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  計算機視覺領域的突出特點是其多樣性與不完善性。  這一領域的先驅可追溯到更早的時候,但是直到20世紀70年代後期,當計算機的效能提高到足以處理諸如影象這樣的大規模資料時,計算機視覺才得到了正式的關注和發展。然而這些發展往往起源於其他不同領域的需要,因而何謂“計算機視覺問題”始終沒有得到正式定義,很自然地,“計算機視覺問題”應當被如何解決也沒有成型的公式。  儘管如此,人們已開始掌握部分解決具體計算機視覺任務的方法,可惜這些方法通常都僅適用於一群狹隘的目標(如:臉孔、指紋、文字等),因而無法被廣泛地應用於不同場合。  對這些方法的應用通常作為某些解決複雜問題的大規模系統的一個組成部分(例如醫學影象的處理,工業製造中的質量控制與測量)。在計算機視覺的大多數實際應用當中,計算機被預設為解決特定的任務,然而基於機器學習的方法正日漸普及,一旦機器學習的研究進一步發展,未來「泛用型」的電腦視覺應用或許可以成真。  人工智慧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。在這裡,計算機視覺系統作為一個感知器,為決策提供資訊。另外一些研究方向包括模式識別和機器學習(這也隸屬於人工智慧領域,但與計算機視覺有著重要聯絡),也由此,計算機視覺時常被看作人工智慧與電腦科學的一個分支。  物理是與計算機視覺有著重要聯絡的另一領域。  計算機視覺關注的目標在於充分理解電磁波——主要是可見光與紅外線部分——遇到物體表面被反射所形成的影象,而這一過程便是基於光學物理和固態物理,一些尖端的影象感測器甚至會應用到量子力學理論,來解析影像所表示的真實世界。同時,物理學中的很多測量難題也可以通過計算機視覺得到解決,例如流體運動。也由此,計算機視覺同樣可以被看作是物理學的拓展。  另一個具有重要意義的領域是神經生物學,尤其是其中生物視覺系統的部分。  在整個20世紀中,人類對各種動物的眼睛、神經元、以及與視覺刺激相關的腦部組織都進行了廣泛研究,這些研究得出了一些有關“天然的”視覺系統如何運作的描述(儘管仍略嫌粗略),這也形成了計算機視覺中的一個子領域——人們試圖建立人工系統,使之在不同的複雜程度上模擬生物的視覺運作。同時計算機視覺領域中,一些基於機器學習的方法也有參考部分生物機制。  計算機視覺的另一個相關領域是訊號處理。很多有關單元變數訊號的處理方法,尤其對是時變訊號的處理,都可以很自然的被擴充套件為計算機視覺中對二元變數訊號或者多元變數訊號的處理方法。但由於影象資料的特有屬性,很多計算機視覺中發展起來的方法,在單元訊號的處理方法中卻找不到對應版本。這類方法的一個主要特徵,便是他們的非線性以及影象資訊的多維性,以上二點作為計算機視覺的一部分,在訊號處理學中形成了一個特殊的研究方向。  除了上面提到的領域,很多研究課題同樣可被當作純粹的數學問題。例如,計算機視覺中的很多問題,其理論基礎便是統計學,最優化理論以及幾何學。  如何使既有方法通過各種軟硬體實現,或說如何對這些方法加以修改,而使之獲得合理的執行速度而又不損失足夠精度,是現今電腦視覺領域的主要課題。

  計算機視覺,影象處理,影象分析,機器人視覺和機器視覺是彼此緊密關聯的學科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材,你會發現在技術和應用領域上他們都有著相當大部分的重疊。這表明這些學科的基礎理論大致是相同的,甚至讓人懷疑他們是同一學科被冠以不同的名稱。  然而,各研究機構,學術期刊,會議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個領域,於是各種各樣的用來區分這些學科的特徵便被提了出來。下面將給出一種區分方法,儘管並不能說這一區分方法完全準確。  計算機視覺的研究物件主要是對映到單幅或多幅影象上的三維場景,例如三維場景的重建。計算機視覺的研究很大程度上針對影象的內容。  影象處理與影象分析的研究物件主要是二維影象,實現影象的轉化,尤其針對畫素級的操作,例如提高影象對比度,邊緣提取,去噪聲和幾何變換如影象旋轉。這一特徵表明無論是影象處理還是影象分析其研究內容都和影象的具體內容無關。  機器視覺主要是指工業領域的視覺研究,例如自主機器人的視覺,用於檢測和測量的視覺。這表明在這一領域通過軟體硬體,影象感知與控制理論往往與影象處理得到緊密結合來實現高效的機器人控制或各種實時操作。  模式識別使用各種方法從訊號中提取資訊,主要運用統計學的理論。此領域的一個主要方向便是從影象資料中提取資訊。  還有一個領域被稱為成像技術。這一領域最初的研究內容主要是製作影象,但有時也涉及到影象分析和處理。例如,醫學成像就包含大量的醫學領域的影象分析。  對於所有這些領域,一個可能的過程是你在計算機視覺的實驗室工作,工作中從事著圖象處理,最終解決了機器視覺領域的問題,然後把自己的成果發表在了模式識別的會議上。

  幾乎在每個計算機視覺技術的具體應用都要解決一系列相同的問題。這些經典的問題包括:

  一個計算機視覺,影象處理和機器視覺所共有的經典問題便是判定一組影象資料中是否包含某個特定的物體,影象特徵或運動狀態。這一問題通常可以通過機器自動解決,但是到目前為止,還沒有某個單一的方法能夠廣泛的對各種情況進行判定:在任意環境中識別任意物體。現有技術能夠也只能夠很好地解決特定目標的識別,比如簡單幾何圖形識別,人臉識別,印刷或手寫檔案識別或者車輛識別。而且這些識別需要在特定的環境中,具有指定的光照,背景和目標姿態要求。  廣義的識別在不同的場合又演化成了幾個略有差異的概念:  識別的幾個具體應用方向:

  基於序列影象的對物體運動的監測包含多種型別,諸如:

  給定一個場景的二或多幅影象或者一段錄影,場景重建尋求為該場景建立一個三維模型。最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。

  影象恢復的目標在於移除影象中的噪聲,例如儀器噪聲,模糊等

  計算機視覺系統的結構形式很大程度上依賴於其具體應用方向。有些是獨立工作的,用於解決具體的測量或檢測問題;也有些作為某個大型複雜系統的組成部分出現,比如和機械控制系統,資料庫系統,人機介面裝置協同工作。計算機視覺系統的具體實現方法同時也由其功能決定——是預先固定的抑或是在執行過程中自動學習調整。儘管如此,有些功能卻幾乎是每個計算機系統都需要具備的:
計算機視覺(Computer vision)是一門研究如何使機器“看”的科學,更進一步的說,就是指用攝影機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺,並進一步做影象處理,用計算機處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的影象。