524.
  7870.  
  7871. 1528.   A.S. Glassner, Spacetime ray tracing for animation,
  7872.         CGA 8(2), 1988, 60-70.
  7873.  
  7874. 1529.   M. Levoy, Display of surfaces from volume data,
  7875.         CGA 8(5), 1988, 29-37.
  7876.  
  7877. 1530.   A. Kaufman and R. Bakalash, Memory and processing
  7878.         architecture for 3D voxel-based imagery, CGA 8(6),
  7879.         1988, 10-23.
  7880.  
  7881. 1531.   J. Blinn, Fractional invisibility, CGA 8(6), 1988,
  7882.         77-84.
  7883.  
  7884. 1532.   T. Kamada and S. Kawai, Advanced graphics for
  7885.         visualization of shielding relations, CVGIP 43,
  7886.         1988, 294-312.
  7887.  
  7888. 1533.   T. Kamada and S. Kawai, An enhanced treatment of
  7889.         hidden lines, TOG 6, 1987, 308-323.
  7890.  
  7891. 1534.   J. Veenstra and N. Ahuja, Line drawings of octree-
  7892.         represented objects, TOG 7, 1988, 61-75.
  7893.  
  7894. 1535.   M.J. Zyda, A decomposable algorithm for contour
  7895.         surface display generation, TOG 7, 1988, 129-148.
  7896.  
  7897. 1536.   S. Gaudet, R. Hobson, P. Chilka, and T. Calvert,
  7898.         Multiprocessor experiments for high-speed ray
  7899.         tracing, TOG 7, 1988, 151-179.
  7900.  
  7901. 1537.   Y.C. Chen, Lens effect on synthetic image generation
  7902.         based on light particle theory, VC 3, 1987, 125-136.
  7903.  
  7904. 1538.   K. Kaneda, K. Harada, E. Nakamae, M. Yasuda, and
  7905.         A.G. Sato, Reconstruction and semi-transparent
  7906.         display method for observing inner structure of an
  7907.         object consisting of multiple surfaces, VC 3, 1987,
  7908.         137-144.
  7909.  
  7910.  
  7911.  
  7912.  
  7913.  
  7914.  
  7915.                             122
  7916.  
  7917.  
  7918.  
  7919.  
  7920.  
  7921.  
  7922.  
  7923.  
  7924.  
  7925.  
  7926. 1539.   W.F. Bronsvoort, An algorithm for visible-line and
  7927.         visible-surface display of CSG models, VC 3, 1987,
  7928.         176-185.
  7929.  
  7930. 1540.   I.D. Scherson and E. Caspary, Data structures and
  7931.         the time complexity of ray tracing, VC 3, 1987,
  7932.         201-213.
  7933.  
  7934. 1541.   P. Egyed, Hidden-surface removal in polyhedral
  7935.         cross-sections, VC 3, 1988, 329-343.
  7936.  
  7937. 1542.   J.G. Cleary and G. Wyvill, Analysis of an algorithm
  7938.         for fast ray tracing using uniform space
  7939.         subdivision, VC 4, 1988, 65-83.
  7940.  
  7941. 1543.   J.I. Doh and K.Y. Chwa, Visibility problems for
  7942.         orthogonal objects in two or three dimensions, VC 4,
  7943.         1988, 84-97.
  7944.  
  7945. 1544.   N.L. Max, Horizon mapping:  shadows for bump-mapped
  7946.         surfaces, VC 4, 1988, 109-117.
  7947.  
  7948. 1545.   S. Badt Jr., Two algorithms for taking advantage of
  7949.         temporal coherence in ray tracing, VC 4, 1988,
  7950.         123-132.
  7951.  
  7952. 1546.   M. Bern, Hidden surface removal for rectangles, CG,
  7953.         183-192.
  7954.  
  7955. 1547.   J.H. Reif and S. Sen, An efficient output-sensitive
  7956.         hidden-surface removal algorithm and its
  7957.         parallelization, CG, 193-200'.
