3.1 基于推理的视觉理解概述 3.1.1 逆向和不适定问题 3.1.2 感知组织现象 3.1.3 视觉识别和推理 3.2 感知组织的基本原理 3.2.1 根据图象关系的显要性进行聚类 3.2.1.1 图象关系非偶然性产生的概率 3.2.1.2 限制计算的复杂性 3.2.2 通过求能量极小进行聚类 3.2.2.1 计算策略 3.2.2.2 感知聚类中的表象 3.2.2.3 聚类能量的计算 3.2.3 根据图象特征推论三维空间结构 3.3 景物结构的模型 3.3.1 部件模型和自然形状表示法 3.3.2 部件识别理论（Recognition-By-Component, RBC）

2.1引言 2.1.1视觉是信息处理问题 2.1.2视觉系统的表象 2.2初始简图 2.2.1未处理的初始简图 2.2.1.1亮度变化的检测与最优滤波器

1.1什么是计算机视觉 1.1.1人类视觉 1.1.2计算机视觉 1.2视觉的计算理论 1.2.1arr的视觉计算理论 1.2.2基于推理的视觉理论

B.1 摄象机模型 B.1.1 针孔模型和透视投影 B.1.2 摄象机外参数 B.1.3 摄象机内参数和归一化摄象机 B.1.4 透视矩阵的一般形式 B.2 透视投影的各种线性近似 B.2.1 正投影（orthographic projection） B.2.2 弱透视（weak perspective） B.2.3 平行透视（paraperspective projection） B.2.4 仿射摄象机 B.3 透视投影下的外极线几何 B.3.1 外极线几何中的概念 B.3.2 归一化坐标系中的外极线方程 B.3.3 像素坐标系中的外极线方程 B.3.4 投影矩阵下的外极线方程 B.3.5 基础矩阵和外极几何变换

A.1 人类视觉系统概述 A.1.1 人类视觉系统的组成 A.1.2 眼球的光学系统 A.1.3 视网膜 A.1.4 视觉通路 A.2 生物视觉信息处理 A.2.1 视觉信息的空间域处理 A.2.1.1 感受野 A.2.1.2 生物视觉系统中的特征检测 A.2.1.3 侧抑制 A.2.2 生理频率分析器

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