计算机视觉
计算机视觉的基础知识
计算机视觉的基础知识计算机视觉是一门研究计算机系统如何“理解”和解释视觉信息的学科领域。
它是人工智能和计算机图形学的交叉学科，涉及图像处理、模式识别、机器学习和计算机图形学等多个领域，可以应用于医学影像、自动驾驶、安防监控、智能手机相机等各种领域。
本文将介绍计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取、目标检测、深度学习和计算机视觉应用等方面的内容。
一、图像处理图像处理是计算机视觉的基础技术之一，它涉及对图像进行预处理、增强、噪声去除、边缘检测、图像分割等操作。
常见的图像处理技术包括模糊滤波、锐化滤波、直方图均衡化、腐蚀膨胀、边缘检测算子等。
图像处理技术可以帮助计算机系统更好地理解图像信息，为后续的特征提取和目标检测提供更好的输入数据。
二、特征提取特征提取是计算机视觉中的重要环节，它涉及将图像中的信息转化为计算机能够理解的特征向量。
常见的特征提取方法包括颜色直方图、梯度直方图、局部二值模式、哈尔小波变换等。
特征提取的目标是提取出能够表征图像内在信息的特征向量，为后续的目标检测和分类任务提供有效的输入。
三、目标检测目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，它涉及在图像中识别和定位特定的目标物体。
目标检测技术可以分为两个阶段：特征提取和目标分类。
在特征提取阶段，计算机系统会对图像中的信息进行提取，然后通过各种分类算法进行目标分类。
常见的目标检测算法包括Haar特征级联检测器、HOG+SVM、YOLO、Faster R-CNN等。
四、深度学习深度学习是近年来计算机视觉领域取得突破性进展的重要驱动力。
深度学习借鉴了人脑神经元网络的结构，通过多层神经网络进行特征提取和分类，在图像识别、目标检测、语义分割等任务中取得了显著的成果。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。
五、计算机视觉应用计算机视觉在各个领域都有着广泛的应用，以下是其中的一些典型应用：1.医学影像：计算机视觉可以帮助医生对CT、MRI等医学影像进行自动分析和诊断，辅助医生制定治疗方案。
计算机视觉
计算机视觉在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉已经成为了一个备受关注的领域。
它就像是给计算机装上了一双智慧的眼睛，让计算机能够像人类一样理解和处理图像、视频等视觉信息。
想象一下，当你走在街头，摄像头能够自动识别出你的身份、判断你的行为是否正常；当你在网上浏览商品时，计算机能够根据你的喜好为你推荐最合适的物品；当医生查看医学影像时，计算机能够辅助诊断疾病。
这些看似神奇的场景，都离不开计算机视觉技术的支持。
那么，究竟什么是计算机视觉呢？简单来说，计算机视觉就是让计算机从图像或视频中获取有用的信息，并对其进行理解和分析。
它涉及到多个学科的知识，包括数学、物理学、计算机科学等等。
计算机视觉的目标是让计算机能够模拟人类的视觉系统，从而实现对视觉信息的感知、理解和决策。
要实现计算机视觉，首先需要解决的问题是图像的获取和预处理。
就像我们的眼睛需要清晰地看到物体一样，计算机也需要获取高质量的图像，并对其进行去噪、增强等预处理操作，以便后续的分析。
在这个过程中，各种传感器和成像设备发挥着重要作用，比如数码相机、扫描仪、摄像头等等。
接下来是特征提取。
这就好比我们在观察一个物体时，会注意到它的形状、颜色、纹理等特征。
计算机也需要从图像中提取出有意义的特征，以便进行识别和分类。
这些特征可以是基于边缘、角点、纹理等的低级特征，也可以是基于物体形状、语义等的高级特征。
特征提取的方法有很多种，比如基于滤波的方法、基于深度学习的方法等等。
有了特征之后，就可以进行目标检测和识别了。
目标检测是要在图像中找到感兴趣的物体，并确定它们的位置和大小；而目标识别则是要判断这些物体是什么。
在这个过程中，机器学习和深度学习算法扮演着重要的角色。
比如，卷积神经网络（CNN）就是一种在计算机视觉中广泛应用的深度学习模型，它能够自动学习图像的特征，并进行准确的分类和识别。
计算机视觉的应用场景非常广泛。
在安防领域，它可以用于人脸识别、车牌识别、行为监测等，提高安全性；在医疗领域，它可以辅助医生进行疾病诊断，比如对肿瘤的检测、对心血管疾病的分析等；在工业生产中，它可以进行质量检测、产品分类、机器人导航等，提高生产效率和质量；在交通领域，它可以用于自动驾驶、交通流量监测等，改善交通状况。
计算机基础知识什么是计算机视觉
计算机基础知识什么是计算机视觉计算机基础知识：什么是计算机视觉计算机科学领域中的一个重要分支是计算机视觉（Computer Vision），它研究如何让计算机通过图像或视频来理解和解释视觉信息。
计算机视觉技术已经在许多领域得到了广泛的应用，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等。
本文将介绍计算机视觉的定义、应用、基本原理以及未来发展方向。
一、定义计算机视觉是指利用计算机和相关算法来模拟人类视觉系统的过程。
它使用摄像头、图像处理技术以及机器学习算法等，通过对图像或视频进行数字化处理和分析，让计算机能够识别、理解和处理视觉信息。
计算机视觉旨在实现机器对视觉信息的智能感知和认知。
二、应用1. 人脸识别：计算机视觉技术被广泛用于人脸识别领域。
通过采集和分析人脸图像，计算机可以判断出人脸的身份信息，用于身份认证、门禁系统等。
2. 自动驾驶：计算机视觉在自动驾驶领域起着关键作用。
车辆通过激光雷达和摄像头等装置采集周围环境信息，并通过计算机视觉算法进行图像处理，实现环境感知和道路识别等功能。
3. 医学影像分析：计算机视觉技术可以对医学影像进行分析和识别。
例如，在疾病检测中，计算机可以通过分析X光片、MRI等医学影像，帮助医生诊断和判断疾病。
