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來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-12-05

數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的起源,可以追溯到二十世紀(jì)50年代計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的早期。當(dāng)時(shí),人們利用計(jì)算機(jī)創(chuàng)建出了首批圖形圖表。科學(xué)可視化1987年,由布魯斯·麥考梅克、托馬斯·德房蒂和瑪克辛·布朗所編寫(xiě)的美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)報(bào)告《Visualization in Scientific Computing》(意為“科學(xué)計(jì)算之中的可視化”) ,對(duì)于這一領(lǐng)域產(chǎn)生了大幅度的促進(jìn)和刺激。這份報(bào)告之中強(qiáng)調(diào)了新的基于計(jì)算機(jī)的可視化技術(shù)方法的必要性。隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的迅速提升,人們建立了規(guī)模越來(lái)越大,復(fù)雜程度越來(lái)越高的數(shù)值模型,從而造就了形形**體積龐大的數(shù)值型數(shù)據(jù)集。同時(shí),人們不但利用醫(yī)學(xué)掃描儀和顯微鏡之類的數(shù)據(jù)采集設(shè)備產(chǎn)生大型的數(shù)據(jù)集,而且還利用可以保存文本、數(shù)值和多媒體信息的大型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)收集數(shù)據(jù)。因而,就需要高級(jí)的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)與方法來(lái)處理和可視化這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集。 [計(jì)算機(jī)視覺(jué)就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺(jué)作為輸入敏感手段,由計(jì)算機(jī)來(lái)代替大腦完成處理和解釋。楊浦區(qū)本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)平臺(tái)

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6)相互作用,例如,當(dāng)輸入到一個(gè)裝置,用于計(jì)算機(jī)人的交互;(7)自動(dòng)檢測(cè),例如,在制造業(yè)的應(yīng)用程序。(8)自動(dòng)汽車駕駛 [3](9)面部識(shí)別 [4]其中**突出的應(yīng)用領(lǐng)域是醫(yī)療計(jì)算機(jī)視覺(jué)和醫(yī)學(xué)圖像處理。這個(gè)區(qū)域的特征的信息從圖像數(shù)據(jù)中提取用于使患者的醫(yī)療診斷的目的。通常,圖像數(shù)據(jù)是在顯示顯微鏡圖像,X射線圖像,血管造影圖像,超聲圖像和斷層圖像。可以從這樣的圖像數(shù)據(jù)中提取的一個(gè)例子是檢測(cè)**,***或其他惡性變化。它也可以是***的尺寸,血流量等。這種應(yīng)用領(lǐng)域還支持通過(guò)提供醫(yī)學(xué)研究的測(cè)量。楊浦區(qū)本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)平臺(tái)不難想象,具有視覺(jué)的機(jī)器的應(yīng)用前景能有多么地寬廣。

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高級(jí)處理到了這一步,數(shù)據(jù)往往具有很小的數(shù)量,例如圖像中經(jīng)先前處理被認(rèn)為含有目標(biāo)物體的部分。這時(shí)的處理包括:驗(yàn)證得到的數(shù)據(jù)是否符合前提要求;估測(cè)特定系數(shù),比如目標(biāo)的姿態(tài),體積;對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類。高級(jí)處理有理解圖像內(nèi)容的含義,是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的高階處理,主要是在圖像分割的基礎(chǔ)上再經(jīng)行對(duì)分割出的圖像塊進(jìn)行理解,例如進(jìn)行識(shí)別等操作。光源布局影響大需審慎考量。正確的選擇鏡組,考量倍率、空間、尺寸、失真… 。選擇合適的攝影機(jī)(CCD),考量功能、規(guī)格、穩(wěn)定性、耐用...。視覺(jué)軟件開(kāi)發(fā)需靠經(jīng)驗(yàn)累積,多嘗試、思考問(wèn)題的解決途徑。以創(chuàng)造精度的不斷提升,縮短處理時(shí)間為**終目標(biāo)。end。

其他應(yīng)用領(lǐng)域包括:(1)支持視覺(jué)***制作的電影和廣播,例如,攝像頭跟蹤(運(yùn)動(dòng)匹配)。(2)監(jiān)視。視覺(jué)是各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域,如制造業(yè)、檢驗(yàn)、文檔分析、醫(yī)療診斷,和***等領(lǐng)域中各種智能/自主系統(tǒng)中不可分割的一部分。由于它的重要性,一些先進(jìn)國(guó)家,例如美國(guó)把對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究列為對(duì)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)有***影響的科學(xué)和工程中的重大基本問(wèn)題,即所謂的重大挑戰(zhàn)(grand challenge)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的挑戰(zhàn)是要為計(jì)算機(jī)和機(jī)器人開(kāi)發(fā)具有與人類水平相當(dāng)?shù)囊曈X(jué)能力。機(jī)器視覺(jué)需要圖象信號(hào),紋理和顏色建模,幾何處理和推理,以及物體建模。一個(gè)有能力的視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)該把所有這些處理都緊密地集成在一起。作為一門學(xué)科,計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)始于60年代初,但在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本研究中的許多重要進(jìn)展是在80年代取得的。計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人類視覺(jué)密切相關(guān),對(duì)人類視覺(jué)有一個(gè)正確的認(rèn)識(shí)將對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究非常有益。為此我們將先介紹人類視覺(jué)。圖像跟蹤:跟蹤運(yùn)動(dòng)的物體。

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幾乎在每個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問(wèn)題。這些經(jīng)典的問(wèn)題包括:識(shí)別一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué),圖像處理和機(jī)器視覺(jué)所共有的經(jīng)典問(wèn)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(wèn)題通常可以通過(guò)機(jī)器自動(dòng)解決,但是到目前為止,還沒(méi)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(jiǎn)單幾何圖形識(shí)別,人臉識(shí)別,印刷或手寫(xiě)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。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(wèn)題。靜安區(qū)品牌數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)

圖像恢復(fù)的目標(biāo)在于移除圖像中的噪聲,例如儀器噪聲,模糊等。楊浦區(qū)本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)平臺(tái)

在建立計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)時(shí)需要用到上述學(xué)科中的有關(guān)技術(shù),但計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的內(nèi)容要比這些學(xué)科更為***。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究與人類視覺(jué)的研究密切相關(guān)。為實(shí)現(xiàn)建立與人的視覺(jué)系統(tǒng)相類似的通用計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的目標(biāo)需要建立人類視覺(jué)的計(jì)算機(jī)理論。計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的突出特點(diǎn)是其多樣性與不完善性。這一領(lǐng)域的先驅(qū)可追溯到更早的時(shí)候,但是直到20世紀(jì)70年代后期,當(dāng)計(jì)算機(jī)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(shí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。然而這些發(fā)展往往起源于其他不同領(lǐng)域的需要,因而何謂“計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題”始終沒(méi)有得到正式定義,很自然地,“計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題”應(yīng)當(dāng)被如何解決也沒(méi)有成型的公式。楊浦區(qū)本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)平臺(tái)

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