在整個(gè)20世紀(jì)中，人類對(duì)各種動(dòng)物的眼睛、神經(jīng)元、以及與視覺刺激相關(guān)的腦部組織都進(jìn)行了***研究，這些研究得出了一些有關(guān)“天然的”視覺系統(tǒng)如何運(yùn)作的描述（盡管仍略嫌粗略），這也形成了計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)子領(lǐng)域——人們?cè)噲D建立人工系統(tǒng)，使之在不同的復(fù)雜程度上模擬生物的視覺運(yùn)作。同時(shí)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，一些基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法也有參考部分生物機(jī)制。計(jì)算機(jī)視覺的另一個(gè)相關(guān)領(lǐng)域是信號(hào)處理。很多有關(guān)單元變量信號(hào)的處理方法，尤其是對(duì)時(shí)變信號(hào)的處理，都可以很自然的被擴(kuò)展為計(jì)算機(jī)視覺中對(duì)二元變量信號(hào)或者多元變量信號(hào)的處理方法。支持視覺制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運(yùn)動(dòng)匹配）。普陀區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)供應(yīng)商家

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系統(tǒng)的廣闊帶寬來操縱和解釋錯(cuò)綜復(fù)雜的過程、涉及不同學(xué)科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集以及來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?！禗ata Visualization: The State of the Art》（意為“數(shù)據(jù)可視化：前列技術(shù)水平”）一書當(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題求解可視化技術(shù)方法之間的相互作用。閔行區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計(jì)收費(fèi)其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程、信號(hào)處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。

運(yùn)動(dòng)基于序列圖像的對(duì)物體運(yùn)動(dòng)的監(jiān)測(cè)包含多種類型，諸如：自體運(yùn)動(dòng)：監(jiān)測(cè)攝像機(jī)的三維剛性運(yùn)動(dòng)。圖像跟蹤：跟蹤運(yùn)動(dòng)的物體。場(chǎng)景重建給定一個(gè)場(chǎng)景的二或多幅圖像或者一段錄像，場(chǎng)景重建尋求為該場(chǎng)景建立一個(gè)計(jì)算機(jī)模型/三維模型。**簡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。圖像恢復(fù)圖像恢復(fù)的目標(biāo)在于移除圖像中的噪聲，例如儀器噪聲，模糊等。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴于其具體應(yīng)用方向。有些是**工作的，用于解決具體的測(cè)量或檢測(cè)問題；也有些作為某個(gè)大型復(fù)雜系統(tǒng)的組成部分出現(xiàn)，比如和機(jī)械控制系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，人機(jī)接口設(shè)備協(xié)同工作。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)方法同時(shí)也由其功能決定——是預(yù)先固定的抑或是在運(yùn)行過程中自動(dòng)學(xué)習(xí)調(diào)整。盡管如此，有些功能卻幾乎是每個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)都需要具備的：

4、數(shù)據(jù)可視化：是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程。數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)提出了許多方法，這些方法根據(jù)其可視化的原理不同可以劃分為基于幾何的技術(shù)、面向像素技術(shù)、基于圖標(biāo)的技術(shù)、基于層次的技術(shù)、基于圖像的技術(shù)和分布式技術(shù)等等。報(bào)表類，如JReport，Excel，水晶報(bào)表，思邁特軟件（Smartbi），F(xiàn)ineReport，ActiveReports報(bào)表等。BI分析工具，如Style Intelligence、BO，BIEE, 象形科技ETHINK [1]，Yonghong Z-Suite等。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)。

其他應(yīng)用領(lǐng)域包括：（1）支持視覺***制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運(yùn)動(dòng)匹配）。（2）監(jiān)視。視覺是各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，如制造業(yè)、檢驗(yàn)、文檔分析、醫(yī)療診斷，和***等領(lǐng)域中各種智能/自主系統(tǒng)中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先進(jìn)國家，例如美國把對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的研究列為對(duì)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)有***影響的科學(xué)和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰(zhàn)（grand challenge）。計(jì)算機(jī)視覺的挑戰(zhàn)是要為計(jì)算機(jī)和機(jī)器人開發(fā)具有與人類水平相當(dāng)?shù)囊曈X能力。機(jī)器視覺需要圖象信號(hào)，紋理和顏色建模，幾何處理和推理，以及物體建模。一個(gè)有能力的視覺系統(tǒng)應(yīng)該把所有這些處理都緊密地集成在一起。作為一門學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺開始于60年代初，但在計(jì)算機(jī)視覺的基本研究中的許多重要進(jìn)展是在80年代取得的。計(jì)算機(jī)視覺與人類視覺密切相關(guān)，對(duì)人類視覺有一個(gè)正確的認(rèn)識(shí)將對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的研究非常有益。為此我們將先介紹人類視覺。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。閔行區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)聯(lián)系人

在計(jì)算機(jī)視覺中模式識(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。普陀區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)供應(yīng)商家

短語“Visualization in Scientific Computing”（意為“科學(xué)計(jì)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(jì)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(duì)于計(jì)算機(jī)建模和模擬的運(yùn)用。信息可視化更近一些的時(shí)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(cái)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(gè)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(duì)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(gè)同時(shí)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” 。普陀區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)供應(yīng)商家

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