计算机视觉与计算机图形学.pdf

计算机视觉与计算机图形学是计算机科学中的两个重要领域，它们分别关注着图像的生成与解析。计算机图形学（Computer Graphics, CG）致力于通过硬件和软件技术来创造和操控视觉图像，涉及二维和三维图形的合成。它涵盖了点、线、面、体等几何元素以及颜色、灰度、纹理等非几何属性的表达。计算机图形学的技术主要分为线条信息表示（如工程图、等高线地图）和真实感渲染，后者通过模拟光线传播来生成逼真的图像。 分支学科包括了几何建模，研究如何表示和处理表面；动画，探讨动态图形的表示方法；影像拟真/渲染，专注于开发模拟光线交互的算法以达到高度逼真的效果；影像处理，关注图像的获取和编辑；以及拓扑结构，研究空间和表面的结构。实时渲染和非真实感绘制是图形学中追求高效和艺术效果的关键技术。 计算机视觉（Computer Vision）则侧重于让机器理解和解释视觉信息，通过摄像机和计算机模拟人类视觉。这一领域包括图像获取、预处理、特征提取、目标检测与分割，以及高级处理如分类、姿态估计等。计算机视觉的应用广泛，如画面重建、事件监控、目标追踪、识别、机器学习、索引创建和图像恢复等。 计算机视觉与多个学科有交叉，如物理学理解光的传播，神经生物学研究生物视觉系统，信号处理涉及单元变量信号的处理，而数学，尤其是统计学、最优化理论和几何学，为计算机视觉提供了理论基础。计算机视觉的研究对象通常是从单幅或多幅图像中还原三维场景，即三维重建。图像处理和图像分析则专注于二维图像的转换，比如对比度增强、边缘检测和降噪。机器视觉，特别是工业领域的应用，如自主机器人的视觉系统，用于检测和测量任务。模式识别则利用统计学方法从信号中提取信息，常用于识别和分类任务。 计算机图形学和计算机视觉相互补充，共同推动了数字世界中图像的生成、理解和应用。从游戏和电影的视觉特效到自动驾驶汽车的安全系统，这两个领域的技术都在不断地塑造我们的生活。随着计算能力的提升和大数据的驱动，这两个领域的研究和应用将更加深入和广泛。