第一章概述 1.1什么是计算机视觉 1.2视觉的计算理论 1.3计算机视觉研究的发展 1.4人类视觉与计算机视12 第二章Marr关于视计算

9.1 颜色现象 9.1.1 颜色的基本性质 9.1.2 颜色立体 9.1.3 颜色的交互作用和颜色恒常性 9.1.4 颜色的混合 9.2 颜色的匹配和标定 9.2.1 颜色的匹配和颜色方程 9.2.2 色度图和色度坐标 9.2.3 颜色相加原理 9.2.4 颜色的标定 9.3 颜色视觉理论 9.3.1 三色理论 9.3.2 颜色对立机制理论 9.3.3 视网膜皮层理论 9.4 颜色信息的计算机处理 9.4.1 系统颜色空间的标定 9.4.2 色度信息的表示 9.4.3 颜色图象分割和颜色反射模型

8.1 概述 8.1.1 纹理的定义 8.1.2 纹理的描述和分析方法 8.1.3 纹理基元与影调 8.1.4 纹理研究的领域 8.2 人类视觉系统的纹理分割模式 8.3 纹理描述 8.3.1 测量纹理特性的统计方法 8.3.2 纹理的空间频率特性 8.3.3 纹理描述的结构方法

7.1 概述 7.2 视觉运动的检测和测量 7.2.1 以灰度为基础的方法 (1) 速度场和光流 (2) 光流 (3) 光流的估算 7.2.2 基于过零点的方法 7.2.3 基于特征的运动检测方法 7.3 运动理解 7.3.1 基于光流的运动理解 7.3.2 基于特征的运动理解 7.3.3 根据图象流动力学恢复表面结构和三维运动 7.3.4 基于光流的代数法恢复运动参数和景物深度

6.1 成象过程 6.1.1 辐射学基本知识 6.1.2 图象的形成 6.1.3 双向反射分布函数 6.2 反射图和辐照方程 6.2.1 表面方向的表示 6.2.2 反射图 6.3 根据影调恢复物体形状 6.3.1 光度学立体视觉法 6.3.2 松驰法

5.1 双目立体视觉 5.1.1 概述 5.1.1 工作原理 5.1.1.2 匹配特征的选择 5.1.1.3 匹配规则 5.1.1.4 算法简介 5.1.2 Marr-Poggio-Grimson 算法 5.1.3 Baker-Binford 算法 5.1.4 摄象机的标定

4.1 最优边缘检测算子 4.1.1 最优检测准则 4.1.2 最优定位准则 4.1.3 消除多重响应 4.2 一维台阶边缘的检测 4.3 二维或高维的边缘检测 4.4 需要多窗口的检测算子

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