計算機視覺在醫療領域的應用還包括增強人類的感知能力，例如超聲圖像或X射線圖像，以降低受噪聲影響的圖像。 [5]第二個應用程序區域中的計算機視覺是在工業，有時也被稱為機器視覺，在那里信息被提取為支撐制造工序的目的。一個例子是質量控制，其中的信息或**終產品被自動檢測。機器視覺也被大量用于農業。***上的應用很可能是計算機視覺比較大的地區之一。**明顯的例子是探測敵方士兵或車輛和導彈制導。更先進的系統為導彈制導發送導彈的區域，而不是一個特定的目標，并且當導彈到達基于本地獲取的圖像數據的區域的目標做出選擇?，F代***概念，如“戰場感知”，意味著各種傳感器，包括圖像傳感器，提供了豐富的有關作戰的場景，可用于支持戰略決策的信息。在這種情況下，數據的自動處理，用于減少復雜性和融合來自多個傳感器的信息，以提高可靠性。從圖像中發現特定的情況內容。崇明區品牌數字視覺設計平臺

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。崇明區品牌數字視覺設計平臺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。

二次取樣保證圖像坐標的正確；平滑去噪來濾除感知器引入的設備噪聲；提高對比度來保證實現相關信息可以被檢測到；調整尺度空間使圖像結構適合局部應用。特征提取從圖像中提取各種復雜度的特征。例如：線，邊緣提??；局部化的特征點檢測如邊角檢測，斑點檢測；更復雜的特征可能與圖像中的紋理形狀或運動有關。檢測分割在圖像處理過程中，有時會需要對圖像進行分割來提取有價值的用于后繼處理的部分，例如篩選特征點；分割一或多幅圖片中含有特定目標的部分。

短語“Visualization in Scientific Computing”（意為“科學計算之中的可視化”）后來變成了“Scientific Visualization”（即“科學可視化”），而前者**初指的是作為科學計算之組成部分的可視化：也就是科學與工程實踐當中對于計算機建模和模擬的運用。信息可視化更近一些的時候，可視化也日益尤為關注數據，包括那些來自商業、財務、行政管理、數字媒體等方面的大型異質性數據**。二十世紀90年代初期，人們發起了一個新的，稱為“信息可視化”的研究領域，旨在為許多應用領域之中對于抽象的異質性數據集的分析工作提供支持。因此，21世紀人們正在逐漸接受這個同時涵蓋科學可視化與信息可視化領域的新生術語“數據可視化” 。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。

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取‘信息’的人工智能系統。這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個“決定”的信息。因為感知可以看作是從感官信號中提取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。自體運動：監測攝像機的三維剛性運動。徐匯區品牌數字視覺設計供應商家

簡單的情況便是生成一組三維空間中的點。更復雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。崇明區品牌數字視覺設計平臺

而是反過來讓計算機來適應人的習慣和要求，以人所習慣的方式與人進行信息交換，也就是讓計算機具有視覺、聽覺和說話等能力。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。智能計算機不但使計算機更便于為人們所使用，同時如果用這樣的計算機來控制各種自動化裝置特別是智能機器人，就可以使這些自動化系統和智能機器人具有適應環境，和自主作出決策的能力。這就可以在各種場合取代人的繁重工作，或代替人到各種危險和惡劣環境中完成任務。崇明區品牌數字視覺設計平臺

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