4. 工业检测：计算机视觉在工业领域中被广泛用于质量控制和缺陷检测。
通过对产品图像进行分析，可以自动检测出产品缺陷，并及时进行拦截和修复。
三、基本原理计算机视觉的基本原理包括图像获取、特征提取和目标识别等过程。
1. 图像获取：利用摄像头等设备，将现实世界中的物体转换为数字化的图像。
2. 特征提取：对图像进行处理，提取出图像中的关键特征，如边缘、纹理、颜色等。
3. 目标识别：通过机器学习算法，将提取的特征与已知的模式进行比对和匹配，从而识别出图像中的目标对象。
四、未来发展方向计算机视觉领域仍然面临着一些挑战和机遇。
1. 深度学习：深度学习是计算机视觉发展的重要方向。
通过构建深层神经网络，可以提高图像分类、目标检测等任务的准确性和效率。
计算机视觉基础知识详解
计算机视觉基础知识详解计算机视觉（Computer Vision）是一门涉及如何使计算机“看到”和理解图像的学科。
它结合了计算机科学、人工智能和机器学习等多个领域的知识，旨在开发算法和技术，使计算机能够模拟人类的视觉能力。
本文将详细介绍计算机视觉的基础知识，包括图像获取、图像处理、特征提取、目标检测和图像分类等方面。
一、图像获取图像获取是计算机视觉的起点。
图像可以通过相机、摄像机、扫描仪等设备获取。
数字图像是由离散的像素点组成，每个像素点包含了图像的亮度和颜色信息。
在计算机视觉中，我们需要了解图像的分辨率、色彩空间和图像格式等概念。
1. 分辨率：指图像中像素的密度，通常用像素数表示。
分辨率越高，图像越清晰，但同时也增加了计算机处理的负担。
2. 色彩空间：指用来描述图像色彩的模型。
常见的色彩空间有RGB、CMYK和HSV等。
3. 图像格式：常见的图像格式有JPEG、PNG、GIF等，不同的格式具有不同的压缩算法和特点。
二、图像处理图像处理是对获取到的图像进行预处理，以提高图像质量或者准备用于后续的处理任务。
常见的图像处理任务包括图像滤波、图像修复和图像增强等。
1. 图像滤波：使用一定的算法对图像进行模糊、锐化、降噪等操作，以改变图像的外观或者去除噪声干扰。
2. 图像修复：通过填充、插值等方法修复图像中的缺失或损坏部分。
3. 图像增强：增加图像的对比度、锐度或者色彩饱和度，以改善图像的视觉效果。
三、特征提取特征提取是计算机视觉中非常重要的一步，它将图像中的关键信息提取出来，用于后续的分析和处理。
常见的特征包括边缘、角点、纹理和颜色等。
1. 边缘检测：通过寻找图像中灰度级变化剧烈的地方，找出图像的边界信息。
2. 角点检测：角点是图像中具有明显角度变化的地方，可以用于图像匹配和目标跟踪。
3. 纹理分析：通过提取图像中的纹理信息，可以用于图像分类和目标检测等任务。
4. 颜色特征：颜色是图像中常用的一个特征，在图像分割和图像检索中有广泛的应用。
什么是计算机视觉技术
什么是计算机视觉技术计算机视觉技术（Computer Vision，CV）是指通过使用计算机和算法来模拟人类视觉，使计算机能够感知、理解和解释数字图像和视频的能力。
它主要是通过利用数字图像处理、模式识别、机器学习等关键技术，将数字图像转化为计算机可以识别和处理的数据，使得计算机能够通过图像识别、目标检测、人脸识别、运动跟踪等方式获取关于物理世界的信息。
现在，计算机视觉已经应用到了各个领域。
例如，在医疗领域，CV技术可以帮助医生通过CT、MRI等医学图像进行自动诊断，识别人体内的异常组织；在工业领域，CV技术可以用于自动化机器人领域，让机器人去完成人工还无法完成的任务；在智能交通领域，CV技术可用于路口智能交通灯，通过摄像头认知车流量，根据交通灯的运算模拟车流量，并通过控制加减速道路通行能力。
计算机视觉技术的核心是数字图像处理。
很多人对数字图像处理这一概念还有些模糊，简单来说，就是对于所拍摄的数字图像进行处理，使图像更容易识别和更加美观。
而数字图像处理的核心就是通过算法和技术对图像进行一系列的处理步骤，如增强，缩放，降噪等。
通过这些处理，可以使得输入的图像更加适合进行计算机视觉处理。
目前，数字图像处理被广泛应用在各种设备中，如手机、数码相机等。
另外，机器学习（Machine Learning）也是计算机视觉领域加速发展的重要因素之一。
机器学习是一种人工智能的分支，其基础就是利用算法和大量数据进行训练，使得机器能够学会一些能力。
而在计算机视觉领域，机器学习技术可以用来训练分类器、检测器、跟踪器等关键模型，以使得计算机视觉系统能够更好地完成图像和视频的分析与识别任务。
此外，目标检测（Object Detection）也是计算机视觉应用中的一个重要领域。
目标检测的意思是在一张图像中，找出所有我们感兴趣的物体，例如人、车、建筑物等。
目标检测和图像分类的联系非常紧密，可以看做是图像分类的扩展，在图像分类的基础上，提供了更加详实的信息。
计算机视觉 教学大纲
计算机视觉教学大纲
摘要：
一、计算机视觉简介
二、计算机视觉的基本原理
三、计算机视觉的应用领域
四、计算机视觉的发展历程
五、计算机视觉的未来发展趋势
正文：
计算机视觉是一门研究如何使机器能够“看”的科学。
它通过使用计算机和各种传感器来代替人眼，对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。
计算机视觉的基本原理是通过光学、电子学和数学等学科的交叉，实现对图像的获取、处理、分析和理解。
其核心是图像处理技术，包括图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等。
计算机视觉的应用领域非常广泛，包括无人驾驶、智能家居、医疗健康、工业制造、安防监控等。
其中，无人驾驶是计算机视觉应用最为广泛的领域之一，通过计算机视觉技术，无人驾驶汽车可以实现自主导航、环境感知、路径规划等功能。
计算机视觉的发展历程可以追溯到上世纪50 年代，当时的主要研究集中在图像的分析和识别。
