計算機視覺可以而且應該根據計算機系統(tǒng)的特點來進行視覺信息的處理。但是，人類視覺系統(tǒng)是迄今為止，人們所知道的功能**強大和完善的視覺系統(tǒng)。如在以下的章節(jié)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(fā)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。自體運動：監(jiān)測攝像機的三維剛性運動。楊浦區(qū)一站式數字視覺設計聯系方式

數據治理數據治理涵蓋為特定組織機構之數據創(chuàng)建協調一致的企業(yè)級視圖（enterprise view）所需的人員、過程和技術，數據治理旨在：1、增強決策制定過程中的一致性與信心2、降低遭受監(jiān)管罰款的風險3、改善數據的安全性4、比較大限度地提高數據的創(chuàng)收潛力5、指定信息質量責任數據管理數據管理，又稱為“數據資源管理”，包括所有與管理作為有價值資源的數據相關的學科領域。對于數據管理，DAMA所提出的正式定義是：“數據資源管理是指用于正確管理企業(yè)或機構整個數據生命周期需求的體系架構、政策、規(guī)范和操作程序的制定和執(zhí)行過程”。這項定義相當寬泛，涵蓋了許多可能在技術上并不直接接觸低層數據管理工作（如關系數據庫管理）的職業(yè)。崇明區(qū)創(chuàng)新數字視覺設計服務電話計算機視覺和機器視覺領域有重疊。

在建立計算機視覺系統(tǒng)時需要用到上述學科中的有關技術，但計算機視覺研究的內容要比這些學科更為***。計算機視覺的研究與人類視覺的研究密切相關。為實現建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計算機視覺系統(tǒng)的目標需要建立人類視覺的計算機理論。計算機視覺領域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領域的先驅可追溯到更早的時候，但是直到20世紀70年代后期，當計算機的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規(guī)模數據時，計算機視覺才得到了正式的關注和發(fā)展。然而這些發(fā)展往往起源于其他不同領域的需要，因而何謂“計算機視覺問題”始終沒有得到正式定義，很自然地，“計算機視覺問題”應當被如何解決也沒有成型的公式。

識別的幾個具體應用方向：基于內容的圖像提取：在巨大的圖像**中尋找包含指定內容的所有圖片。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。在這里對后一種內容的尋找顯然要比前一種更復雜，因為前一種描述的是一個低級直觀的視覺特征，而后者則涉及一個抽象概念（也可以說是高級的視覺特征），即‘自行車’，顯然的一點就是自行車的外觀并不是固定的。姿態(tài)評估：對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如：對機器臂姿態(tài)和位置的評估。光學字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進行識別鑒別，通常的輸出是將之轉化成易于編輯的文檔形式。在計算機視覺中模式識別技術經常用于對圖象中的某些部分，例如分割區(qū)域的識別和分類。

但由于圖像數據的特有屬性，很多計算機視覺中發(fā)展起來的方法，在單元信號的處理方法中卻找不到對應版本。這類方法的一個主要特征，便是他們的非線性以及圖像信息的多維性，以上二點作為計算機視覺的一部分，在信號處理學中形成了一個特殊的研究方向。除了上面提到的領域，很多研究課題同樣可被當作純粹的數學問題。例如，計算機視覺中的很多問題，其理論基礎便是統(tǒng)計學，比較好化理論以及幾何學。如何使既有方法通過各種軟硬件實現，或說如何對這些方法加以修改，而使之獲得合理的執(zhí)行速度而又不損失足夠精度，是現今電腦視覺領域的主要課題。計算機視覺中的很多問題，其理論基礎便是統(tǒng)計學，化理論以及幾何學。青浦區(qū)提供數字視覺設計平臺

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。楊浦區(qū)一站式數字視覺設計聯系方式

6）相互作用，例如，當輸入到一個裝置，用于計算機人的交互；（7）自動檢測，例如，在制造業(yè)的應用程序。（8）自動汽車駕駛 [3]（9）面部識別 [4]其中**突出的應用領域是醫(yī)療計算機視覺和醫(yī)學圖像處理。這個區(qū)域的特征的信息從圖像數據中提取用于使患者的醫(yī)療診斷的目的。通常，圖像數據是在顯示顯微鏡圖像，X射線圖像，血管造影圖像，超聲圖像和斷層圖像。可以從這樣的圖像數據中提取的一個例子是檢測**，***或其他惡性變化。它也可以是***的尺寸，血流量等。這種應用領域還支持通過提供醫(yī)學研究的測量。楊浦區(qū)一站式數字視覺設計聯系方式

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