第二章(笔记)

1.空间分辨率:对图像中最小可辩别细节的测量
2.度量方法:单位距离线对、单位距离像素
3.图像分辨率:单位距离中最大数量的可观察线对
4.强度分辨率:在强度等级中最小的能察觉到的变化,经常将量化强度的位数作为强度分辨率
5.等优曲线:不同的点代表着虽然图片的大小(N*N)以及图片的强度( 2k )不同,但是图片的质量(主观性)是一样的
6.插值:使用已知的位置的值去估计未知的位置的值
    双线性插值:

v(x,y)=ax+by+cxy+d

    双三次插值:
v(x,y)=i=03j=03aijxiyj

7.在(x,y)处的像素点p四个水平以及垂直方向的像素点,记为 N4(p) ,同时四个对角线处的像素点,记作 ND(p) ,这些像素点统一记作 N8(p)
8.图像的4-邻接性、8-邻接性、m-邻接性
9.图像像素之间的距离测量方式:欧几里得距离、曼哈顿距离、棋盘距离
10.线性操作算子(满足两点性质):可加性、同次性
11.集合的操作:并、交、差……
12.逻辑操作:与、或、抑或……
13.空间操作:单一像素的操作(变换函数)、近邻操作(求平均)
14.几何空间变换(两个部分):坐标的空间变换、强度的插值
15.一种重要的变换:仿射变换
[x y 1]=[v w 1]T=[v w 1]t11t21t31t12t22t32t13t23t33

细分就有恒等变换、尺度变换、旋转变换、平移变换、竖直方向的剪切变换、水平方向的剪切变换
16.利用输入图像和参考图像之间的控制点求解变换关系,并且反推原来的图像,将原来的图像和反推得到的图像做差,并观察结果
17.图像的变换:原图像(空间域) 变换 操作处理 逆变换 新的图像(空间域),中间的过程均是变换域

在人工智能研究中,状态空间法是一种基于解空间的问题表示和求解方法。该方法通过在可能的解空间内寻找一个解来求解问题。状态空间法以状态和算符为基础来表示和求解问题。在传统人工智能问题中,复杂的求解技术都离不开表示与搜索这两个方面的内容,其中状态空间表示是其中的一个重要概念。状态空间法采用试探搜索方法,在某个可能的解空间内寻找一个解来求解问题。图解人工智能第二章学习笔记中可能会涉及到状态空间法的概念和问题状态描述。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [人工智能及其应用——第二章学习笔记(上)](https://blog.youkuaiyun.com/JallinRicher/article/details/122752897)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [《人工智能及其应用》课程笔记(二)第2章 知识表示方法](https://blog.youkuaiyun.com/qq_46485137/article/details/122101559)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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