"这篇资源汇总了21世纪初在计算机视觉领域最具影响力的20篇期刊论文，涵盖了机器视觉的关键技术，如特征检测、图像分割、主动轮廓、图像处理和质量评估等。这些论文均发表于2000年后，且在科学引文索引（SCI）中的引用次数超过1000次，数据源自2012年12月初的WebofScience数据库。"
以下是这些论文的简要介绍：
1. D.G. Lowe的《Distinctive image features from scale-invariant keypoints》（Cited=5663）提出了尺度不变特征变换（SIFT）算法，这是一种识别图像中的关键点并保持其在缩放、旋转和平移等变换下的稳定性的方法，对于物体识别和匹配至关重要。
2. J.B. Shi和J. Malik的《Normalized cuts and image segmentation》（Cited=2165）引入了归一化切割理论，这是一种用于图像分割的高效算法，通过最小化两个区域间的连接度来实现图像分割，对图像分析有重大贡献。
3. T.F. Chan和L.A. Vese的《Active contours without edges》（Cited=2153）提出了一种无边缘的活动轮廓模型，即水平集方法，它在没有明确边缘信息的情况下也能进行图像分割，对图像处理有重要影响。
4. D. Comaniciu和P. Meer的《Mean shift: A robust approach toward feature space analysis》（Cited=1910）介绍了均值漂移算法，该算法用于估计数据分布的峰值或模式，常用于目标跟踪和聚类分析。
5. Z. Wang、A.C. Bovik、H.R. Sheikh和E.P. Simoncelli的《Image quality assessment: From error visibility to structural similarity》（Cited=1879）提出了结构相似性指标（SSIM），这是评估图像质量的一个重要工具，从传统的误差可见度转向考虑图像的结构信息。
这些论文是计算机视觉研究的基础，对后续的深度学习、目标检测、图像识别和增强现实等领域的发展产生了深远影响。通过深入研究这些经典文献，可以理解计算机视觉领域的核心思想和技术，为相关研究者提供宝贵的参考。
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