計算機視覺可以而且應(yīng)該根據(jù)計算機系統(tǒng)的特點來進(jìn)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(dǎo)。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(rèn)為是計算機視覺中的一個研究領(lǐng)域。人類正在進(jìn)入信息時代，計算機將越來越***地進(jìn)入幾乎所有領(lǐng)域。從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。崇明區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計平臺

有不少學(xué)科的研究目標(biāo)與計算機視覺相近或與此有關(guān)。這些學(xué)科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖象理解等。計算機視覺包括圖像處理和模式識別，除此之外，它還包括空間形狀的描述，幾何建模以及認(rèn)識過程。 [1]實現(xiàn)圖像理解是計算機視覺的***目標(biāo)。 [2]圖像處理圖像處理技術(shù)把輸入圖像轉(zhuǎn)換成具有所希望特性的另一幅圖像。例如，可通過處理使輸出圖象有較高的信-噪比，或通過增強處理突出圖象的細(xì)節(jié)，以便于操作員的檢驗。在計算機視覺研究中經(jīng)常利用圖象處理技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理和特征抽取。金山區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計電話多少通過對視覺設(shè)計（海報，詳情頁等）中的設(shè)計元素的拆分，基于動態(tài)的HTML圖層疊加來模擬圖文設(shè)計的全過程。

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

識別的幾個具體應(yīng)用方向：基于內(nèi)容的圖像提取：在巨大的圖像**中尋找包含指定內(nèi)容的所有圖片。被指定的內(nèi)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(nèi)容的尋找顯然要比前一種更復(fù)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(xué)字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進(jìn)行識別鑒別，通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。醫(yī)學(xué)中對細(xì)胞或組織不正常技能的發(fā)現(xiàn)，交通監(jiān)視儀器對過往車輛的發(fā)現(xiàn)。

計算機視覺，圖象處理，圖像分析，機器人視覺和機器視覺是彼此緊密關(guān)聯(lián)的學(xué)科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發(fā)現(xiàn)在技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域上他們都有著相當(dāng)大部分的重疊。這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。然而，各研究機構(gòu)，學(xué)術(shù)期刊，會議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個領(lǐng)域，于是各種各樣的用來區(qū)分這些學(xué)科的特征便被提了出來。下面將給出一種區(qū)分方法，盡管并不能說這一區(qū)分方法完全準(zhǔn)確。這些學(xué)科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖象理解等。金山區(qū)本地數(shù)字視覺設(shè)計服務(wù)電話

計算機視覺包括圖像處理和模式識別，除此之外，它還包括空間形狀的描述，幾何建模以及認(rèn)識過程。崇明區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計平臺

數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集（有時縮寫為DAQ或DAS），又稱為“數(shù)據(jù)獲取”或“數(shù)據(jù)收集”，是指對現(xiàn)實世界進(jìn)行采樣，以便產(chǎn)生可供計算機處理的數(shù)據(jù)的過程。通常，數(shù)據(jù)采集過程之中包括為了獲得所需信息，對于信號和波形進(jìn)行采集并對它們加以處理的步驟。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的組成元件當(dāng)中包括用于將測量參數(shù)轉(zhuǎn)換成為電信號的傳感器，而這些電信號則是由數(shù)據(jù)采集硬件來負(fù)責(zé)獲取的。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)，但數(shù)據(jù)挖掘往往傾向于關(guān)注較大型的數(shù)據(jù)集，較少側(cè)重于推理，且常常采用的是**初為另外一種不同目的而采集的數(shù)據(jù)。在統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實或證偽。崇明區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計平臺

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