  7958.  
  7959. 1548.   P. Sabella, A rendering algorithm for visualizing 3D
  7960.         scalar fields, SIGGRAPH, 51-58.
  7961.  
  7962. 1549.   C. Upson and M. Keeler, V-BUFFER:  visible volume
  7963.         rendering, SIGGRAPH, 59-64.
  7964.  
  7965. 1550.   R.A. Drebin, L. Carpenter, and P. Hanrahan, Volume
  7966.         rendering, SIGGRAPH, 65-74.
  7967.  
  7968. 1551.   M.F. Cohen, S.E. Chen, J.R. Wallace, and D.P.
  7969.         Greenberg, A progressive refinement approach to fast
  7970.         radiosity image generation, SIGGRAPH, 75-84.
  7971.  
  7972. 1552.   G.J. Ward, F.M. Rubinstein, and R.D. Clear, A ray
  7973.         tracing solution for diffuse interreflection,
  7974.         SIGGRAPH, 85-92.
  7975.  
  7976.  
  7977.  
  7978.  
  7979.  
  7980.                             123
  7981.  
  7982.  
  7983.  
  7984.  
  7985.  
  7986.  
  7987.  
  7988.  
  7989.  
  7990.  
  7991. 1553.   M.Z. Shao, Q.S. Peng, and Y.D. Liang, A new
  7992.         radiosity approach by procedural refinements for
  7993.         realistic image synthesis, SIGGRAPH, 93-101.
  7994.  
  7995. 1554.   M. Shantz and S.L. Chang, Rendering trimmed NURBS
  7996.         with adaptive forward differencing, SIGGRAPH,
  7997.         189-198.
  7998.  
  7999. 1555.   M. Magnusson, R. Lenz, and P.E. Danielsson,
  8000.         Evaluation of methods for shaded surface display of
  8001.         CT-volumes, ICPR, 1287-1294.
  8002.  
  8003. J.5.  Recognition
  8004.  
  8005. 1556.   G. Stockman, Object recognition and localization via
  8006.         pose clustering, CVGIP 40, 1987, 361-387.
  8007.  
  8008. 1557.   T. Kamada and S. Kawai, A simple method for
  8009.         computing general position in displaying three-
  8010.         dimensional objects, CVGIP 41, 1988, 43-56.
  8011.  
  8012. 1558.   S. Umeyama, T. Kasvand, and M. Hospital, Recognition
  8013.         and positioning of three-dimensional objects by
  8014.         combining matchings of primitive local patterns,
  8015.         CVGIP 44, 1988, 58-76.
  8016.  
  8017. 1559.   D.W. Murray and D.B. Cook, Using the orientation of
  8018.         fragmentary 3D edge segments for polyhedral object
  8019.         recognition, IJCV 2, 1988, 153-169.
  8020.  
  8021. 1560.   R.B. Fisher and M.J.L. Orr, Solving geometric
  8022.         constraints in a parallel network, IVC 6, 1988,
  8023.         100-106.
  8024.  
  8025. 1561.   J.R. Engelbrecht and F.M. Wahl, Polyhedral object
  8026.         recognition using Hough-space features, PR 21, 1988,
  8027.         155-167.
  8028.  
  8029. 1562.   A. Sluzek, Identification of planar objects in 3-D
  8030.         space from perspective projections, PRL 7, 1988,
  8031.         59-63.
  8032.  
  8033. 1563.   M.H. Chan and H.T. Tsui, Recognition of partially
  8034.         occluded 3-D objects by depth map matching, PRL 7,
  8035.         1988, 319-327.
  8036.  
  8037. 1564.   K. Ikeuchi and T. Kanade, Automatic generation of
  8038.         object recognition programs, P-IEEE 76, 1988,
  8039.         1016-1035.
  8040.  
  8041.  
