另一方面，Frits H. Post (2002)则从计算机科学的视角，将这一领域划分为如下多个子领域：1、可视化算法与技术方法2、立体可视化3、信息可视化4、多分辨率方法5、建模技术方法6、交互技术方法与体系架构数据可视化的成功，应归于其背后基本思想的完备性。依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据**的模拟。这些思想和概念极其重要，对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又***的影响。《Data Visualization: The State of the Art》（意为“数据可视化：前列技术水平”）一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用。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。金山区创新数字视觉设计优势

计算机视觉和机器视觉领域有***的重叠。计算机视觉涉及的被用于许多领域自动化图像分析的**技术。机器视觉通常指的是结合自动图像分析与其他方法和技术，以提供自动检测和机器人指导在工业应用中的一个过程。在许多计算机视觉应用中，计算机被预编程，以解决特定的任务，但基于学习的方法现在正变得越来越普遍。计算机视觉应用的实例包括用于系统：（1）控制过程，比如，一个工业机器人 ；（2）导航，例如，通过自主汽车或移动机器人；（3）检测的事件，如，对视频监控和人数统计 ；（4）组织信息，例如，对于图像和图像序列的索引数据库；松江区创新数字视觉设计便捷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。

将机器视觉技术应用于禽蛋品质检测具有人工检测所无法比拟的优势。表面缺陷与大小、形状是蛋品品质的重要特征，利用机器视觉进行检测不仅可以排除人的主观因素的干扰，而且还能够对这些指标进行定量描述,避免了因人而异的检测结果，减小了检测分级误差，提高了生产率和分级精度。系统组成一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。

顶会ICCV：International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会CVPR：International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，国际计算机视觉与模式识别大会ECCV：European Conference on Computer Vision，欧洲计算机视觉大会较好会议ICIP：International Conference on Image Processing，国际图像处理大会BMVC：British Machine Vision Conference，英国机器视觉大会00:54【秒懂百科】一分钟了解cvprICPR：International Conference on Pattern Recognition，国际模式识别大会给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模型/三维模型。

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，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。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。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。松江区创新数字视觉设计便捷

几乎在每个计算机视觉技术的具体应用都要解决一系列相同的问题。金山区创新数字视觉设计优势

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。金山区创新数字视觉设计优势

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