短語“Visualization in Scientific Computing”（意為“科學(xué)計算之中的可視化”）后來變成了“Scientific Visualization”（即“科學(xué)可視化”），而前者**初指的是作為科學(xué)計算之組成部分的可視化：也就是科學(xué)與工程實(shí)踐當(dāng)中對于計算機(jī)建模和模擬的運(yùn)用。信息可視化更近一些的時候，可視化也日益尤為關(guān)注數(shù)據(jù)，包括那些來自商業(yè)、財務(wù)、行政管理、數(shù)字媒體等方面的大型異質(zhì)性數(shù)據(jù)**。二十世紀(jì)90年代初期，人們發(fā)起了一個新的，稱為“信息可視化”的研究領(lǐng)域，旨在為許多應(yīng)用領(lǐng)域之中對于抽象的異質(zhì)性數(shù)據(jù)集的分析工作提供支持。因此，21世紀(jì)人們正在逐漸接受這個同時涵蓋科學(xué)可視化與信息可視化領(lǐng)域的新生術(shù)語“數(shù)據(jù)可視化” 。在許多計算機(jī)視覺應(yīng)用中，計算機(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)在正變得越來越普遍。崇明區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計選擇

但由于圖像數(shù)據(jù)的特有屬性，很多計算機(jī)視覺中發(fā)展起來的方法，在單元信號的處理方法中卻找不到對應(yīng)版本。這類方法的一個主要特征，便是他們的非線性以及圖像信息的多維性，以上二點(diǎn)作為計算機(jī)視覺的一部分，在信號處理學(xué)中形成了一個特殊的研究方向。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。例如，計算機(jī)視覺中的很多問題，其理論基礎(chǔ)便是統(tǒng)計學(xué)，比較好化理論以及幾何學(xué)。如何使既有方法通過各種軟硬件實(shí)現(xiàn)，或說如何對這些方法加以修改，而使之獲得合理的執(zhí)行速度而又不損失足夠精度，是現(xiàn)今電腦視覺領(lǐng)域的主要課題。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計選擇另一個具有重要意義的領(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。

數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是指對大量數(shù)據(jù)加以分類整理并挑選出相關(guān)信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常為商業(yè)智能組織和金融分析師所采用；不過，在科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘也越來越多地用于從現(xiàn)代實(shí)驗與觀察方法所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)集之中提取信息。數(shù)據(jù)挖掘被描述為“從數(shù)據(jù)之中提取隱含的，先前未知的，潛在有用信息的非凡過程”，以及“從大型數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫之中提取有用信息的科學(xué)”。與企業(yè)資源規(guī)劃相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘是指對大型交易數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計分析和邏輯分析，從中尋找可能有助于決策制定工作的模式的過程。電商數(shù)據(jù)

圖像獲取一幅數(shù)字圖像是由一個或多個圖像感知器產(chǎn)生，這里的感知器可以是各種光敏攝像機(jī)，包括遙感設(shè)備，X射線斷層攝影儀，雷達(dá)，超聲波接收器等。取決于不同的感知器，產(chǎn)生的圖片可以是普通的二維圖像，三維圖組或者一個圖像序列。圖片的像素值往往對應(yīng)于光在一個或多個光譜段上的強(qiáng)度（灰度圖或彩色圖），但也可以是相關(guān)的各種物理數(shù)據(jù)，如聲波，電磁波或核磁共振的深度，吸收度或反射度。預(yù)處理在對圖像實(shí)施具體的計算機(jī)視覺方法來提取某種特定的信息前，一種或一些預(yù)處理往往被采用來使圖像滿足后繼方法的要求。例如：在計算機(jī)視覺研究中經(jīng)常利用圖象處理技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理和特征抽取。

國內(nèi)的數(shù)據(jù)可視化工具，有BDP商業(yè)數(shù)據(jù)平臺-個人版，大數(shù)據(jù)魔鏡，數(shù)據(jù)觀，F(xiàn)ineBI商業(yè)智能軟件等。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本思想，是將數(shù)據(jù)庫中每一個數(shù)據(jù)項作為單個圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析。 [2]數(shù)據(jù)可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。但是，這并不就意味著，數(shù)據(jù)可視化就一定因為要實(shí)現(xiàn)其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復(fù)雜計算機(jī)視覺包括圖像處理和模式識別，除此之外，它還包括空間形狀的描述，幾何建模以及認(rèn)識過程。長寧區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系人

這時計算機(jī)必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計算機(jī)就是智能計算機(jī)。崇明區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計選擇

計算機(jī)視覺關(guān)注的目標(biāo)在于充分理解電磁波——主要是可見光與紅外線部分——遇到物體表面被反射所形成的圖像，而這一過程便是基于光學(xué)物理和固態(tài)物理，一些前列的圖像感知系統(tǒng)甚至?xí)?yīng)用到量子力學(xué)理論，來解析影像所表示的真實(shí)世界。同時，物理學(xué)中的很多測量難題也可以通過計算機(jī)視覺得到解決，例如流體運(yùn)動。也由此，計算機(jī)視覺同樣可以被看作是物理學(xué)的拓展。另一個具有重要意義的領(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。崇明區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計選擇

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