  8042.  
  8043.  
  8044.  
  8045.                             124
  8046.  
  8047.  
  8048.  
  8049.  
  8050.  
  8051.  
  8052.  
  8053.  
  8054.  
  8055.  
  8056. 1565.   V. Cappellini, R. Casini, M.T. Pareschi, and C.
  8057.         Raspollini, From multiple views to object
  8058.         recognition, T-CAS 34, 1987, 1344-1350.
  8059.  
  8060. 1566.   B.C. Vemuri and J.K. Aggarwal, Representation and
  8061.         recognition of objects from dense range maps, T-
  8062.         CAS 34, 1987, 1351-1363.
  8063.  
  8064. 1567.   S. Linnainmaa, D. Harwood, and L.S. Davis, Pose
  8065.         determination of a three-dimensional object using
  8066.         triangle pairs, T-PAMI 10, 1988, 634-647.
  8067.  
  8068. 1568.   A.K. Jain and R. Hoffman, Evidence-based recognition
  8069.         of 3-D objects, T-PAMI 10, 1988, 783-802.
  8070.  
  8071. 1569.   T.J. Fan, G. Medioni, and R. Nevatia, 3-D object
  8072.         recognition using surface descriptions, IUW,
  8073.         383-397.
  8074.  
  8075. 1570.   J.L. Mundy, A.J. Heller, and D.W. Thompson, The
  8076.         concept of an effective viewpoint, IUW, 651-659.
  8077.  
  8078. 1571.   M. Swain, Object recognition from a large database
  8079.         using a decision tree, IUW, 690-696.
  8080.  
  8081. 1572.   K. Ikeuchi and T. Kanade, Modeling sensors and
  8082.         applying sensor model to automatic generation of
  8083.         object recognition program, IUW, 697-710.
  8084.  
  8085. 1573.   J.B. Burns and L.J. Kitchen, Rapid object
  8086.         recognition from a large model base using prediction
  8087.         hierarchies, IUW, 711-719.
  8088.  
  8089. 1574.   D.A. Cyrluk, D. Kapur, and J.L. Mundy, Algebraic
  8090.         reasoning in view consistency and parameterized
  8091.         model matching problems, IUW, 731-739.
  8092.  
  8093. 1575.   D.P. Huttenlocher and S. Ullman, Recognizing solid
  8094.         objects by alignment, IUW, 1114-1124.
  8095.  
  8096. 1576.   M. Dhome, M. Richetin, J.T. Lapreste, and G. Rives,
  8097.         The inverse perspective problem from a single view
  8098.         for polyhedra location, CVPR, 61-66.
  8099.  
  8100. 1577.   P.J. Flynn and A.K. Jain, Surface classification:
  8101.         hypothesis testing and parameter estimation, CVPR,
  8102.         261-267.
  8103.  
  8104. 1578.   Z. Gigus and J. Malik, Computing the aspect graph
  8105.         for line drawings of polyhedral objects, CVPR,
  8106.         654-661.
  8107.  
  8108.  
  8109.  
  8110.                             125
  8111.  
  8112.  
  8113.  
  8114.  
  8115.  
  8116.  
  8117.  
  8118.  
  8119.  
  8120.  
  8121. 1579.   G. Whitten, Vertex space analysis and its
  8122.         application to model based object recognition, CVPR,
  8123.         847-857.
  8124.  
  8125. 1580.   H.D. Park and O.R. Mitchell, CAD based planning and
  8126.         execution of inspection, CVPR, 858-863.
  8127.  
  8128. 1581.   R. Hoffman and A.K. Jain, Learning rules for 3D
  8129.         object recognition, CVPR, 885-892.
  8130.  
  8131. 1582.   B.C. Vemuri and J.K. Aggarwal, Localization of
  8132.         objects from range data, CVPR, 893-898.
  8133.  
