一. 眼睛
光纤进入眼睛之后，经过cornea和lens，到达retina。我们的retina上有两种sensor，rods和cones。rods分布在retina的绝大多数地方，擅长在昏暗的环境中看东西；而cones用来看明亮的光线，但是cones分布集中在fovea上，所以我们通常看东西需要变换视点，集中看一个物体。另外，retina上有一个点是什么sensor都没有的，称为blind spot，我们没法看到正好进入这个点的光线。
眼睛会给我们带来许多错觉，例如：
我们可以看清昏暗环境，也可以看清很亮的环境，但是我们没法同时看清。
昏暗环境下我们要分辨两个物体，需要它们在亮度上有更大的差别；相对的，在明亮的地方，微小的差别都能被我们识别。
浅色和深色相交的地方，浅色看起来更浅，深色看起来更深。
周边的线条会让我们对形状、长度、位置等几何特征产生错觉。
二. 图像表达
摄像机捕捉到连续信号，然后将其转化为离散的信号。这一过程在两个方面影响着图片。
sample: 将图片分成若干像素，即常说的分辨率；分辨率越高/像素越多，图像看起来更像连续的。
quantity: 对颜色进行量化，越细分图像失真越小。
RGB图：常常有三张图，分别表示R，G，B三个channel，来表示一帧画面。举例来说，一秒钟30帧，则需要30*3*512*512*8 bit，即大约188mb。廉价的处理方法是在一张图上每个像素只取一种颜色，而邻近像素分别取不同像素。
如果采取较少的颜色，可以使图像所占空间变小，但是使图像的颜色变化不再圆滑。常用方法是n*ceil(x/n)，其中n为压缩倍数，通常为2的m次方。
简单来说，图像是一个二维矩阵，每个元素是一个RGB；或者三个二维矩阵，分别表达RGB。
三. 图像基本操作
邻居：有4邻居和8邻居（包含角）两种定义。不同定义方法有不同的操作方法。
相加：直接将两张图的矩阵相加。举例：增强（去噪）。
相减：直接将两张图的矩阵相减。
union：集合取union
取反：略
用自己+所有相邻像素的平均值取代自己：模糊、去噪
傅里叶变换：
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