計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，更進(jìn)一步的說(shuō)，就是是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等機(jī)器視覺(jué)，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。作為一個(gè)科學(xué)學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來(lái)幫助做一個(gè)“決定”的信息。因?yàn)楦兄梢钥醋魇菑母泄傩盘?hào)中提取信息，所以計(jì)算機(jī)視覺(jué)也可以看作是研究如何使人工系統(tǒng)從圖像或多維數(shù)據(jù)中“感知”的科學(xué)。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。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)

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。嘉定區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)服務(wù)電話其中突出的應(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。

而是反過(guò)來(lái)讓計(jì)算機(jī)來(lái)適應(yīng)人的習(xí)慣和要求，以人所習(xí)慣的方式與人進(jìn)行信息交換，也就是讓計(jì)算機(jī)具有視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)和說(shuō)話等能力。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)。智能計(jì)算機(jī)不但使計(jì)算機(jī)更便于為人們所使用，同時(shí)如果用這樣的計(jì)算機(jī)來(lái)控制各種自動(dòng)化裝置特別是智能機(jī)器人，就可以使這些自動(dòng)化系統(tǒng)和智能機(jī)器人具有適應(yīng)環(huán)境，和自主作出決策的能力。這就可以在各種場(chǎng)合取代人的繁重工作，或代替人到各種危險(xiǎn)和惡劣環(huán)境中完成任務(wù)。

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。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中模式識(shí)別技術(shù)經(jīng)常用于對(duì)圖象中的某些部分，例如分割區(qū)域的識(shí)別和分類。

二次取樣保證圖像坐標(biāo)的正確；平滑去噪來(lái)濾除感知器引入的設(shè)備噪聲；提高對(duì)比度來(lái)保證實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息可以被檢測(cè)到；調(diào)整尺度空間使圖像結(jié)構(gòu)適合局部應(yīng)用。特征提取從圖像中提取各種復(fù)雜度的特征。例如：線，邊緣提取；局部化的特征點(diǎn)檢測(cè)如邊角檢測(cè)，斑點(diǎn)檢測(cè)；更復(fù)雜的特征可能與圖像中的紋理形狀或運(yùn)動(dòng)有關(guān)。檢測(cè)分割在圖像處理過(guò)程中，有時(shí)會(huì)需要對(duì)圖像進(jìn)行分割來(lái)提取有價(jià)值的用于后繼處理的部分，例如篩選特征點(diǎn)；分割一或多幅圖片中含有特定目標(biāo)的部分。鑒別：識(shí)別辨認(rèn)單一物體本身。例如：某一人臉的識(shí)別，某一指紋的識(shí)別。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)

在許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中，計(jì)算機(jī)被預(yù)編程，以解決特定的任務(wù)，但基于學(xué)習(xí)的方法現(xiàn)在正變得越來(lái)越普遍。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)

另一方面，F(xiàn)rits H. Post (2002)則從計(jì)算機(jī)科學(xué)的視角，將這一領(lǐng)域劃分為如下多個(gè)子領(lǐng)域：1、可視化算法與技術(shù)方法2、立體可視化3、信息可視化4、多分辨率方法5、建模技術(shù)方法6、交互技術(shù)方法與體系架構(gòu)數(shù)據(jù)可視化的成功，應(yīng)歸于其背后基本思想的完備性。依據(jù)數(shù)據(jù)及其內(nèi)在模式和關(guān)系，利用計(jì)算機(jī)生成的圖像來(lái)獲得深入認(rèn)識(shí)和知識(shí)。其第二個(gè)前提就是利用人類感覺(jué)系統(tǒng)的廣闊帶寬來(lái)操縱和解釋錯(cuò)綜復(fù)雜的過(guò)程、涉及不同學(xué)科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集以及來(lái)源多樣的大型抽象數(shù)據(jù)**的模擬。這些思想和概念極其重要，對(duì)于計(jì)算科學(xué)與工程方法學(xué)以及管理活動(dòng)都有著精深而又***的影響。《Data Visualization: The State of the Art》（意為“數(shù)據(jù)可視化：前列技術(shù)水平”）一書(shū)當(dāng)中重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了各種應(yīng)用領(lǐng)域與它們各自所特有的問(wèn)題求解可視化技術(shù)方法之間的相互作用。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)

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