短语“Visualization in Scientific Computing”（意为“科学计算之中的可视化”）后来变成了“Scientific Visualization”（即“科学可视化”），而前者**初指的是作为科学计算之组成部分的可视化：也就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。信息可视化更近一些的时候，可视化也日益尤为关注数据，包括那些来自商业、财务、行政管理、数字媒体等方面的大型异质性数据**。二十世纪90年代初期，人们发起了一个新的，称为“信息可视化”的研究领域，旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。因此，21世纪人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化与信息可视化领域的新生术语“数据可视化” 。其中突出的应用领域是医疗计算机视觉和医学图像处理。静安区提供数字视觉设计平台

模式识别使用各种方法从信号中提取信息，主要运用统计学的理论。此领域的一个主要方向便是从图像数据中提取信息。还有一个领域被称为成像技术。这一领域**初的研究内容主要是制作图像，但有时也涉及到图像分析和处理。例如，医学成像就包含大量的医学领域的图像分析。对于所有这些领域，一个可能的过程是你在计算机视觉的实验室工作，工作中从事着图象处理，**终解决了机器视觉领域的问题，然后把自己的成果发表在了模式识别的会议上。普陀区品牌数字视觉设计供应商家自体运动：监测摄像机的三维刚性运动。

识别的几个具体应用方向：基于内容的图像提取：在巨大的图像**中寻找包含指定内容的所有图片。被指定的内容可以是多种形式，比如一个红色的大致是圆形的图案，或者一辆自行车。在这里对后一种内容的寻找显然要比前一种更复杂，因为前一种描述的是一个低级直观的视觉特征，而后者则涉及一个抽象概念（也可以说是高级的视觉特征），即‘自行车’，显然的一点就是自行车的外观并不是固定的。姿态评估：对某一物体相对于摄像机的位置或者方向的评估。例如：对机器臂姿态和位置的评估。光学字符识别对图像中的印刷或手写文字进行识别鉴别，通常的输出是将之转化成易于编辑的文档形式。

机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，**终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术比较大的特点是速度快、信息量大、功能多。基本简介机器视觉技术机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅*是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，**终用于实际检测、测量和控制。 [1]系统优势另一个具有重要意义的领域是神经生物学，尤其是其中生物视觉系统的部分。

计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些前列的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界。同时，物理学中的很多测量难题也可以通过计算机视觉得到解决，例如流体运动。也由此，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。另一个具有重要意义的领域是神经生物学，尤其是其中生物视觉系统的部分。通过对视觉设计（海报，详情页等）中的设计元素的拆分，基于动态的HTML图层叠加来模拟图文设计的全过程。金山区提供数字视觉设计优势

姿态评估：对某一物体相对于摄像机的位置或者方向的评估。例如：对机器臂姿态和位置的评估。静安区提供数字视觉设计平台

模式识别模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图像分成予定的类别。例如，文字识别或指纹识别。在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。图像理解给定一幅图像，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所**的景物，以便对图像**的内容作出决定。在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成像的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。静安区提供数字视觉设计平台

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