計算機視覺關注的目標在于充分理解電磁波——主要是可見光與紅外線部分——遇到物體表面被反射所形成的圖像，而這一過程便是基于光學物理和固態物理，一些前列的圖像感知系統甚至會應用到量子力學理論，來解析影像所表示的真實世界。同時，物理學中的很多測量難題也可以通過計算機視覺得到解決，例如流體運動。也由此，計算機視覺同樣可以被看作是物理學的拓展。另一個具有重要意義的領域是神經生物學，尤其是其中生物視覺系統的部分。自體運動：監測攝像機的三維剛性運動。靜安區提供數字視覺設計聯系方式

其他應用領域包括：（1）支持視覺***制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運動匹配）。（2）監視。視覺是各個應用領域，如制造業、檢驗、文檔分析、醫療診斷，和***等領域中各種智能/自主系統中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先進國家，例如美國把對計算機視覺的研究列為對經濟和科學有***影響的科學和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰（grand challenge）。計算機視覺的挑戰是要為計算機和機器人開發具有與人類水平相當的視覺能力。機器視覺需要圖象信號，紋理和顏色建模，幾何處理和推理，以及物體建模。一個有能力的視覺系統應該把所有這些處理都緊密地集成在一起。作為一門學科，計算機視覺開始于60年代初，但在計算機視覺的基本研究中的許多重要進展是在80年代取得的。計算機視覺與人類視覺密切相關，對人類視覺有一個正確的認識將對計算機視覺的研究非常有益。為此我們將先介紹人類視覺。靜安區提供數字視覺設計聯系方式從圖像中發現特定的情況內容。

數據挖掘數據挖掘是指對大量數據加以分類整理并挑選出相關信息的過程。數據挖掘通常為商業智能組織和金融分析師所采用；不過，在科學領域，數據挖掘也越來越多地用于從現代實驗與觀察方法所產生的龐大數據集之中提取信息。數據挖掘被描述為“從數據之中提取隱含的，先前未知的，潛在有用信息的非凡過程”，以及“從大型數據集或數據庫之中提取有用信息的科學”。與企業資源規劃相關的數據挖掘是指對大型交易數據集進行統計分析和邏輯分析，從中尋找可能有助于決策制定工作的模式的過程。電商數據

關于數據可視化的適用范圍，存在著不同的劃分方法。一個常見的關注焦點就是信息的呈現。邁克爾·弗蘭德利(2008)，提出了數據可視化的兩個主要的組成部分：統計圖形和主題圖。《Data Visualization: Modern Approaches》（意為“數據可視化：現代方法”）(2007)，概括闡述了數據可視化的下列主題 ：1、思維導圖2、新聞的顯示3、數據的顯示4、連接的顯示5、網站的顯示6、文章與資源7、工具與服務所有這些主題全都與圖形設計和信息表達密切相關。例如，文字識別或指紋識別。

將機器視覺技術應用于禽蛋品質檢測具有人工檢測所無法比擬的優勢。表面缺陷與大小、形狀是蛋品品質的重要特征，利用機器視覺進行檢測不僅可以排除人的主觀因素的干擾，而且還能夠對這些指標進行定量描述,避免了因人而異的檢測結果，減小了檢測分級誤差，提高了生產率和分級精度。系統組成一個典型的工業機器視覺應用系統，包括數字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、光源照明技術、光學成像技術、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。圖像跟蹤：跟蹤運動的物體。靜安區提供數字視覺設計聯系方式

圖像處理技術把輸入圖像轉換成具有所希望特性的另一幅圖像。靜安區提供數字視覺設計聯系方式

ACCV：Asian Conference on Computer Vision，亞洲計算機視覺大會頂刊PAMI：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE 模式分析與機器智能雜志IJCV：International Journal on Computer Vision，國際計算機視覺雜志較好期刊TIP:IEEE Transactions on Image Processing，IEEE圖像處理雜志CVIU：Computer Vision and Image Understanding，計算機視覺與圖像理解PR：Pattern Recognition，模式識別PRL：Pattern Recognition Letters，模式識別快報靜安區提供數字視覺設計聯系方式

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