计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是,人类视觉系统是迄今为止,人们所知道的功能**强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样,对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。因此,用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理,建立人类视觉的计算理论。这方面的研究被称为计算视觉(Computational Vision)。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。人类正在进入信息时代,计算机将越来越***地进入几乎所有领域。计算机视觉是一门综合性的学科,它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。上海提供数字视觉设计选择
计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景,例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。图象处理与图像分析的研究对象主要是二维图像,实现图像的转化,尤其针对像素级的操作,例如提高图像对比度,边缘提取,去噪声和几何变换如图像旋转。这一特征表明无论是图像处理还是图像分析其研究内容都和图像的具体内容无关。机器视觉主要是指工业领域的视觉研究,例如自主机器人的视觉,用于检测和测量的视觉。这表明在这一领域通过软件硬件,图像感知与控制理论往往与图像处理得到紧密结合来实现高效的机器人控制或各种实时操作。普陀区品牌数字视觉设计报价人类正在进入信息时代,计算机将越来越进入几乎所有领域。
ACCV:Asian Conference on Computer Vision,亚洲计算机视觉大会顶刊PAMI:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE 模式分析与机器智能杂志IJCV:International Journal on Computer Vision,国际计算机视觉杂志较好期刊TIP:IEEE Transactions on Image Processing,IEEE图像处理杂志CVIU:Computer Vision and Image Understanding,计算机视觉与图像理解PR:Pattern Recognition,模式识别PRL:Pattern Recognition Letters,模式识别快报
关于数据可视化的适用范围,存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。迈克尔·弗兰德利(2008),提出了数据可视化的两个主要的组成部分:统计图形和主题图。《Data Visualization: Modern Approaches》(意为“数据可视化:现代方法”)(2007),概括阐述了数据可视化的下列主题 :1、思维导图2、新闻的显示3、数据的显示4、连接的显示5、网站的显示6、文章与资源7、工具与服务所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。
几乎在每个计算机视觉技术的具体应用都要解决一系列相同的问题。这些经典的问题包括:识别一个计算机视觉,图像处理和机器视觉所共有的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体,图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决,但是到目前为止,还没有某个单一的方法能够***的对各种情况进行判定:在任意环境中识别任意物体。现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别,比如简单几何图形识别,人脸识别,印刷或手写文件识别或者车辆识别。而且这些识别需要在特定的环境中,具有指定的光照,背景和目标姿态要求。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。松江区本地数字视觉设计联系方式
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但由于图像数据的特有属性,很多计算机视觉中发展起来的方法,在单元信号的处理方法中却找不到对应版本。这类方法的一个主要特征,便是他们的非线性以及图像信息的多维性,以上二点作为计算机视觉的一部分,在信号处理学中形成了一个特殊的研究方向。除了上面提到的领域,很多研究课题同样可被当作纯粹的数学问题。例如,计算机视觉中的很多问题,其理论基础便是统计学,比较好化理论以及几何学。如何使既有方法通过各种软硬件实现,或说如何对这些方法加以修改,而使之获得合理的执行速度而又不损失足够精度,是现今电脑视觉领域的主要课题。上海提供数字视觉设计选择
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