  8134. 1583.   K. Bowyer, J. Stewman, L. Stark, and D. Eggert,
  8135.         ERRORS-2:  a 3-D object recognition system using
  8136.         aspect graphs, ICPR, 6-10.
  8137.  
  8138. 1584.   J.P. Brady, N. Nandhakumar, and J.K. Aggarwal,
  8139.         Recent progress in the recognition of objects from
  8140.         range data, ICPR, 85-92.
  8141.  
  8142. 1585.   W.C. Lin and T.W. Chen, CSG-based object recognition
  8143.         using range imagery, ICPR, 99-103.
  8144.  
  8145. 1586.   S. Qiang, R. Mohr, and K. Tombre, Recognizing and
  8146.         locating polyhedral objects from sparse range data,
  8147.         ICPR, 104-106.
  8148.  
  8149. 1587.   S. Lu and A.K.C. Wong, Analysis of 3-D scene with
  8150.         partially occluded objects for robot vision, ICPR,
  8151.         303-308.
  8152.  
  8153. 1588.   J. Ben-Arie, The properties of viewed angles and
  8154.         distances with application to 3-D object
  8155.         recognition, ICPR, 309-312.
  8156.  
  8157. 1589.   J. Feng and J.F. Boyse, Object recognition using
  8158.         relational clique and cycle mappings, ICPR, 313-315.
  8159.  
  8160. 1590.   N.A. Watts, Calculating the principal views of a
  8161.         polyhedron, ICPR, 316-322.
  8162.  
  8163. 1591.   V. Cantoni, U. Cei, M. Ferretti, and L. Lombardi,
  8164.         Towards an automatic construction of object
  8165.         recognition strategies, ICPR, 371-374.
  8166.  
  8167. 1592.   L.G. Shapiro and H. Lu, The use of a relational
  8168.         pyramid representation for view classes in a CAD-
  8169.         to-vision system, ICPR, 379-381.
  8170.  
  8171.  
  8172.  
  8173.  
  8174.  
  8175.                             126
  8176.  
  8177.  
  8178.  
  8179.  
  8180.  
  8181.  
  8182.  
  8183.  
  8184.  
  8185.  
  8186. 1593.   R.M. Haralick and H. Joo, 2D-3D pose estimation,
  8187.         ICPR, 385-391.
  8188.  
  8189. 1594.   F.M. Wahl, Analysing Hough nets for recognition of
  8190.         polyheder-like objects, ICPR, 550-554.
  8191.  
  8192. 1595.   M. Koizumi and F. Tomita, Qualitative and
  8193.         quantitative matching of solid models and images of
  8194.         3D objects, ICPR, 681-684.
  8195.  
  8196. 1596.   (J.C. Li) and (B.Z. Yuan), Using stereo vision
  8197.         analysis to recognize partially obscured objects,
  8198.         ICPR, 758-760.
  8199.  
  8200. 1597.   Y. Ozaki, K. Sato, and S. Inokuchi, Rule-driven
  8201.         processing and recognition from range image, ICPR,
  8202.         804-807.
  8203.  
  8204. 1598.   K. Yamamoto, K. Sakaue, H. Matsubara, and K.
  8205.         Yamagishi, MIRACLE-IV:  Multiple Image Recognition
  8206.         system Aiming Concept LEarning-intelligent vision,
  8207.         ICPR, 818-821.
  8208.  
  8209. 1599.   J.T. Tou, Automatic recognition of 3-D objects via
  8210.         geo-graphic encoding, ICPR, 866-868.
  8211.  
  8212. 1600.   L. Quan, R. Mohr, and E. Thirion, Generating the
  8213.         initial hypothesis using perspective invariants for
  8214.         a 2D image and 3D model matching, ICPR, 872-874.
  8215.  
  8216. 1601.   W.G. Oh, M. Asada, and S. Tsuji, Model-based
  8217.         matching using skewed symmetry information, ICPR,
  8218.         1043-1045.
  8219.  
