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來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-11-09

計(jì)算機(jī)視覺的研究對(duì)象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場(chǎng)景,例如三維場(chǎng)景的重建。計(jì)算機(jī)視覺的研究很大程度上針對(duì)圖像的內(nèi)容。圖象處理與圖像分析的研究對(duì)象主要是二維圖像,實(shí)現(xiàn)圖像的轉(zhuǎn)化,尤其針對(duì)像素級(jí)的操作,例如提高圖像對(duì)比度,邊緣提取,去噪聲和幾何變換如圖像旋轉(zhuǎn)。這一特征表明無論是圖像處理還是圖像分析其研究?jī)?nèi)容都和圖像的具體內(nèi)容無關(guān)。機(jī)器視覺主要是指工業(yè)領(lǐng)域的視覺研究,例如自主機(jī)器人的視覺,用于檢測(cè)和測(cè)量的視覺。這表明在這一領(lǐng)域通過軟件硬件,圖像感知與控制理論往往與圖像處理得到緊密結(jié)合來實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器人控制或各種實(shí)時(shí)操作。簡(jiǎn)單的情況便是生成一組三維空間中的點(diǎn)。更復(fù)雜的情況下會(huì)建立起完整的三維表面模型。靜安區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)好處

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在建立計(jì)算機(jī)視覺系統(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)視覺研究的內(nèi)容要比這些學(xué)科更為***。計(jì)算機(jī)視覺的研究與人類視覺的研究密切相關(guān)。為實(shí)現(xiàn)建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的目標(biāo)需要建立人類視覺的計(jì)算機(jī)理論。計(jì)算機(jī)視覺領(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)視覺問題”始終沒有得到正式定義,很自然地,“計(jì)算機(jī)視覺問題”應(yīng)當(dāng)被如何解決也沒有成型的公式。閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)聯(lián)系人這表明這些學(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。

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而是反過來讓計(jì)算機(jī)來適應(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、聽覺和說話等能力。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)。

機(jī)器視覺技術(shù),是一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機(jī)器視覺主要用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進(jìn)行處理并加以理解,**終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。機(jī)器視覺技術(shù)比較大的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多。基本簡(jiǎn)介機(jī)器視覺技術(shù)機(jī)器視覺主要用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能,但并不僅*是人眼的簡(jiǎn)單延伸,更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息,進(jìn)行處理并加以理解,**終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。 [1]系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)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)問題。

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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)模越來越大,復(fù)雜程度越來越高的數(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)與方法來處理和可視化這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集。 [另一個(gè)具有重要意義的領(lǐng)域是神經(jīng)生物學(xué),尤其是其中生物視覺系統(tǒng)的部分。靜安區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)好處

可通過處理使輸出圖象有較高的信-噪比,或通過增強(qiáng)處理突出圖象的細(xì)節(jié),以便于操作員的檢驗(yàn)。靜安區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)好處

幾乎在每個(gè)計(jì)算機(jī)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(shí)別一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺,圖像處理和機(jī)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(gè)特定的物體,圖像特征或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這一問題通常可以通過機(jī)器自動(dòng)解決,但是到目前為止,還沒有某個(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。靜安區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)好處

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