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计算机视觉,图形学和图像处理,三者有什么联系?

/ 猿问

计算机视觉,图形学和图像处理,三者有什么联系?

慕圣8478803 2018-10-28 13:14:18

计算机视觉,图形学和图像处理,三者有什么联系


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1 回答

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弑天下

从问题本身来说,这三者主要以两类问题区分:是根据状态模拟观测环境,还是根据观测的环境来推测状态。
假设观测是Z,状态是X:
Computer Graphics是一个Forwad Problem (Z|X): 给你光源的位置,物体形状,物体表面信息,你如何根据已有的变量的状态模拟出一个环境出来。
Computer Vision正好相反,是一个Inverse Problem (X|Z):你所有能得到的都是观测信息(measurements), 根据得到的每一个Pixel的信息(颜色,深度),我要来估计物体环境的特征和状态出来,比如物体运动(Tracking),三维结构(SFM),物体类别(Classification and Segmentation)等等。
对于Image Processing来说,它恰好介于两者之间,两种问题都有。但对于State-of-art的研究来说,Image Processing更偏于Computer Vision, 或者看上去更像Computer Vision的子类。
尽管这三类研究中,随着CV领域的不断进步,以及越来越高级相机传感器出现(Depth Camera, Event Camera),很多算法都被互相用到,但是从Motivation来看,并没有太大变化。
得益于这几个领域的共同进步,所以你能看到Graphics和Computer Vision现在出现越来越多的交集。如果根据观测量(图片),Computer Vision可以越来越准确的估计出越来越多的变量,那么这些变量套到Graphics算法中,就可以模拟出一个跟真实环境一样的场景出来。与此同时,Graphics需要构建更真实的场景,也希望能够将变量更加接机与实际,或者通过算法估计出来,这就引入了Vision的动机。这也是近年来三维重建算法,同时大量发表在Graphics和Vision的会议的原因。随着CV从2D向3D发展,以后两者的交集会越来越大,除了learning以外的其他很多问题融合并到一个领域我也不会奇怪。

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反对 回复 2018-11-07

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