人工智能所研究的一個主要問題是：如何讓系統具備“計劃”和“決策能力”？從而使之完成特定的技術動作（例如：移動一個機器人通過某種特定環境）。這一問題便與計算機視覺問題息息相關。在這里，計算機視覺系統作為一個感知器，為決策提供信息。另外一些研究方向包括模式識別和機器學習（這也隸屬于人工智能領域，但與計算機視覺有著重要聯系），也由此，計算機視覺時常被看作人工智能與計算機科學的一個分支。物理是與計算機視覺有著重要聯系的另一領域。計算機視覺中的很多問題，其理論基礎便是統計學，化理論以及幾何學。寶山區品牌數字視覺設計聯系人

廣義的識別在不同的場合又演化成了幾個略有差異的概念：識別（狹義的）：對一個或多個經過預先定義或學習的物體或物類進行辨識，通常在辨識過程中還要提供他們的二維位置或三維姿態。鑒別：識別辨認單一物體本身。例如：某一人臉的識別，某一指紋的識別。監測：從圖像中發現特定的情況內容。例如：醫學中對細胞或組織不正常技能的發現，交通監視儀器對過往車輛的發現。監測往往是通過簡單的圖象處理發現圖像中的特殊區域，為后繼更復雜的操作提供起點。普陀區一站式數字視覺設計優勢中國人的成語"眼見為實"和西方人常說的"One picture is worth ten thousand words"表達了視覺對人類的重要性。

另一方面，Frits H. Post (2002)則從計算機科學的視角，將這一領域劃分為如下多個子領域：1、可視化算法與技術方法2、立體可視化3、信息可視化4、多分辨率方法5、建模技術方法6、交互技術方法與體系架構數據可視化的成功，應歸于其背后基本思想的完備性。依據數據及其內在模式和關系，利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。其第二個前提就是利用人類感覺系統的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數據集以及來源多樣的大型抽象數據**的模擬。這些思想和概念極其重要，對于計算科學與工程方法學以及管理活動都有著精深而又***的影響。《Data Visualization: The State of the Art》（意為“數據可視化：前列技術水平”）一書當中重點強調了各種應用領域與它們各自所特有的問題求解可視化技術方法之間的相互作用。

計算機視覺的研究對象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場景，例如三維場景的重建。計算機視覺的研究很大程度上針對圖像的內容。圖象處理與圖像分析的研究對象主要是二維圖像，實現圖像的轉化，尤其針對像素級的操作，例如提高圖像對比度，邊緣提取，去噪聲和幾何變換如圖像旋轉。這一特征表明無論是圖像處理還是圖像分析其研究內容都和圖像的具體內容無關。機器視覺主要是指工業領域的視覺研究，例如自主機器人的視覺，用于檢測和測量的視覺。這表明在這一領域通過軟件硬件，圖像感知與控制理論往往與圖像處理得到緊密結合來實現高效的機器人控制或各種實時操作。被指定的內容可以是多種形式，比如一個紅色的大致是圓形的圖案，或者一輛自行車。

計算機視覺可以而且應該根據計算機系統的特點來進行視覺信息的處理。但是，人類視覺系統是迄今為止，人們所知道的功能**強大和完善的視覺系統。如在以下的章節中會看到的那樣，對人類視覺處理機制的研究將給計算機視覺的研究提供啟發和指導。因此，用計算機信息處理的方法研究人類視覺的機理，建立人類視覺的計算理論。這方面的研究被稱為計算視覺（Computational Vision）。計算視覺可被認為是計算機視覺中的一個研究領域。人類正在進入信息時代，計算機將越來越***地進入幾乎所有領域。監測往往是通過簡單的圖象處理發現圖像中的特殊區域，為后繼更復雜的操作提供起點。普陀區一站式數字視覺設計優勢

這時計算機必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計算機就是智能計算機。寶山區品牌數字視覺設計聯系人

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取‘信息’的人工智能系統。這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個“決定”的信息。因為感知可以看作是從感官信號中提取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。寶山區品牌數字視覺設計聯系人

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