第二届虚拟现实、图像和信号处理国际学术会议(VRISP 2025)

重要信息

官网:www.icvisp.net

时间:2025年8月1-3日

地点:中国-长沙

简介

近年来,虚拟现实技术取得了显著进步,与5G、云计算和物联网等新一代信息技术的融合加速,推动了其在硬件、软件和内容应用等方面的全面发展;图像处理领域也正经历着技术革新的飞速发展,深度学习算法与人工智能的结合为其带来了前所未有的突破。

VRISP 2025将聚焦于"虚拟现实、图像和信号处理"三个核心领域,探讨其最新发展趋势、技术挑战及未来应用前景,加强学术研究和探讨。通过深入交流与合作,推动本领域的理论创新和技术进步,促进高校与企业的协同发展。

征稿主题

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| 虚拟现实 | 信号处理 | 图像处理 |
| 系统组件 虚拟现实平台 用于VR/AR的AI平台 数据和生成、操作、分析和验证 浸入式环境和虚拟世界的生成/优化和现实的渲染 VR建模与仿真技术 VR的显示、跟踪与传感技术 VR中的感知与认知技术 VR/AR/MR中的图形学技术 力触觉、听觉等多通道技术 虚拟化身与行为建模 3D界面建模技术 分布式虚拟世界 | 信号处理与检测 雷达和声纳信号处理 通信信号处理 音频和声音信号处理 传感器阵列和多通道信号处理 多媒体信号处理 语音和语言处理 计算机视觉和机器人技术信号处理 通过图形和网络进行信号处理 非线性信号处理 统计信号处理 电力系统的信号处理 信号处理系统的设计/实现 | 图像增强与复原 计算机视觉与目标检测 图像分割与区域识别 深度学习与神经网络 医学图像处理 远程感知与地理信息系统 图像编码与压缩 图像合成与虚拟现实 人脸识别 范围图像处理 三维重建 |


虚拟现实、图像与信号处理

Virtual Reality, Image and Signal Processing

这是一个融合计算机视觉、图像处理、信号处理、交互技术与感知技术 的交叉学科领域。它支撑了诸如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、数字人、3D建模、语音识别、图像识别、脑机接口等新兴应用,广泛用于医疗、教育、工业、娱乐、军事等多个行业。


一、核心领域组成

模块 内容
虚拟现实(VR/AR/MR) 三维建模、空间跟踪、实时渲染、人机交互、多模态融合
图像处理 图像增强、边缘检测、去噪、目标识别、超分辨率、图像生成
信号处理 模拟/数字信号分析、滤波、频谱分析、压缩、时频分析、语音信号处理

二、关键技术体系

1. 虚拟现实与增强现实

  • 三维空间建模(如结构光、SLAM)

  • 实时渲染引擎(Unity、Unreal Engine)

  • 交互设备接口(VR头盔、体感摄像头、手势识别)

  • 多模态感知(图像、语音、触觉的融合处理)

  • 数字孪生与沉浸式交互

2. 图像与视频处理

  • 图像预处理(灰度化、滤波、几何校正)

  • 特征提取与目标检测(如SIFT、YOLO、Mask R-CNN)

  • 图像分割(U-Net、FCN)

  • 图像增强(HDR、去雾、超分辨率)

  • 图像生成(GAN、Diffusion Models)

3. 数字信号处理(DSP)

  • 语音处理:语音识别(ASR)、语音合成(TTS)、语音增强

  • 音频处理:回声消除、降噪、立体声处理

  • 生物信号处理:脑电(EEG)、心电(ECG)、肌电(EMG)

  • 雷达/声纳信号处理:波形识别、目标跟踪、频谱估计

  • 变换方法:傅里叶变换、DCT、小波变换、希尔伯特变换


三、典型应用场景

应用领域 技术实践
VR教育与培训 虚拟实验室、医学生虚拟手术、军事模拟训练
图像识别与安防监控 人脸识别、目标跟踪、异常检测
虚拟旅游与文化展示 数字博物馆、沉浸式景区还原、交互式解说系统
医疗图像处理 MRI图像分割、X光识别、病灶定位
语音识别与人机交互 智能语音助手、语音指令控制
数字文娱与游戏 虚拟角色驱动、3D游戏建模、数字人交互
智能制造与工业检测 机器视觉质检、红外图像分析、信号异常检测

四、技术工具与开发平台

类型 工具
图像/视频处理 OpenCV、Pillow、MATLAB、Scikit-image
深度学习框架 PyTorch、TensorFlow、Keras
三维建模 Blender、Maya、3ds Max
VR/AR开发 Unity3D、Unreal Engine、ARKit/ARCore、Vuforia
信号处理 MATLAB、SciPy、Audacity、LabVIEW
交互与控制 Leap Motion、Kinect、Oculus SDK、HTC Vive SDK

五、研究前沿与发展趋势

研究方向 热点内容
AI驱动的图像生成 AIGC、Stable Diffusion、3D生成模型
沉浸式交互增强 触觉反馈、虚拟嗅觉、脑机接口(BCI)
多模态理解与生成 图文生成、视频生成、语音+图像融合建模
实时信号智能处理 小样本音频识别、心电智能预警、复杂信号盲分离
轻量化与边缘部署 TinyML模型、边缘设备图像识别、低功耗信号分析
VR+医疗 虚拟康复训练、AI辅助手术模拟、医疗影像智能分析

六、代表项目与选题示例

项目名称 技术方向 应用说明
沉浸式虚拟教学系统 Unity + VR设备 提供交互式实验教学体验
实时语音情感识别 LSTM + Audio signal processing 识别用户语音中的情绪变化
多通道脑电信号分类 CNN + EEG数据处理 应用于脑-机接口控制与疾病诊断
医学图像病灶检测系统 U-Net + CT影像 自动定位肺结节/肿瘤等区域
室内AR导航系统 SLAM + ARKit 提供AR路线指引与实时指示
图像超分辨率系统 GAN + 图像重建 模糊图片增强与细节恢复

七、学习与研究建议

学习方向 推荐内容
图像处理 OpenCV项目实战、图像分割/检测/增强、滤波与特征提取
虚拟现实 Unity3D/Unreal实践、3D建模、VR场景交互设计
信号处理 MATLAB或Python中的时域/频域分析、语音信号处理
跨学科能力 深度学习、硬件接口(如VR头显、摄像头)、数字媒体艺术设计

八、小结

虚拟现实 提供沉浸式体验,图像处理 赋予感知能力,信号处理解读世界的声音与波动。三者共同支撑起"感知-认知-交互"的智能系统基础。

它是连接真实世界与数字世界的"通感神经系统",未来将在 元宇宙、智能医疗、沉浸教育、脑机接口、智能安防 等方向持续拓展与融合。

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