随着技术的不断进步，计算机视觉逐渐发展成为了一个
涉及多个学科的综合性学科，包括计算机科学、工程学、物理学、数学和神经科学等。
未来，计算机视觉将继续保持高速发展态势，并逐渐向更加智能化、精细化的方向发展。
例如，通过深度学习等人工智能技术，计算机视觉可以实现更加准确的目标检测和识别，以及更加精细的图像分割和分析。
此外，随着5G 技术的普及，计算机视觉的应用场景将更加丰富，例如远程医疗、智能交通等。
总之，计算机视觉是一个充满挑战和机遇的领域。
计算机视觉
计算机视觉什么是计算机视觉？计算机视觉是指通过计算机技术和算法，使计算机能够“看懂”图像和视频，并从中获取有用的信息。
计算机视觉综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，可以应用于许多领域，如医疗影像诊断、智能交通、人脸识别等。
计算机视觉的主要任务计算机视觉的主要任务包括图像处理、目标检测与识别、图像分割、三维重建等。
图像处理图像处理是计算机视觉的基础任务之一，它包括对图像进行降噪、增强、滤波等操作，以提取出图像中的有用信息。
图像处理常用的方法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等。
目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉的核心任务之一，它旨在根据输入的图像，在图像中识别和定位特定的目标。
目标检测与识别的方法包括传统的特征提取与分类方法，以及深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）。
图像分割图像分割是将图像分成若干不重叠的区域，每个区域内具有类似的特征。
图像分割常用于目标定位与跟踪、医学影像分析等领域。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域增长、边缘检测等。
三维重建三维重建是根据多张二维图像恢复目标的三维结构的技术。
三维重建可用于建立虚拟现实、自动驾驶等领域。
常用的三维重建方法包括立体视觉、结构光、激光扫描等。
计算机视觉的应用领域计算机视觉已经在许多领域得到了广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：医疗影像诊断计算机视觉可以辅助医生进行疾病的诊断与治疗。
例如，计算机视觉可以在医疗影像中自动检测肿瘤、病变等异常区域，并辅助医生进行诊断。
智能交通计算机视觉可以用于智能交通系统中，例如交通监控、车辆识别与跟踪等。
通过分析交通图像与视频，可以实现交通流量统计、违法行为监测等功能。
人脸识别人脸识别是计算机视觉中的一项重要技术，它可以用于身份验证、安全监控等领域。
通过分析人脸图像，可以准确地识别人脸的身份。
增强现实增强现实是指将虚拟信息与真实世界进行融合，以提供更丰富的感知体验。
计算机视觉可以用于识别真实世界中的物体，从而实现增强现实应用。
计算机视觉技术
计算机视觉技术计算机视觉技术是一门涉及计算机系统和软件的学科，旨在使计算机能够理解和解释视觉信息。
随着计算机技术的不断发展和进步，计算机视觉技术在各个领域中得到广泛应用，包括自动驾驶、人脸识别、图像处理等。
本文将重点介绍计算机视觉技术的基本概念、应用领域和未来发展方向。
一、计算机视觉技术的基本概念计算机视觉技术是指利用计算机系统和算法来模拟和实现人类视觉系统的功能和能力。
它通过对图像和视频进行获取、处理、分析和理解，以提取其中的有用信息并做出相应的决策。
计算机视觉技术的核心任务包括目标检测与识别、图像分割与描述、运动与三维重建等。
1.1 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉技术中最关键的任务之一。
它包括在图像或视频中准确定位和识别出感兴趣的目标物体。
常用的目标检测与识别算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
通过这些算法，计算机可以在图像或视频中准确地检测和识别出目标物体，如人脸、车辆等。
1.2 图像分割与描述图像分割与描述是将图像分割成不同的区域，并对每个区域进行描述的过程。
图像分割可以将图像分为不同的物体或区域，以便进一步分析和处理。
图像描述则是对每个区域进行特征提取和表示，以帮助计算机理解图像的内容。
常用的图像分割与描述算法包括GrabCut、SIFT、HOG等。
1.3 运动与三维重建运动与三维重建是计算机视觉技术中的重要任务，它主要涉及对动态场景和物体进行建模、跟踪和重建的过程。
通过对图像序列或视频中的运动进行分析和估计，计算机可以实现对场景和物体的三维重建。
常用的运动与三维重建算法包括光流法、深度学习等。
二、计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术在各个领域中都有广泛的应用，下面将介绍其中一些典型的应用领域。
2.1 自动驾驶自动驾驶是计算机视觉技术最具代表性的应用之一。
通过使用计算机视觉技术，汽车可以感知和理解周围环境，包括道路、障碍物、行人等，并做出相应的驾驶决策。
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计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。
这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。
因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
目录1定义2解析3原理4相关5现状6用途7异同8问题9系统10要件11会议12期刊1定义计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。
