这里只列出书籍学习后的总结框架，具体笔记知识点见笔记本中。
第一、二章 机器视觉和图像处理
1.机器视觉研究现状、现有技术和机器视觉的功能和精度等。
2.数字图像采集和量化。
3.彩色图像与灰度图像。
第三章 目标提取
1.基于阈值的目标提取。
2.基于颜色的目标提取（RGB转换成HSI）。
3.基于差分的目标提取：分帧间差分和背景差分。
第四章 边缘检测
1.基于微分的边缘检测。
2.基于模板匹配的边缘检测。
3.边缘图像二值化处理和细线化处理。
4.用于边缘检测的Canny算法。
第五章 图像平滑处理
1.常见图像噪声：椒盐噪声和随机噪声。
2.常见图像滤波方法：均值滤波，中值滤波，高斯滤波。
3.模糊图像清晰化处理方法：对比度增强，直方图均衡化，暗通道先验法。
4.二值图像的平滑处理：膨胀和腐蚀。
第六章 几何参数检测
1.图形的特征参数，区域标记。
2.基于特征参数提取物体。
3.基于特征参数消除噪声。
第七章 Hough变换
1.Hough变换直线检测：传统的、过已知点的。
2.Hough变换曲线检测。
第八章 几何变换
1.图像的放大缩小、平移、旋转。
2.图像的复杂变形：组合放大缩小、平移、旋转。
3.几何坐标表示。
第九章 傅里叶变换
1.连续信号傅里叶变换->离散信号傅里叶变换->图像的二维傅里叶变换。
2.图像的滤波处理。
第十章 小波变换
1.连续信号小波变换->离散信号小波变换->小波族。
2.信号的分解与重构。
3.二维离散小波变换->图像处理中的小波变换。
