视觉计算（Visual computing）是指通过计算和算法方法，对图像、视频、三维场景等视觉数据进行获取、处理、分析、合成与理解的技术集合。该领域融合了计算机视觉、计算机图形学、虚拟与增强现实、可视化数据分析等相关技术。与其他计算机技术相比，视觉计算强调对视觉内容的理解与生成，常常依托人工智能、算法几何与人类感知理论。视觉计算通过数学建模、机器学习算法和图形渲染技术，将原始视觉信号转化为可被机器或人类利用的信息表示。

应用场景与使用示例

视觉计算在众多领域有广泛应用：如视频监控中的目标检测与人脸识别、建筑或医学中的三维重建、电影特效图像合成、科学数据可视化，以及虚拟/增强现实沉浸式界面。自动驾驶系统也高度依赖视觉计算实现对环境的实时理解。

主流软件工具、库与框架

主要工具包括OpenCV（开源计算机视觉库）、TensorFlow与PyTorch（用于训练图像深度学习模型）、Blender与Unity（图像合成与虚拟现实）、VTK（科学可视化工具包）。此外，还有Open3D、PCL（点云库）、Unreal Engine等专业框架在行业广泛应用。

最新进展与发展趋势

近期进展包括生成式深度学习模型（扩散模型、GAN等）在图像和视频合成的集成、三维卷积网络在空间理解上的提升，以及人工智能在图像压缩与超分辨率中的应用。多模态融合（文本、图像、音频结合）、可解释视觉AI、面向边缘计算的实时优化等成为未来发展趋势。