图像的视觉感知 图像的获取和表示 像素的基本关系 数字图像的基本运算

广东工业大学：《机器学习》课程教学资源（课件讲义）第13讲 卷积神经网络计算机视觉应用（Inception, 批量归一化和残差网络ResNet）

◆2.1 色度学基础 ◆2.2 人的视觉特性 ◆2.3 图像数字化 ◆2.4 数字图像表示形式和特点 ◆2.5 本章小结

1 视觉感知技术 2 语音感知技术 3 触屏感知技术 4 惯性感知技术 5 其他感知技术

2.1 图像 2.2 图像处理系统及外围设备 2.3 图像处理中的输出设备

图像处理就是对图像信息进行加工，以满足人的视觉或心理或应用的需求的行为

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

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

图象的分割与检测(识别)实际上是一项非常困难的工作。很难说清楚为什么图象应该分割成 这样而不是那样。人类的视觉系统是非常优越的，它不仅包含了双眼，还包括了大脑，可以 从很复杂的景物中分开并识别每个物体，甚至可以毫不费力地跟上每秒好几十帧变化的图 象。举两个例子来说明一下人类视觉系统的优越性