计算机视觉与计算机图形学.doc

计算机视觉是一门研究如何使机器"看"的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电 脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处 理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究 相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取'信息'的人工智能系统。 这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个"决定"的信息。因为感知可以看作是从 感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中"感知" 的科学。 定义 　　计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通 过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生 物每天所做的那样。 　　计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。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。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学 和认知科学等。 解析 　　视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分 计算机视觉是信息技术领域的一个核心分支，它涉及到计算机科学、工程、信号处理、物理学、数学、统计学、神经生理学和认知科学等多个学科的交叉。计算机视觉的主要目标是模仿人类视觉系统，让机器能够通过捕捉、解析和理解图像或视频数据，从而识别、追踪和测量目标，并从中提取出有意义的信息。 在定义上，计算机视觉是利用计算机和相关设备来模拟生物视觉的过程。通过采集图像或视频，然后进行一系列处理，目的是获取场景的三维信息，这包括物体的位置、形状、大小、运动状态等。这一过程不仅仅是简单的图像分析，更涉及深度学习、模式识别、特征提取、图像分类、物体检测等一系列复杂的算法和模型。 计算机视觉的应用广泛，涵盖了制造业的自动检测、文档分析的文本识别、医疗诊断的影像分析，以及军事领域的目标识别等。在这些领域，计算机视觉技术已经成为智能系统不可或缺的部分。例如，自动驾驶汽车依赖于视觉系统来识别道路、障碍物和交通标志，确保安全行驶。 对于计算机视觉的研究，美国等发达国家将其视为具有广泛经济和科学影响的重要基础问题。为了实现这一目标，科学家们需要解决图像信号处理、纹理和颜色建模、几何推理、物体建模等多个难题，构建出能够集成这些处理的高效视觉系统。 计算机视觉的发展与人类视觉紧密相关，理解人类视觉的工作原理对计算机视觉研究有着重要的启示作用。人类视觉的复杂性和高效性为计算机视觉提供了灵感，但计算机视觉并不局限于模仿人类视觉，它可以利用计算机的运算能力开发出新的处理策略。 在实际应用中，计算机视觉技术已经显著改变了我们的生活，比如通过智能手机的面部识别解锁、在线购物的商品图像搜索、社交媒体的图像分享和分析等。随着技术的进步，计算机视觉将继续拓展其在人工智能、物联网(IoT)和大数据分析等领域的应用，为未来的智能社会提供更加智能化的服务。 计算机视觉是一门涉及众多学科、挑战重重而又充满前景的领域。它不仅推动了科技的边界，也在不断塑造我们与世界的交互方式，让机器更加智能，更好地服务于人类。