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數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。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。為了有效地傳達思想概念，美學(xué)形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關(guān)鍵的方面與特征，從而實現(xiàn)對于相當稀疏而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的深入洞察。然而，設(shè)計人員往往并不能很好地把握設(shè)計與功能之間的平衡，從而創(chuàng)造出華而不實的數(shù)據(jù)可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。計算機視覺和機器視覺領(lǐng)域有重疊。閔行區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計供應(yīng)商家

數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化以及統(tǒng)計圖形密切相關(guān)。當前，在研究、教學(xué)和開發(fā)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可視化乃是一個極為活躍而又關(guān)鍵的方面?！皵?shù)據(jù)可視化”這條術(shù)語實現(xiàn)了成熟的科學(xué)可視化領(lǐng)域與較年輕的信息可視化領(lǐng)域的統(tǒng)一。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)包含以下幾個基本概念：1、數(shù)據(jù)空間：是由n維屬性和m個元素組成的數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的多維信息空間；2、數(shù)據(jù)開發(fā)：是指利用一定的算法和工具對數(shù)據(jù)進行定量的推演和計算；3、數(shù)據(jù)分析：指對多維數(shù)據(jù)進行切片、塊、旋轉(zhuǎn)等動作剖析數(shù)據(jù)，從而能多角度多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)；青浦區(qū)本地數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系方式圖像恢復(fù)的目標在于移除圖像中的噪聲，例如儀器噪聲，模糊等。

計算機視覺關(guān)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(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世界。同時，物理學(xué)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(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。

幾乎在每個計算機視覺技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問題。這些經(jīng)典的問題包括：識別一個計算機視覺，圖像處理和機器視覺所共有的經(jīng)典問題便是判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個特定的物體，圖像特征或運動狀態(tài)。這一問題通?？梢酝ㄟ^機器自動解決，但是到目前為止，還沒有某個單一的方法能夠***的對各種情況進行判定：在任意環(huán)境中識別任意物體。現(xiàn)有技術(shù)能夠也只能夠很好地解決特定目標的識別，比如簡單幾何圖形識別，人臉識別，印刷或手寫文件識別或者車輛識別。而且這些識別需要在特定的環(huán)境中，具有指定的光照，背景和目標姿態(tài)要求。計算機視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。

在建立計算機視覺系統(tǒng)時需要用到上述學(xué)科中的有關(guān)技術(shù)，但計算機視覺研究的內(nèi)容要比這些學(xué)科更為***。計算機視覺的研究與人類視覺的研究密切相關(guān)。為實現(xiàn)建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計算機視覺系統(tǒng)的目標需要建立人類視覺的計算機理論。計算機視覺領(lǐng)域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領(lǐng)域的先驅(qū)可追溯到更早的時候，但是直到20世紀70年代后期，當計算機的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)時，計算機視覺才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。然而這些發(fā)展往往起源于其他不同領(lǐng)域的需要，因而何謂“計算機視覺問題”始終沒有得到正式定義，很自然地，“計算機視覺問題”應(yīng)當被如何解決也沒有成型的公式。計算機視覺中的很多問題，其理論基礎(chǔ)便是統(tǒng)計學(xué)，化理論以及幾何學(xué)。長寧區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計優(yōu)勢

這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。閔行區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計供應(yīng)商家

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)與工程實踐當中對于計算機建模和模擬的運用。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” 。閔行區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計供應(yīng)商家

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