短語“Visualization in Scientific Computing”（意為“科學(xué)計算之中的可視化”）后來變成了“Scientific Visualization”（即“科學(xué)可視化”），而前者**初指的是作為科學(xué)計算之組成部分的可視化：也就是科學(xué)與工程實踐當中對于計算機建模和模擬的運用。信息可視化更近一些的時候，可視化也日益尤為關(guān)注數(shù)據(jù)，包括那些來自商業(yè)、財務(wù)、行政管理、數(shù)字媒體等方面的大型異質(zhì)性數(shù)據(jù)**。二十世紀90年代初期，人們發(fā)起了一個新的，稱為“信息可視化”的研究領(lǐng)域，旨在為許多應(yīng)用領(lǐng)域之中對于抽象的異質(zhì)性數(shù)據(jù)集的分析工作提供支持。因此，21世紀人們正在逐漸接受這個同時涵蓋科學(xué)可視化與信息可視化領(lǐng)域的新生術(shù)語“數(shù)據(jù)可視化” 。計算機視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴于其具體應(yīng)用方向。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計優(yōu)勢

幾乎在每個計算機視覺技術(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：識別一個計算機視覺，圖像處理和機器視覺所共有的經(jīng)典問題便是判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個特定的物體，圖像特征或運動狀態(tài)。這一問題通常可以通過機器自動解決，但是到目前為止，還沒有某個單一的方法能夠***的對各種情況進行判定：在任意環(huán)境中識別任意物體。現(xiàn)有技術(shù)能夠也只能夠很好地解決特定目標的識別，比如簡單幾何圖形識別，人臉識別，印刷或手寫文件識別或者車輛識別。而且這些識別需要在特定的環(huán)境中，具有指定的光照，背景和目標姿態(tài)要求。嘉定區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計平臺計算機視覺是一門關(guān)于如何運用照相機和計算機來獲取我們所需的，被拍攝對象的數(shù)據(jù)與信息的學(xué)問。

計算機視覺，圖象處理，圖像分析，機器人視覺和機器視覺是彼此緊密關(guān)聯(lián)的學(xué)科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發(fā)現(xiàn)在技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域上他們都有著相當大部分的重疊。這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。然而，各研究機構(gòu)，學(xué)術(shù)期刊，會議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個領(lǐng)域，于是各種各樣的用來區(qū)分這些學(xué)科的特征便被提了出來。下面將給出一種區(qū)分方法，盡管并不能說這一區(qū)分方法完全準確。

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(fù)雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。圖像恢復(fù)圖像恢復(fù)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(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴于其具體應(yīng)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(fù)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(shè)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(yù)先固定的抑或是在運行過程中自動學(xué)習(xí)調(diào)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：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。

計算機視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)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(yīng)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(zhì)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(yīng)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(dǎo)彈制導(dǎo)。更先進的系統(tǒng)為導(dǎo)彈制導(dǎo)發(fā)送導(dǎo)彈的區(qū)域，而不是一個特定的目標，并且當導(dǎo)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(guān)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(fù)雜性和融合來自多個傳感器的信息，以提高可靠性。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發(fā)現(xiàn)在技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域上他們都有著相當大部分的重疊。嘉定區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計平臺

計算機視覺涉及的被用于許多領(lǐng)域自動化圖像分析的技術(shù)。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計優(yōu)勢

識別的幾個具體應(yīng)用方向：基于內(nèi)容的圖像提取：在巨大的圖像**中尋找包含指定內(nèi)容的所有圖片。被指定的內(nèi)容可以是多種形式，比如一個紅色的大致是圓形的圖案，或者一輛自行車。在這里對后一種內(nèi)容的尋找顯然要比前一種更復(fù)雜，因為前一種描述的是一個低級直觀的視覺特征，而后者則涉及一個抽象概念（也可以說是高級的視覺特征），即‘自行車’，顯然的一點就是自行車的外觀并不是固定的。姿態(tài)評估：對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如：對機器臂姿態(tài)和位置的評估。光學(xué)字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進行識別鑒別，通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計優(yōu)勢

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