Loading article…
計算視覚学は 、コンピュータを使用して画像を生成および分析することに焦点を当てた学際的な分野であり、通常、人工知能研究の中で議論される大規模な言語モデルに直接関係しています。[ 1 ]
コンピュータサイエンスにおける画像の研究では、抽象データ型「画像」（あるいは複数のそのような型）が、その様々な実装とともに中心的な焦点となっている。[ 2 ]計算視覚学において、このデータ型に関連するアルゴリズムは主に3つのグループに分けられる。
画像から画像への変換アルゴリズムは画像処理に関係しており、これは1つ以上の入力画像（場合によっては画像以外のパラメータも含む）を出力画像に変換する操作に焦点を当てています。これらの操作は、コントラスト強調などの技術による画質向上、エッジ検出などの特徴抽出、ブルースクリーン技術などの事前定義された基準に基づくパターンの識別と分離など、さまざまなアプリケーションをサポートします。この分野には、画像データの効率的な保存と伝送に不可欠な圧縮アルゴリズムの開発も含まれます。
画像を非画像データに変換することに重点を置く分野は2つあります。パターン認識の分野は、画像に限定されるものではありませんが、1950年代初頭から計算機視覚学に大きく貢献してきました。この研究には、幾何学的形状（円形領域など）の識別、手書き文字の認識、空間オブジェクトの検出、スタイル属性の関連付けなど、画像内の情報の分類が含まれます。目標は、画像のさまざまな側面を記述する非画像データ型に画像をマッピングすることです。一方、人工知能（AI）の一分野であるコンピュータビジョンは、コンピュータが人間の視覚に似た視覚認識を実現できるようにすることを目的としています。コンピュータビジョンの問題は、その目的が画像内のオブジェクトに対する人間の理解と密接に一致する場合に、意味論的であると考えられます。
非画像データ型を用いた演算によって画像を生成する方法を探求することは、コンピュータグラフィックスと情報可視化において特に重要である。コンピュータグラフィックスは、仮想建築のように、多くの場合自然な方法で、オブジェクトの空間配置を表す画像を作成することに重点を置いている。これらの画像生成アルゴリズムは通常、3次元形状とシーンの照明、および表面の光学特性を記述するデータから始まる。対照的に、情報可視化は、特に非視覚的な要素を持つさまざまなデータ型を、カラーコードやアイコンなどの視覚的な慣例を用いて表現することを目的としている。マンデルブロ集合のようなフラクタル画像は、抽象的な数学的特性を可視化する情報可視化の境界的な事例である。
計算視覚学の分野は、 1996年秋にドイツのマクデブルク大学で設立されました。コンピュータグラフィックスの教授であるトーマス・ストロトッテ氏が発案し、ヨルグ・シラ氏と社会科学、技術科学、医学の分野から集まった学際的な研究者チームが支援するこのプログラムは、コンピュータサイエンスを画像関連の問題に応用することに重点を置いています。5年間の学位取得プログラムでは、デジタル手法や電子ツールを含むコンピュータサイエンスの中核となるコースを重視し、人文科学における画像の利用に関するコースも統合しています。学生はまた、コミュニケーション能力を養い、生物学や医学などの実践的な分野、特に顕微鏡検査や放射線学といったデジタル画像データを扱う分野で知識を応用します。学士課程と修士課程は2006年に開設されました。コブレンツ大学にも同様の学位プログラムがあります。