计算机视觉的主要研究的内容是什么？计算机视觉的主要研究内容是什么？，计算机视觉的主要研究内容是：用摄像机和计算机代替人眼进行目标识别、跟踪测量等机器视觉，并进一步处理图形，使计算机处理变得更适合人眼观察或送到仪器上检测。
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计算机视觉是一门研究如何让机器“看见”的科学。进一步说，是指用相机和计算机代替人眼来识别、跟踪和测量目标，并进一步处理图形，使计算机处理变得更适合人眼观察或将图像发送给仪器进行检测。
计算机视觉作为一门科学学科，研究相关的理论和技术，试图建立一个能够从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统。这里的信息是指香农定义的信息，可以用来帮助做出“决定”。
因为感知可以看作是从感觉信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是一门研究如何让人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
计算机视觉是利用计算机和相关设备模拟生物视觉。它的主要任务是通过对采集到的图片或视频进行处理，获取相应场景的3D信息，就像人类和很多其他生物每天所做的那样。
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有许多学科的研究目标与计算机视觉相似或相关。这些学科包括图像处理、模式识别或图像识别、场景分析、图像理解等。计算机视觉包括图像处理和模式识别，此外，它还包括空间形状描述、几何建模和识别过程。实现图像理解是计算机视觉的最终目标。
1.图像处理
图像处理技术将一幅输入图像转换成另一幅具有所需特征的图像。比如输出图像可以通过处理获得更高的信噪比，或者通过增强处理突出图像细节，方便操作者查看。在计算机视觉研究中，图像处理技术常用于预处理和特征提取。
2.模式识别
模式识别技术根据从图像中提取的统计特征或结构信息将图像分类成预定类别。比如字符识别或者指纹识别。在计算机视觉中，模式识别技术经常被用来识别和分类图像的某些部分，如分割区域。
3.图像理解
给定一个图像，图像理解程序不仅描述图像本身，还对图像所代表的场景进行描述和解释，从而对图像所代表的内容做出决策。在人工智能视觉研究的早期阶段，场景分析这个术语经常被用来强调二维图像和三维场景之间的区别。图像理解不仅需要复杂的图像处理，还需要了解场景成像的物理规律以及与场景内容相关的知识。
建立计算机视觉系统需要使用上述学科的相关技术，但计算机视觉研究的内容比这些学科更广泛。计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。为了达到建立一个类似于人类视觉系统的通用计算机视觉系统的目标，有必要建立人类视觉的计算机理论。
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