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(xiàn)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(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進行預處理和特征抽取。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。楊浦區(qū)提供數(shù)字視覺設計聯(lián)系方式

計算機視覺在醫(yī)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(qū)域中的計算機視覺是在工業(yè)，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(chǎn)品被自動檢測。機器視覺也被大量用于農(nóng)業(yè)。***上的應用很可能是計算機視覺比較大的地區(qū)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(tǒng)為導彈制導發(fā)送導彈的區(qū)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(shù)據(jù)的區(qū)域的目標做出選擇。現(xiàn)代***概念，如“戰(zhàn)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(zhàn)的場景，可用于支持戰(zhàn)略決策的信息。在這種情況下，數(shù)據(jù)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。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設計優(yōu)勢計算機視覺系統(tǒng)的結構形式很大程度上依賴于其具體應用方向。

計算機視覺可以而且應該根據(jù)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。

數(shù)據(jù)分析的類型包括：1、探索性數(shù)據(jù)分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數(shù)據(jù)進行分析的一種方法，是對傳統(tǒng)統(tǒng)計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國***統(tǒng)計學家約翰·圖基命名。2、定性數(shù)據(jù)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(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說資料）的分析。2010年后數(shù)據(jù)可視化工具基本以表格、圖形（chart）、地圖等可視化元素為主，數(shù)據(jù)可進行過濾、鉆取、數(shù)據(jù)聯(lián)動、跳轉、高亮等分析手段做動態(tài)分析。從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內容。

頂會ICCV：International Conference on Computer Vision，國際計算機視覺大會CVPR：International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，國際計算機視覺與模式識別大會ECCV：European Conference on Computer Vision，歐洲計算機視覺大會較好會議ICIP：International Conference on Image Processing，國際圖像處理大會BMVC：British Machine Vision Conference，英國機器視覺大會00:54【秒懂百科】一分鐘了解cvprICPR：International Conference on Pattern Recognition，國際模式識別大會其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數(shù)學和統(tǒng)計學、神經(jīng)生理學和認知科學等。黃浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設計聯(lián)系人

在計算機視覺中模式識別技術經(jīng)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。楊浦區(qū)提供數(shù)字視覺設計聯(lián)系方式

另一方面，F(xiàn)rits H. Post (2002)則從計算機科學的視角，將這一領域劃分為如下多個子領域：1、可視化算法與技術方法2、立體可視化3、信息可視化4、多分辨率方法5、建模技術方法6、交互技術方法與體系架構數(shù)據(jù)可視化的成功，應歸于其背后基本思想的完備性。依據(jù)數(shù)據(jù)及其內在模式和關系，利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。其第二個前提就是利用人類感覺系統(tǒng)的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數(shù)據(jù)集以及來源多樣的大型抽象數(shù)據(jù)**的模擬。這些思想和概念極其重要，對于計算科學與工程方法學以及管理活動都有著精深而又***的影響。《Data Visualization: The State of the Art》（意為“數(shù)據(jù)可視化：前列技術水平”）一書當中重點強調了各種應用領域與它們各自所特有的問題求解可視化技術方法之間的相互作用。楊浦區(qū)提供數(shù)字視覺設計聯(lián)系方式

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