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光圈、焦距,对成像、景深的影响 加上棱镜光圈越大,景深越浅 长焦,景深越浅 对小孔成像,光圈越小越好,太小也不行
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成像原理 CCD,电信号,电信号转图像,调整对比度、白平衡等
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彩色(chromatic color)和消色(Achromatic color),加色和补色,减色,三原色
> RGB是加色,加光,CMYK是减色,涂颜料
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考:问设备无关的颜色空间模型,设备相关的颜色模型有哪些? 设备无关:CIE models, CIE XYZ, CIE L*a*b, CIE YUV 设备相关:CMY,HSV,RGB
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解释RGB,CMY,HSV的意思,转换公式不用记
> CMY:C青色,M品红,Y黄色 > > HSV:H色相,S饱和度,V明度 > > YUV: Y明亮度,U色度,V浓度
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考:图像格式,无损压缩,有损压缩举例
无损:bmp(但是支持run length code),png 有损:jpeg(DCT算法),gif 均可:tiff
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==Bitmap data 小房子这页slide必须掌握==
bmp图片存储矩阵是上下颠倒的(即矩阵第一行是图片最下面),每一行的byte数必须是4的倍数,不然要在最后加padding
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行成编码要掌握 run length code
 第一行1开始,1结束,4开始,4结束……
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==怎么二值化要掌握,1.全局thresholding 2.复杂公式版,可能要考公式,记住思想自己推,至少记住步骤== $$ Target:minimize\ variance\ \sigma \ W_f = \frac {N_f}{N}, W_b=\frac{N_b}{N}, W_f + W_b = 1\ \mu=W_f * \mu_f + W_b * \mu_b\ \sigma = W_f(\mu_f-\mu)^2+W_b(\mu_b-\mu)^2\ \Rightarrow minimize\ W_bW_f(\mu_f-\mu_b)^2 $$ 枚举threshholding,检验那个thresh对应的方差最小
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形态学操作,考:像素图手画结果或者物理意义 Dilation:structure elemetn范围内有1就为1
 Erosion: structure element 范围内有0就是0  应用:提取边界,填洞,提取结构 Opening 先ersion再dilation Closing 先dilation再erosion 
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灰度划分,为什么是256个灰度级而不是128,weber‘s law, 2% 人眼差不多能分别出2%以上的灰度差别,再低难以分辨。 由设备极限决定。
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==亮度变化,logarithm algorithm,必须掌握== L代表亮度,对于RGB来说应该可以直接用3通道? $$ L_d=\frac{log(L_w+1)}{log(L_{max}+1)} $$
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直方图均值化 让色彩分布变得更平均
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Nearest neibor
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==linear, bilinear interpolation==,要写的正式一点,写成方程组模式 $$ z=Ax + By+Cxy+D\ 代入4个点坐标 $$
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Morph这一页要掌握 两张图像生成渐变
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怎么实现带皱纹的表情的模仿要掌握
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1D卷积的例子要掌握
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==均值滤波(高斯滤波)要掌握== simple mean 全是1, weighted mean,中间是4,上下左右是2,角上是1 最后都要除以总值
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双边滤波,基本思想,每个sigma是什么意思,公式不用记,要能解释
sigma r 一般设为图像对角线的2%这么大 sigma s 一般设为gradient的均值或中位值?
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==掌握FFT,公式的推导,解释==
 
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引导滤波,基本思想 解决双边滤波中的梯度反转、计算缓慢问题,能够保边、非迭代 I是guide,p是输入图,q是输出图。输出是I的线性表达 $$ min\sum(aI_i+b-p_i)^2+\epsilon a^2\ q_i=\hat a_iI_i+\hat b_i $$
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==特征检测,两页slides, Feature detection: math三页==
- SIFT ,74 75
- 获得特征点
- 计算每个像素的梯度方向
- 抛弃梯度太小的像素
- 为剩下的像素建立8格的直方图
- 分为4*4的格子,每个格子内是直方图的统计结果,每个特征转化为4*4*8=128维的高维向量,作为descriptor,完
- bag of words
- CNN,BP
- laplace 要掌握 spatial filtering,公式 实质上是二阶导数,可以获取变化剧烈的地方,轮廓,与原图结合相当于图像增强 中间是-4,上下左右是1,角上是0 或中间是-8,其他都是1