  8220. 1602.   Z. Gigus, J. Canny, and R. Seidel, Efficiently
  8221.         computing and representing aspect graphs of
  8222.         polyhedral objects, ICCV, 30-39.
  8223.  
  8224. 1603.   K. Ikeuchi and T. Kanade, Applying sensor models to
  8225.         automatic generation of object recognition programs,
  8226.         ICCV, 228-237.
  8227.  
  8228. 1604.   Y. Lamdan and H.J. Wolfson, Geometric hashing:  a
  8229.         general and efficient model-based recognition
  8230.         scheme, ICCV, 238-249.
  8231.  
  8232. 1605.   C. Hansen and T. Henderson, Towards the automatic
  8233.         generation of recognition strategies, ICCV, 275-279.
  8234.  
  8235.  
  8236.  
  8237.  
  8238.  
  8239.  
  8240.                             127
  8241.  
  8242.  
  8243.  
  8244.  
  8245.  
  8246.  
  8247.  
  8248.  
  8249.  
  8250.  
  8251. 1606.   G. Pasquariello, M. Iannotta, S. Losito, and G.
  8252.         Sylos-Labini, A system for 3-D workpieces
  8253.         recognition, ICCV, 280-284.
  8254.  
  8255. 1607.   T.J. Fan, G. Medioni, and R. Nevatia, Recognizing
  8256.         3-D objects using surface descriptions, ICCV,
  8257.         474-481.
  8258.  
  8259. 1608.   R. Basri and S. Ullman, The alignment of objects
  8260.         with smooth surfaces, ICCV, 482-488.
  8261.  
  8262. 1609.   J. Hong and X. Tan, Recognize the similarity between
  8263.         shapes under affine transformation, ICCV, 489-493.
  8264.  
  8265. 1610.   J. Stewman and K. Bowyer, Creating the perspective
  8266.         projection aspect graph of polyhedral objects, ICCV,
  8267.         494-500.
  8268.  
  8269. 1611.   L. Stark, D. Eggert, and K. Bowyer, Aspect graphs
  8270.         and nonlinear optimization in 3-D object
  8271.         recognition, ICCV, 501-507.
  8272.  
  8273. J.6.  Geometry, etc.
  8274.  
  8275. 1612.   A.K. Gupta and S.E. Hambrusch, Optimal three-
  8276.         dimensional layouts of complete binary trees,
  8277.         IPL 26, 1987, 99-104.
  8278.  
  8279. 1613.   C. Bajaj and T.T. Moh, Generalized unfoldings for
  8280.         shortest paths, IJRR 7(1), 1988, 71-76.
  8281.  
  8282. 1614.   C. Bajaj and M.S. Kim, Generation of configuration
  8283.         space obstacles:  the case of a moving sphere, J-
  8284.         RA 4, 1988, 94-99.
  8285.  
  8286. 1615.   E.G. Gilbert, D.W. Johnson, and S.S. Keerthi, A fast
  8287.         procedure for computing the distance between complex
  8288.         objects in three-dimensional space, J-RA 4, 1988,
  8289.         193-203.
  8290.  
  8291. 1616.   T. Hasegawa and H. Teresaki, Collision avoidance:
  8292.         divide-and-conquer approach by space
  8293.         characterization and intermediate goals, T-SMC 18,
  8294.         1988, 337-347.
  8295.  
  8296. 1617.   I. Weiss, Projective invariants of shapes, IUW,
  8297.         1125-1134.
  8298.  
  8299. 1618.   J.W. Jaromczyk and M. Kowaluk, Skewed projections
  8300.         with an application to line stabbing in R[3], CG,
  8301.         362-370.
  8302.  
  8303.  
  8304.  
  8305.                             128
  8306.  
  8307.  
  8308.  
  8309.  
  8310.  
  8311.  
  8312.  
  8313.  
  8314.  
  8315.  
