1.计算机图形图像处理都有哪些研究方向
实时图形学和图形处理器(大热门,看看显卡和游戏的火爆就知道了。
SIGGRAPH的多数论**是这方面的) 新的光照模型和渲染方法(如:波动光学渲染,各种模型的辐射度方法等) 虚拟现实和虚拟现实设备(如:空间全息成像,触觉传感器,嗅觉传感器,立体声学,空间定位设备) 场可视化和体图形学(医学图像立体显示) S计算几何(算法几何,区别于以前中的计算几何概念) 动画理论(元球动画,动力动画,粒子系统) 图形仿真(如:自然景物模拟,柔体仿真,分形树,流体仿真) 计算机视觉(主要指机器视觉,主题是图像序列到3D模型转换如:多目视觉,运动视觉等,本来应该归到模式识别类里面) 全息摄影术(如同心拼图法) 如果不算图像和模式识别的话图形学方面前沿的东西不多。上面介绍的都不算太前沿的,太前沿如发明新的光照模型和渲染方法以便能真实又高效还不耗内存的渲染场景估计搞不出来,现在的实时渲染算法其图形质量是较差的远远比不上传统光线跟踪出来的质量。
倒是图像和模式识别方面的前沿要多的多。 在图像和模式识别领域的前沿有: 图像处理 图像压缩 图像分割 边沿检测 图像矢量化 图像匹配 模式识别 遥感图像处理 图像恢复 视频处理 这些都是我自己在网上找到的,但是具体是什么又不知道了,想做和动画相关的。
2.研究生图像处理方向具体学哪些知识,用哪些软件?
研究生往图像处理方向发展,从原则上来说,需要学很多编程开发的语言。java, vb, python, r, c++, matlab等。以下是一些需要用的软件:
1、visual studio
Microsoft visual studio community 15/17(一般简称vs),号称宇宙第一的ide,可不是浪得虚名。在这里推荐的是免费的社区版,可以说兼具所有ide 的优点。缺点是庞大臃肿(安装内存大),但是后台占用很良心。除了基本的c语言外,还可以开发c++,c#,asp等,现在许多公司和个人在都使用它,既方便团队协作,开发效率还高,使用起来很方便。
2、code blocks
也是一个开源(open source)的ide,可跨平台(cross platform),也就是说windows,linux,macOS都可以使用。支持C99新标准,安装包小巧,包含所有组件大小才90多M,自带mingw编译器,支持语法彩色醒目显示,支持代码完成,支持工程管理、项目构建、调试等功能。配置也很方便,有简单的关键词提示,官方没提供中文版,但是有第三方汉化包。
3、clion
这是一款专业的C/C++编程软件,jetbrains公司的产品,同类型的idea、pycharm等,大家应该都非常了解。它支持智能补全、语法提示、代码高亮等常见功能,此外还兼容cmake、代码重构等高级功能,因此开发效率更高,也更适合专业开发者,但缺点就是软件本身不免费,需要付费购买版权。
4、dev c++
开源的c++ ide,一键下载安装,无需任何多余配置,有中文版本。主题多样,相当轻巧。自带有简单的GCC、GDB调试工具,可以直接编译运行C++程序,基本功能和早期的VC6.0非常相似,没有任何自动补全、语法提示和语法检查的功能,插件扩展也比较少,因此,对于初学者来说,非常锻炼基本功。
扩展资料
Visual Studio 2008为开发人员提供了在最新平台上加速创建紧密联系的应用程序的新工具,这些平台包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008 和Windows Server 2008。对于 Web,ASP NET AJAX 及其他新技术使开发人员能够迅速创建更高效、交互式更强和更个性化的新一代 Web 体验。
Code::Blocks具有灵活而强大的配置功能,除支持自身的工程文件、C/C++文件外,还支持AngelScript、批处理、CSS文件、D语言文件、Diff/Patch文件、Fortan77文件、GameMonkey脚本文件、Hitachi汇编文件、Lua文件、MASM汇编文件、Matlab文件、NSIS开源安装程序文件。
参考资料
百度百科—Visual Studio
百度百科—Code::Blocks
3.学习图像处理需要哪些基础知识
数字图像处理的基本概念和图像变换 图像增强、图像恢复与重建、图像编码与压缩 图像分割、二值图像处理与形状分析、纹理分析、模板匹配与模式识别 推荐你看一下武汉大学出版社的贾永红老师的《数字图像处理》 里面把图像处理的基本内容都讲到了 另外你自己可以了解一下常用的图像处理软件。
图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等,目前是正在逐渐兴起的技术。
4.硕士研究生专业是图像识别,模式识别方向的,刚刚入门,要学习哪些
你好:
我觉得做图像的,最基本你对图像处理应该有一定的认识,图像处理(包括图像平滑去噪,图像锐化,图像分割,以及图像变换)等知识应该是模式识别的基础,这个我推荐你看冈萨雷斯的图像处理这本书,对于模式识别,迪达写的《模式分类》这本书比较权威,我觉得模式识别领域还是有很多东西可以挖掘的,毕竟他不像经典物理学那样有着固定完善的理论套路,很多书上的理论都是有自己的缺点有待改进的,你先学好书本上介绍的基本理论(如贝叶斯决策论,参数和非参数估计等等)学好了这些再去研究这些理论存在的问题。还有就是数学基础了,于模式识别相关的数学基础应该有:高等数学,线性代数,概率论,随机过程,最优化方法等等。你有数学基础,学这些应该不困难。
希望对你有用!
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