有不少學科的研究目標與計算機視覺相近或與此有關。這些學科中包括圖像處理、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，幾何建模以及認識過程。 [1]實現圖像理解是計算機視覺的***目標。 [2]圖像處理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。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節，以便于操作員的檢驗。在計算機視覺研究中經常利用圖象處理技術進行預處理和特征抽取。計算機視覺是一門綜合性的學科，它已經吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。青浦區本地數字視覺設計平臺

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。青浦區本地數字視覺設計平臺姿態評估：對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如：對機器臂姿態和位置的評估。

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。

數據分析的類型包括：1、探索性數據分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國***統計學家約翰·圖基命名。2、定性數據分析：又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。2010年后數據可視化工具基本以表格、圖形（chart）、地圖等可視化元素為主，數據可進行過濾、鉆取、數據聯動、跳轉、高亮等分析手段做動態分析。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。

高級處理到了這一步，數據往往具有很小的數量，例如圖像中經先前處理被認為含有目標物體的部分。這時的處理包括：驗證得到的數據是否符合前提要求；估測特定系數，比如目標的姿態，體積；對目標進行分類。高級處理有理解圖像內容的含義，是計算機視覺中的高階處理，主要是在圖像分割的基礎上再經行對分割出的圖像塊進行理解，例如進行識別等操作。光源布局影響大需審慎考量。正確的選擇鏡組，考量倍率、空間、尺寸、失真… 。選擇合適的攝影機(CCD)，考量功能、規格、穩定性、耐用...。視覺軟件開發需靠經驗累積，多嘗試、思考問題的解決途徑。以創造精度的不斷提升，縮短處理時間為**終目標。end。有不少學科的研究目標與計算機視覺相近或與此有關。青浦區品牌數字視覺設計聯系方式

計算機視覺既是工程領域，也是科學領域中的一個富有挑戰性重要研究領域。青浦區本地數字視覺設計平臺

因此，在實現**終目標以前，人們努力的中期目標是建立一種視覺系統，這個系統能依據視覺敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務。例如，計算機視覺的一個重要應用領域就是自主車輛的視覺導航，還沒有條件實現像人那樣能識別和理解任何環境，完成自主導航的系統。因此，人們努力的研究目標是實現在高速公路上具有道路跟蹤能力，可避免與前方車輛碰撞的視覺輔助駕駛系統。這里要指出的一點是在計算機視覺系統中計算機起代替人腦的作用，但并不意味著計算機必須按人類視覺的方法完成視覺信息的處理。青浦區本地數字視覺設計平臺

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