记录下《Computer Vision：Algorithms and Applications》计算机视觉 算法与应用 这本书的学习吧，就先简单记录下目录，方便后续的学习。
第1章 概述1.1 什么是计算机视觉？1.2 简史1.3 本书概述1.4 课程大纲样例1.5 标记法说明
1.6 扩展阅读
第2章 图像形成
2.1 几何基元和变换
2.1.1 几何基元2.1.2 2D变换2.1.3 3D变换2.1.4 3D旋转2.1.5 3D到2D投影2.1.6 镜头畸变
2.2 光度测定学的图像形成
2.2.1 照明2.2.2 反射和阴影2.2.3 光学
2.3 数字摄像机
2.3.1 采样与混叠2.3.2 色彩2.3.3 压缩
2.4 补充阅读2.5 习题
第3章 图像处理
3.1 点算子
3.1.1 像素变换3.1.2 彩色变换3.1.3 合成与抠图3.1.4 直方图均衡化3.1.5 应用：色调调整
3.2 线性滤波
3.2.1 可分离的滤波3.2.2 线性滤波示例3.2.3 带通和导向滤波器
3.3 更多的邻域算子
3.3.1 非线性滤波3.3.2 形态学3.3.3 距离变换3.3.4 连通量
3.4 傅里叶变换
3.4.1 傅里叶变换对3.4.2 二维傅里叶变换3.4.3 维纳滤波3.4.4 应用：锐化，模糊和去噪
3.5 金字塔与小波
3.5.1 插值3.5.2 降采样3.5.3 多分辨率表达3.5.4 小波3.5.5 应用：图像融合
3.6 几何变换
3.6.1 参数化变换3.6.2 基于网格的卷绕3.6.3 应用：基于特征的变形
3.7 全局优化
3.7.1 正则化3.7.2 马尔科夫随机场3.7.3 应用：图像的恢复
3.8 补充阅读3.9 习题
第4章 特征检测与匹配
4.1 点和块
4.1.1 特征检测器4.1.2 特征描述子4.1.3 特征匹配4.1.4 特征跟踪4.1.5 应用：表演驱动的动画
4.2 边缘
4.2.1 边缘检测4.2.2 边缘连接4.2.3 应用：边缘编辑和增强
4.3 线条
4.3.1 逐次近似4.3.2 Hough变换4.3.3 消失点4.3.4 应用：矩形检测
4.4 扩展阅读4.5 习题
第5章 分割
5.1 活动轮廓
5.1.1 蛇行5.1.2 动态蛇行和CONDENSATION5.1.3 剪刀5.1.4 水平集5.1.5 应用：轮廓跟踪和转描机
5.2 分裂与归并
5.2.1 分水岭5.2.2 区域分裂（区分式聚类）5.2.3 区域归并（凝聚式聚类）5.2.4 基于图的分割5.2.5 概率聚集
5.3 均值移位和模态发现
5.3.1 k-均值和高斯混合5.3.2 均值移位
5.4 规范图割5.5 图割和基于能量的方法5.6 补充阅读5.7 习题
第6章 基于特征的配准
6.1 基于2D和3D特征的配准
6.1.1 使用最小二乘的2D配准6.1.2 应用：全景图6.1.3 迭代算法6.1.4 鲁棒最小二乘和RANSAC6.1.5 3D配准
6.2 姿态估计
6.2.1 线性算法6.2.2 迭代算法6.2.3 应用：增强现实
6.3 几何内参数标定
6.3.1 标定模式6.3.2 消失点6.3.3 应用：单视图测量学6.3.4 旋转运动6.3.5 径向畸变
6.4 补充阅读6.5 习题
