重要信息
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
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三维空间建模（如结构光、SLAM）
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实时渲染引擎（Unity、Unreal Engine）
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交互设备接口（VR头盔、体感摄像头、手势识别）
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多模态感知（图像、语音、触觉的融合处理）
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数字孪生与沉浸式交互
2. 图像与视频处理
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图像预处理（灰度化、滤波、几何校正）
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特征提取与目标检测（如SIFT、YOLO、Mask R-CNN）
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图像分割（U-Net、FCN）
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图像增强（HDR、去雾、超分辨率）
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图像生成（GAN、Diffusion Models）
3. 数字信号处理（DSP）
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语音处理：语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、语音增强
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音频处理：回声消除、降噪、立体声处理
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生物信号处理：脑电（EEG）、心电（ECG）、肌电（EMG）
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雷达/声纳信号处理：波形识别、目标跟踪、频谱估计
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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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