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 

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

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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。

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。