形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。
我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。
不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。
计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。
计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。
其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。
2解析视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。
由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的计算机视觉与其他领域的关系研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。
计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。
机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。
一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。
作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。
计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。
为此我们将先介绍人类视觉。
3原理计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。
计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
要经过长期的努力才能达到的目标。
因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。
例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。
因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。
这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。
计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。
但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。
如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。
因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。
这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。
计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。
4相关有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。
这些学科中包括图像处理、模式识别或图像识别、景物分析、图象理解等。
计算机视觉包括图像处理和模式识别，除此之外，它还包括空间形状的描述，几何建模以及认识过程。
[1]实现图像理解是计算机视觉的终极目标。
[2]图像处理图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。
例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。
在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。
模式识别模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图像分成予定的类别。
例如，文字识别或指纹识别。
在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。
图像理解给定一幅图像，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图像代表的内容作出决定。
在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。
图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成象的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。
在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术，但计算机视觉研究的内容要比这些学科更为广泛。
计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。
为实现建立与人的视觉系统相类似的通用计算机视觉系统的目标需要建立人类视觉的计算机理论。
5现状计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。
这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。
然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要，因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定义，很自然地，“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。
尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法，可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标（如：脸孔、指纹、文字等），因而无法被广泛地应用于不同场合。
对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的大规模系统的一个组成部分（例如医学图像的处理，工业制造中的质量控制与测量）。
在计算机视觉的大多数实际应用当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。
人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备“计划”和“决策能力”？从而使之完成特定的技术动作（例如：移动一个机器人通过某种特定环境）。
这一问题便与计算机视觉问题息息相关。
在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。
另外一些研究方向包括模式识别和机器学习（这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系），也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。
物理是与计算机视觉有着重要联系的另一领域。
计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界。
同时，物理学中的很多测量难题也可以通过计算机视觉得到解决，例如流体运动。
也由此，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。
另一个具有重要意义的领域是神经生物学，尤其是其中生物视觉系统的部分。
在整个20世纪中，人类对各种动物的眼睛、神经元、以及与视觉刺激相关的脑部组织都进行了广泛研究，这些研究得出了一些有关“天然的”视觉系统如何运作的描述（尽管仍略嫌粗略），这也形成了计算机视觉中的一个子领域——人们试图建立人工系统，使之在不同的复杂程度上模拟生物的视觉运作。
同时计算机视觉领域中，一些基于机器学习的方法也有参考部分生物机制。
计算机视觉的另一个相关领域是信号处理。
很多有关单元变量信号的处理方法，尤其是对时变信号的处理，都可以很自然的被扩展为计算机视觉中对二元变量信号或者多元变量信号的处理方法。
但由于图像数据的特有属性，很多计算机视觉中发展起来的方法，在单元信号的处理方法中却找不到对应版本。
这类方法的一个主要特征，便是他们的非线性以及图像信息的多维性，以上二点作为计算机视觉的一部分，在信号处理学中形成了一个特殊的研究方向。
除了上面提到的领域，很多研究课题同样可被当作纯粹的数学问题。
例如，计算机视觉中的很多问题，其理论基础便是统计学，最优化理论以及几何学。
如何使既有方法通过各种软硬件实现，或说如何对这些方法加以修改，而使之获得合理的执行速度而又不损失足够精度，是现今电脑视觉领域的主要课题。
6用途人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。
一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。
这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。
人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。
为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。
而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。
这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。
具有上述能力的计算机就是智能计算机。
智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。
这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。
7异同计算机视觉，图象处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉是彼此紧密关联的学科。
如果你翻开带有上面这些名字的教材，你会发现在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠。
这表明这些学科的基础理论大致是相同的，甚至让人怀疑他们是同一学科被冠以不同的名称。
然而，各研究机构，学术期刊，会议及公司往往把自己特别的归为其中某一个领域，于是各种各样的用来区分这些学科的特征便被提了出来。
下面将给出一种区分方法，尽管并不能说这一区分方法完全准确。
计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。
计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。
图象处理与图像分析的研究对象主要是二维图像，实现图像的转化，尤其针对像素级的操作，例如提高图像对比度，边缘提取，去噪声和几何变换如图像旋转。
这一特征表明无论是图像处理还是图像分析其研究内容都和图像的具体内容无关。