  8316. 1619.   M. McKenna and J. O'Rourke, Arrangements of lines in
  8317.         3-space: a data structure with applications, CG,
  8318.         371-380.
  8319.  
  8320. 1620.   B. Aronov and M. Sharir, Triangles in space or
  8321.         Building (and analyzing) castles in the air, CG,
  8322.         381-391.
  8323.  
  8324. 1621.   C.S. Lin, Invariants of three-dimensional contours,
  8325.         CVPR, 286-290.
  8326.  
  8327. 1622.   I. Weiss, Projective invariants of shapes, CVPR,
  8328.         291-297.
  8329.  
  8330. 1623.   E.L. Walker, M. Herman, and T. Kanade, A framework
  8331.         for representing and reasoning about three-
  8332.         dimensional objects for vision, AI Magazine 9(2),
  8333.         1988, 47-58.
  8334.  
  8335. 1624.   J.(Y.) Aloimonos, I. Weiss, and A. Bandyopadhyay,
  8336.         Active vision, IJCV 1, 1988, 333-356.
  8337.  
  8338. 1625.   J.B. Bowen and J.E.W. Mayhew, Consistency
  8339.         maintenance in the REVgraph environment, IVC 6,
  8340.         1988, 139-150.
  8341.  
  8342. 1626.   G. Gotchev and N. Minkova, Description and
  8343.         representation of 3-D scenes in computer vision
  8344.         systems, PRL 7, 1988, 329-335.
  8345.  
  8346. 1627.   R. Bajcsy, Active perception, P-IEEE 76, 1988,
  8347.         996-1005.
  8348.  
  8349. 1628.   C.K. Cowan and P.D. Kovesi, Automatic sensor
  8350.         placement from vision task requirements, T-PAMI 10,
  8351.         1988, 407-416.
  8352.  
  8353. 1629.   D.H. Ballard, Form perception using transformation
  8354.         networks:  polyhedra, ACV II, 79-119.
  8355.  
  8356. 1630.   R. Bajcsy, Perception with feedback, IUW, 279-288.
  8357.  
  8358. 1631.   D.J. Kriegman, T.O. Binford, and T. Sumanaweera,
  8359.         Generic models for robot navigation, IUW, 453-460.
  8360.  
  8361. 1632.   F.S. Cohen and D.B. Cooper, A decision theoretic
  8362.         approach for 3-D vision, CVPR, 964-972.
  8363.  
  8364. 1633.   W.E.L. Grimson, The combinatorics of object
  8365.         recognition in cluttered environments using
  8366.         constrained search, ICCV, 218-227.
  8367.  
  8368.  
  8369.  
  8370.                             129
  8371.  
  8372.  
  8373.  
  8374.  
  8375.  
  8376.  
  8377.  
  8378.  
  8379.  
  8380.  
  8381. 1634.   J.J. Clark and N.J. Ferrier, Modal control of an
  8382.         attentive vision system, ICCV, 514-523.
  8383.  
  8384. 1635.   D.H. Ballard, Eye fixation and early vision:
  8385.         kinetic depth, ICCV, 524-531.
  8386.  
  8387.  
  8388.  
  8389.  
  8390.  
  8391.  
  8392.  
  8393.  
  8394.  
  8395.  
  8396.  
  8397.  
  8398.  
  8399.  
  8400.  
  8401.  
  8402.  
  8403.  
  8404.  
  8405.  
  8406.  
  8407.  
  8408.  
  8409.  
  8410.  
  8411.  
  8412.  
  8413.  
  8414.  
  8415.  
  8416.  
  8417.  
  8418.  
  8419.  
  8420.  
  8421.  
  8422.  
  8423.  
  8424.  
  8425.  
  8426.  
  8427.  
  8428.  
  8429.  
  8430.  
  8431.  
  8432.  
  8433.  
  8434.  
  8435.                             130
  8436.  
  8437.  
  8438.  
  8439.