重要信息

官網：www.icvisp.net

時間：2025年8月1-3日

地點：中國-長沙

?簡介

近年來，虛擬現實技術取得了顯著進步，與5G、云計算和物聯網等新一代信息技術的融合加速，推動了其在硬件、軟件和內容應用等方面的全面發展；圖像處理領域也正經歷著技術革新的飛速發展，深度學習算法與人工智能的結合為其帶來了前所未有的突破。

VRISP 2025將聚焦于“虛擬現實、圖像和信號處理”三個核心領域，探討其最新發展趨勢、技術挑戰及未來應用前景，加強學術研究和探討。通過深入交流與合作，推動本領域的理論創新和技術進步，促進高校與企業的協同發展。

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征稿主題?

虛擬現實	信號處理	圖像處理
系統組件 虛擬現實平臺 用于VR/AR的AI平臺 數據和生成、操作、分析和驗證 浸入式環境和虛擬世界的生成/優化和現實的渲染 VR建模與仿真技術 VR的顯示、跟蹤與傳感技術 VR中的感知與認知技術 VR/AR/MR中的圖形學技術 力觸覺、聽覺等多通道技術 虛擬化身與行為建模 3D界面建模技術 分布式虛擬世界	信號處理與檢測 雷達和聲納信號處理 通信信號處理 音頻和聲音信號處理 傳感器陣列和多通道信號處理 多媒體信號處理 語音和語言處理 計算機視覺和機器人技術信號處理 通過圖形和網絡進行信號處理 非線性信號處理 統計信號處理 電力系統的信號處理 信號處理系統的設計/實現	圖像增強與復原 計算機視覺與目標檢測 圖像分割與區域識別 深度學習與神經網絡 醫學圖像處理 遠程感知與地理信息系統 圖像編碼與壓縮 圖像合成與虛擬現實 人臉識別 范圍圖像處理 三維重建

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虛擬現實、圖像與信號處理

Virtual Reality, Image and Signal Processing

這是一個融合計算機視覺、圖像處理、信號處理、交互技術與感知技術的交叉學科領域。它支撐了諸如虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、數字人、3D建模、語音識別、圖像識別、腦機接口等新興應用，廣泛用于醫療、教育、工業、娛樂、軍事等多個行業。

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一、核心領域組成

模塊	內容
虛擬現實（VR/AR/MR）	三維建模、空間跟蹤、實時渲染、人機交互、多模態融合
圖像處理	圖像增強、邊緣檢測、去噪、目標識別、超分辨率、圖像生成
信號處理	模擬/數字信號分析、濾波、頻譜分析、壓縮、時頻分析、語音信號處理

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二、關鍵技術體系

1. 虛擬現實與增強現實

• 三維空間建模（如結構光、SLAM）

• 實時渲染引擎（Unity、Unreal Engine）

• 交互設備接口（VR頭盔、體感攝像頭、手勢識別）

• 多模態感知（圖像、語音、觸覺的融合處理）

• 數字孿生與沉浸式交互

2. 圖像與視頻處理

• 圖像預處理（灰度化、濾波、幾何校正）

• 特征提取與目標檢測（如SIFT、YOLO、Mask R-CNN）

• 圖像分割（U-Net、FCN）

• 圖像增強（HDR、去霧、超分辨率）

• 圖像生成（GAN、Diffusion Models）

3. 數字信號處理（DSP）

• 語音處理：語音識別（ASR）、語音合成（TTS）、語音增強

• 音頻處理：回聲消除、降噪、立體聲處理

• 生物信號處理：腦電（EEG）、心電（ECG）、肌電（EMG）

• 雷達/聲納信號處理：波形識別、目標跟蹤、頻譜估計

• 變換方法：傅里葉變換、DCT、小波變換、希爾伯特變換

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三、典型應用場景

應用領域	技術實踐
VR教育與培訓	虛擬實驗室、醫學生虛擬手術、軍事模擬訓練
圖像識別與安防監控	人臉識別、目標跟蹤、異常檢測
虛擬旅游與文化展示	數字博物館、沉浸式景區還原、交互式解說系統
醫療圖像處理	MRI圖像分割、X光識別、病灶定位
語音識別與人機交互	智能語音助手、語音指令控制
數字文娛與游戲	虛擬角色驅動、3D游戲建模、數字人交互
智能制造與工業檢測	機器視覺質檢、紅外圖像分析、信號異常檢測

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四、技術工具與開發平臺

類型	工具
圖像/視頻處理	OpenCV、Pillow、MATLAB、Scikit-image
深度學習框架	PyTorch、TensorFlow、Keras
三維建模	Blender、Maya、3ds Max
VR/AR開發	Unity3D、Unreal Engine、ARKit/ARCore、Vuforia
信號處理	MATLAB、SciPy、Audacity、LabVIEW
交互與控制	Leap Motion、Kinect、Oculus SDK、HTC Vive SDK

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五、研究前沿與發展趨勢

研究方向	熱點內容
AI驅動的圖像生成	AIGC、Stable Diffusion、3D生成模型
沉浸式交互增強	觸覺反饋、虛擬嗅覺、腦機接口（BCI）
多模態理解與生成	圖文生成、視頻生成、語音+圖像融合建模
實時信號智能處理	小樣本音頻識別、心電智能預警、復雜信號盲分離
輕量化與邊緣部署	TinyML模型、邊緣設備圖像識別、低功耗信號分析
VR+醫療	虛擬康復訓練、AI輔助手術模擬、醫療影像智能分析

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六、代表項目與選題示例

項目名稱	技術方向	應用說明
沉浸式虛擬教學系統	Unity + VR設備	提供交互式實驗教學體驗
實時語音情感識別	LSTM + Audio signal processing	識別用戶語音中的情緒變化
多通道腦電信號分類	CNN + EEG數據處理	應用于腦-機接口控制與疾病診斷
醫學圖像病灶檢測系統	U-Net + CT影像	自動定位肺結節/腫瘤等區域
室內AR導航系統	SLAM + ARKit	提供AR路線指引與實時指示
圖像超分辨率系統	GAN + 圖像重建	模糊圖片增強與細節恢復

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七、學習與研究建議

學習方向	推薦內容
圖像處理	OpenCV項目實戰、圖像分割/檢測/增強、濾波與特征提取
虛擬現實	Unity3D/Unreal實踐、3D建模、VR場景交互設計
信號處理	MATLAB或Python中的時域/頻域分析、語音信號處理
跨學科能力	深度學習、硬件接口（如VR頭顯、攝像頭）、數字媒體藝術設計

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八、小結

虛擬現實提供沉浸式體驗，圖像處理賦予感知能力，信號處理解讀世界的聲音與波動。三者共同支撐起“感知-認知-交互”的智能系統基礎。

它是連接真實世界與數字世界的“通感神經系統”，未來將在 元宇宙、智能醫療、沉浸教育、腦機接口、智能安防 等方向持續拓展與融合。