關(guān)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(gè)常見的關(guān)注焦點(diǎn)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(gè)主要的組成部分：統(tǒng)計(jì)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(dǎo)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(wù)所有這些主題全都與圖形設(shè)計(jì)和信息表達(dá)密切相關(guān)。可通過處理使輸出圖象有較高的信-噪比，或通過增強(qiáng)處理突出圖象的細(xì)節(jié)，以便于操作員的檢驗(yàn)。寶山區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)收費(fèi)

一個(gè)較新的應(yīng)用領(lǐng)域是自主車，其中包括潛水，陸上車輛（帶輪子，轎車或卡車的小機(jī)器人），高空作業(yè)車和無人機(jī)（UAV）。自主化水平，從完全**的（無人）的車輛范圍為汽車，其中基于計(jì)算機(jī)視覺的系統(tǒng)支持驅(qū)動(dòng)程序或在不同情況下的試驗(yàn)。完全自主的汽車通常使用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行導(dǎo)航時(shí)，即知道它在哪里，或用于生產(chǎn)的環(huán)境（地圖SLAM）和用于檢測障礙物。它也可以被用于檢測特定任務(wù)的特定事件，例如，一個(gè)UAV尋找森林火災(zāi)。支承系統(tǒng)的例子是障礙物警報(bào)系統(tǒng)中的汽車，以及用于飛行器的自主著陸系統(tǒng)。數(shù)家汽車制造商已經(jīng)證明了系統(tǒng)的汽車自動(dòng)駕駛，但該技術(shù)還沒有達(dá)到一定的水平，就可以投放市場。有***自主車型，從先進(jìn)的導(dǎo)彈，無人機(jī)的偵察任務(wù)或?qū)椀闹茖?dǎo)充足的例子。太空探索已經(jīng)正在使用計(jì)算機(jī)視覺，自主車比如，美國宇航局的火星探測漫游者和歐洲航天局的ExoMars火星漫游者。寶山區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)收費(fèi)幾乎在每個(gè)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問題。

但由于圖像數(shù)據(jù)的特有屬性，很多計(jì)算機(jī)視覺中發(fā)展起來的方法，在單元信號(hào)的處理方法中卻找不到對(duì)應(yīng)版本。這類方法的一個(gè)主要特征，便是他們的非線性以及圖像信息的多維性，以上二點(diǎn)作為計(jì)算機(jī)視覺的一部分，在信號(hào)處理學(xué)中形成了一個(gè)特殊的研究方向。除了上面提到的領(lǐng)域，很多研究課題同樣可被當(dāng)作純粹的數(shù)學(xué)問題。例如，計(jì)算機(jī)視覺中的很多問題，其理論基礎(chǔ)便是統(tǒng)計(jì)學(xué)，比較好化理論以及幾何學(xué)。如何使既有方法通過各種軟硬件實(shí)現(xiàn)，或說如何對(duì)這些方法加以修改，而使之獲得合理的執(zhí)行速度而又不損失足夠精度，是現(xiàn)今電腦視覺領(lǐng)域的主要課題。

數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集（有時(shí)縮寫為DAQ或DAS），又稱為“數(shù)據(jù)獲取”或“數(shù)據(jù)收集”，是指對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行采樣，以便產(chǎn)生可供計(jì)算機(jī)處理的數(shù)據(jù)的過程。通常，數(shù)據(jù)采集過程之中包括為了獲得所需信息，對(duì)于信號(hào)和波形進(jìn)行采集并對(duì)它們加以處理的步驟。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的組成元件當(dāng)中包括用于將測量參數(shù)轉(zhuǎn)換成為電信號(hào)的傳感器，而這些電信號(hào)則是由數(shù)據(jù)采集硬件來負(fù)責(zé)獲取的。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)，但數(shù)據(jù)挖掘往往傾向于關(guān)注較大型的數(shù)據(jù)集，較少側(cè)重于推理，且常常采用的是**初為另外一種不同目的而采集的數(shù)據(jù)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。

01:22AI小百科：計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺既是工程領(lǐng)域，也是科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)富有挑戰(zhàn)性重要研究領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺是一門綜合性的學(xué)科，它已經(jīng)吸引了來自各個(gè)學(xué)科的研究者參加到對(duì)它的研究之中。其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程、信號(hào)處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。計(jì)算機(jī)視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺***作為輸入敏感手段，由計(jì)算機(jī)來代替大腦完成處理和解釋。計(jì)算機(jī)視覺的**終研究目標(biāo)就是使計(jì)算機(jī)能像人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力。要經(jīng)過長期的努力才能達(dá)到的目標(biāo)計(jì)算機(jī)視覺涉及的被用于許多領(lǐng)域自動(dòng)化圖像分析的技術(shù)。金山區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)選擇

這時(shí)計(jì)算機(jī)必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計(jì)算機(jī)就是智能計(jì)算機(jī)。寶山區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)收費(fèi)

幾乎在每個(gè)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問題。這些經(jīng)典的問題包括：識(shí)別一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺，圖像處理和機(jī)器視覺所共有的經(jīng)典問題便是判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個(gè)特定的物體，圖像特征或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這一問題通常可以通過機(jī)器自動(dòng)解決，但是到目前為止，還沒有某個(gè)單一的方法能夠***的對(duì)各種情況進(jìn)行判定：在任意環(huán)境中識(shí)別任意物體。現(xiàn)有技術(shù)能夠也只能夠很好地解決特定目標(biāo)的識(shí)別，比如簡單幾何圖形識(shí)別，人臉識(shí)別，印刷或手寫文件識(shí)別或者車輛識(shí)別。而且這些識(shí)別需要在特定的環(huán)境中，具有指定的光照，背景和目標(biāo)姿態(tài)要求。寶山區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)收費(fèi)

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