計算機視覺的研究對象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場景，例如三維場景的重建。計算機視覺的研究很大程度上針對圖像的內容。圖象處理與圖像分析的研究對象主要是二維圖像，實現(xiàn)圖像的轉化，尤其針對像素級的操作，例如提高圖像對比度，邊緣提取，去噪聲和幾何變換如圖像旋轉。這一特征表明無論是圖像處理還是圖像分析其研究內容都和圖像的具體內容無關。機器視覺主要是指工業(yè)領域的視覺研究，例如自主機器人的視覺，用于檢測和測量的視覺。這表明在這一領域通過軟件硬件，圖像感知與控制理論往往與圖像處理得到緊密結合來實現(xiàn)高效的機器人控制或各種實時操作。計算機視覺既是工程領域，也是科學領域中的一個富有挑戰(zhàn)性重要研究領域。奉賢區(qū)提供數(shù)字視覺設計優(yōu)勢

在建立計算機視覺系統(tǒng)時需要用到上述學科中的有關技術，但計算機視覺研究的內容要比這些學科更為***。計算機視覺的研究與人類視覺的研究密切相關。為實現(xiàn)建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計算機視覺系統(tǒng)的目標需要建立人類視覺的計算機理論。計算機視覺領域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領域的先驅可追溯到更早的時候，但是直到20世紀70年代后期，當計算機的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)時，計算機視覺才得到了正式的關注和發(fā)展。然而這些發(fā)展往往起源于其他不同領域的需要，因而何謂“計算機視覺問題”始終沒有得到正式定義，很自然地，“計算機視覺問題”應當被如何解決也沒有成型的公式。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設計供應商其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數(shù)學和統(tǒng)計學、神經(jīng)生理學和認知科學等。

運動基于序列圖像的對物體運動的監(jiān)測包含多種類型，諸如：自體運動：監(jiān)測攝像機的三維剛性運動。圖像跟蹤：跟蹤運動的物體。場景重建給定一個場景的二或多幅圖像或者一段錄像，場景重建尋求為該場景建立一個計算機模型/三維模型。**簡單的情況便是生成一組三維空間中的點。更復雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。圖像恢復圖像恢復的目標在于移除圖像中的噪聲，例如儀器噪聲，模糊等。計算機視覺系統(tǒng)的結構形式很大程度上依賴于其具體應用方向。有些是**工作的，用于解決具體的測量或檢測問題；也有些作為某個大型復雜系統(tǒng)的組成部分出現(xiàn)，比如和機械控制系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，人機接口設備協(xié)同工作。計算機視覺系統(tǒng)的具體實現(xiàn)方法同時也由其功能決定——是預先固定的抑或是在運行過程中自動學習調整。盡管如此，有些功能卻幾乎是每個計算機系統(tǒng)都需要具備的：

數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統(tǒng)計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發(fā)領域，數(shù)據(jù)可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。“數(shù)據(jù)可視化”這條術語實現(xiàn)了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統(tǒng)一。數(shù)據(jù)可視化技術包含以下幾個基本概念：1、數(shù)據(jù)空間：是由n維屬性和m個元素組成的數(shù)據(jù)集所構成的多維信息空間；2、數(shù)據(jù)開發(fā)：是指利用一定的算法和工具對數(shù)據(jù)進行定量的推演和計算；3、數(shù)據(jù)分析：指對多維數(shù)據(jù)進行切片、塊、旋轉等動作剖析數(shù)據(jù)，從而能多角度多側面觀察數(shù)據(jù)；醫(yī)學中對細胞或組織不正常技能的發(fā)現(xiàn)，交通監(jiān)視儀器對過往車輛的發(fā)現(xiàn)。

計算機視覺在醫(yī)療領域的應用還包括增強人類的感知能力，例如超聲圖像或X射線圖像，以降低受噪聲影響的圖像。 [5]第二個應用程序區(qū)域中的計算機視覺是在工業(yè)，有時也被稱為機器視覺，在那里信息被提取為支撐制造工序的目的。一個例子是質量控制，其中的信息或**終產(chǎn)品被自動檢測。機器視覺也被大量用于農(nóng)業(yè)。***上的應用很可能是計算機視覺比較大的地區(qū)之一。**明顯的例子是探測敵方士兵或車輛和導彈制導。更先進的系統(tǒng)為導彈制導發(fā)送導彈的區(qū)域，而不是一個特定的目標，并且當導彈到達基于本地獲取的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的目標做出選擇。現(xiàn)代***概念，如“戰(zhàn)場感知”，意味著各種傳感器，包括圖像傳感器，提供了豐富的有關作戰(zhàn)的場景，可用于支持戰(zhàn)略決策的信息。在這種情況下，數(shù)據(jù)的自動處理，用于減少復雜性和融合來自多個傳感器的信息，以提高可靠性。計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。閔行區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設計選擇

計算機視覺包括圖像處理和模式識別，除此之外，它還包括空間形狀的描述，幾何建模以及認識過程。奉賢區(qū)提供數(shù)字視覺設計優(yōu)勢

關于數(shù)據(jù)可視化的適用范圍，存在著不同的劃分方法。一個常見的關注焦點就是信息的呈現(xiàn)。邁克爾·弗蘭德利(2008)，提出了數(shù)據(jù)可視化的兩個主要的組成部分：統(tǒng)計圖形和主題圖。《Data Visualization: Modern Approaches》（意為“數(shù)據(jù)可視化：現(xiàn)代方法”）(2007)，概括闡述了數(shù)據(jù)可視化的下列主題 ：1、思維導圖2、新聞的顯示3、數(shù)據(jù)的顯示4、連接的顯示5、網(wǎng)站的顯示6、文章與資源7、工具與服務所有這些主題全都與圖形設計和信息表達密切相關。奉賢區(qū)提供數(shù)字視覺設計優(yōu)勢

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