从6月23日第一次开始看Machine Vision——Theory, Algorithms, Practicalities开始，断断续续，现在进度还是很慢，打算从现在开始一周一章
作者是E. R. Davies，英国人，著名机器视觉专家，英国物理学会会士、IEEE会士、英国机器视觉协会的执行委员。毕业于牛津大学（Machine Vision最强的学校之一，我崇拜——之前一直崇拜Stanford，CMU，但在看了他们的研究方向后毅然叛变），现任伦敦大学皇家霍洛威学院机器视觉教授。在机器视觉、图像分析、自动视觉监测、噪声抑制技术等方面有丰富的教学和科研经验。稍后会找到他的个人主页....以上这段我是抄书后的
这份读后感是实时更新，会标注原著的说法以及我个人的理解，对此书的一个好感就是全面、基础，同时在描述具体内容时辅以效果图、伪代码促进更好的理解和应用。这种写作思路，我觉得很值得我们国人学习，这也许就是大师的风采....
在本书的阅读过程中，我也配以《数字图像处理》，姚敏，机械工业出版社这本书进行理解....
Chapter 1: 介绍了机器视觉的挑战和发展史
Part 1: Low-level vision
Chapter 2: Images and Image operations：主要介绍了图像的预处理、存储方式和一些基本的图像操作，以及预处理的几种操作：Gray-scale（灰度图），Binary Images（二进制图像），Image Accumulation（图像叠加的去噪），卷积，点扩散，直方图等……
Chapter 3（正在进行时，完整地稍后总结）: Basic Image Filtering Operations:这里主要说了基本的图像过滤操作，介绍了很多过滤方法的效果、原理、伪代码描述的方式，具体的内容：Noise Suppression by Gaussian Smoothing（采用高斯平滑技术的去噪），Median Filter（中值过滤），Mode Filter（模式过滤）……
continue....
