从数字图像处理到深度学习视觉模型，覆盖空间/频率域与神经网络
像素、采样量化、灰度直方图、邻域与连通性
进入学习 → 02基础平滑/锐化、卷积、均值/中值/高斯、拉普拉斯/Sobel
进入学习 → 03进阶傅里叶变换、低通/高通滤波、频域卷积定理
进入学习 → 04基础RGB/HSI/CMYK、伪彩色、彩色变换与分割
进入学习 → 05进阶感知机、反向传播、激活函数、损失与优化
进入学习 → 06高级特征表示、自监督、嵌入与降维
进入学习 → 07高级自注意力、多头注意力、位置编码、ViT
进入学习 → 08进阶卷积/池化、经典网络、感受野与参数共享
进入学习 → 09高级图像分类、目标检测、IoU 评估、CLIP 对比学习
进入学习 → 10高级判别vs生成、VAE、扩散模型DDPM、能量模型、SDE
进入学习 →10 大主题考点全覆盖 · 必背公式 · 高频问法 · 综合题库（30选择+22填空）