數(shù)據(jù)可視化領域的起源，可以追溯到二十世紀50年代計算機圖形學的早期。當時，人們利用計算機創(chuàng)建出了首批圖形圖表?？茖W可視化1987年，由布魯斯·麥考梅克、托馬斯·德房蒂和瑪克辛·布朗所編寫的美國國家科學基金會報告《Visualization in Scientific Computing》（意為“科學計算之中的可視化”） ，對于這一領域產(chǎn)生了大幅度的促進和刺激。這份報告之中強調了新的基于計算機的可視化技術方法的必要性。隨著計算機運算能力的迅速提升，人們建立了規(guī)模越來越大，復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，人們不但利用醫(yī)學掃描儀和顯微鏡之類的數(shù)據(jù)采集設備產(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)庫來收集數(shù)據(jù)。因而，就需要高級的計算機圖形學技術與方法來處理和可視化這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集。 [圖像處理技術把輸入圖像轉換成具有所希望特性的另一幅圖像。浦東新區(qū)本地數(shù)字視覺設計聯(lián)系人

計算機視覺在醫(yī)療領域的應用還包括增強人類的感知能力，例如超聲圖像或X射線圖像，以降低受噪聲影響的圖像。 [5]第二個應用程序區(qū)域中的計算機視覺是在工業(yè)，有時也被稱為機器視覺，在那里信息被提取為支撐制造工序的目的。一個例子是質量控制，其中的信息或**終產(chǎn)品被自動檢測。機器視覺也被大量用于農業(yè)。***上的應用很可能是計算機視覺比較大的地區(qū)之一。**明顯的例子是探測敵方士兵或車輛和導彈制導。更先進的系統(tǒng)為導彈制導發(fā)送導彈的區(qū)域，而不是一個特定的目標，并且當導彈到達基于本地獲取的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的目標做出選擇?，F(xiàn)代***概念，如“戰(zhàn)場感知”，意味著各種傳感器，包括圖像傳感器，提供了豐富的有關作戰(zhàn)的場景，可用于支持戰(zhàn)略決策的信息。在這種情況下，數(shù)據(jù)的自動處理，用于減少復雜性和融合來自多個傳感器的信息，以提高可靠性。寶山區(qū)一站式數(shù)字視覺設計報價計算機視覺既是工程領域，也是科學領域中的一個富有挑戰(zhàn)性重要研究領域。

計算機視覺關注的目標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物理和固態(tài)物理，一些前列的圖像感知系統(tǒng)甚至會應用到量子力學理論，來解析影像所表示的真實世界。同時，物理學中的很多測量難題也可以通過計算機視覺得到解決，例如流體運動。也由此，計算機視覺同樣可以被看作是物理學的拓展。另一個具有重要意義的領域是神經(jīng)生物學，尤其是其中生物視覺系統(tǒng)的部分。

盡管如此，人們已開始掌握部分解決具體計算機視覺任務的方法，可惜這些方法通常都*適用于一群狹隘的目標（如：臉孔、指紋、文字等），因而無法被***地應用于不同場合。01:41不愧是計算機視覺**人物,時隔一年,YOLO V9目標檢測器終于來啦!!!-深度學習/機器學習/神經(jīng)網(wǎng)絡對這些方法的應用通常作為某些解決復雜問題的大規(guī)模系統(tǒng)的一個組成部分（例如醫(yī)學圖像的處理，工業(yè)制造中的質量控制與測量）。在計算機視覺的大多數(shù)實際應用當中，計算機被預設為解決特定的任務，然而基于機器學習的方法正日漸普及，一旦機器學習的研究進一步發(fā)展，未來“泛用型”的電腦視覺應用或許可以成真。計算機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，幾何建模以及認識過程。

ACCV：Asian Conference on Computer Vision，亞洲計算機視覺大會頂刊PAMI：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE 模式分析與機器智能雜志IJCV：International Journal on Computer Vision，國際計算機視覺雜志較好期刊TIP:IEEE Transactions on Image Processing，IEEE圖像處理雜志CVIU：Computer Vision and Image Understanding，計算機視覺與圖像理解PR：Pattern Recognition，模式識別PRL：Pattern Recognition Letters，模式識別快報這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個“決定”的信息。寶山區(qū)品牌數(shù)字視覺設計選擇

計算機視覺中的很多問題，其理論基礎便是統(tǒng)計學，化理論以及幾何學。浦東新區(qū)本地數(shù)字視覺設計聯(lián)系人

另一方面，F(xiàn)rits H. Post (2002)則從計算機科學的視角，將這一領域劃分為如下多個子領域：1、可視化算法與技術方法2、立體可視化3、信息可視化4、多分辨率方法5、建模技術方法6、交互技術方法與體系架構數(shù)據(jù)可視化的成功，應歸于其背后基本思想的完備性。依據(jù)數(shù)據(jù)及其內在模式和關系，利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。其第二個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綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數(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，對于計算科學與工程方法學以及管理活動都有著精深而又***的影響?！禗ata Visualization: The State of the Art》（意為“數(shù)據(jù)可視化：前列技術水平”）一書當中重點強調了各種應用領域與它們各自所特有的問題求解可視化技術方法之間的相互作用。浦東新區(qū)本地數(shù)字視覺設計聯(lián)系人

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