计算机视觉领域，揭秘那些非人工智能应用的技术，不属于人工智能在计算机视觉领域应用的是什么

本文目录导读：

1. 传统图像处理技术
2. 计算机视觉传统算法
3. 计算机视觉领域非AI应用的其他技术

在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经渗透到了我们生活的方方面面，其中计算机视觉领域更是AI技术的热点应用之一，在众多令人瞩目的AI应用背后，还有一些技术并非依赖于人工智能，而是凭借其独特的原理和优势在计算机视觉领域发挥着重要作用，本文将为您揭秘那些不属于人工智能在计算机视觉领域应用的技术。

传统图像处理技术

1、数字图像处理技术

数字图像处理技术是计算机视觉领域的基础，它通过对图像进行采样、量化、编码、解码、滤波、增强等操作，实现对图像的预处理、分析和识别，数字图像处理技术在计算机视觉领域的应用非常广泛，如图像压缩、图像分割、图像配准等。

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2、图像恢复与重建技术

图像恢复与重建技术是计算机视觉领域的一个重要分支，它通过恢复和重建图像中的信息，提高图像质量，图像去噪、图像超分辨率、图像压缩感知等。

计算机视觉传统算法

1、特征提取与匹配技术

特征提取与匹配技术是计算机视觉领域的关键技术之一，它通过提取图像中的关键特征，实现图像的相似性度量，常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等，而特征匹配方法则有FLANN、BF、KDTree等。

2、视觉跟踪技术

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视觉跟踪技术是计算机视觉领域的一个重要应用，它通过实时跟踪图像中的目标，实现对目标的定位和跟踪，常见的视觉跟踪算法有光流法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等。

计算机视觉领域非AI应用的其他技术

1、光学成像技术

光学成像技术是计算机视觉领域的基础，它通过光学原理将现实世界的图像信息转化为数字图像，光学成像技术包括相机、镜头、图像传感器等。

2、视觉感知与认知技术

视觉感知与认知技术是计算机视觉领域的一个新兴研究方向，它通过模拟人类视觉系统的工作原理，实现对图像的感知和理解，立体视觉、运动视觉、形状感知等。

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3、视觉测量技术

视觉测量技术是计算机视觉领域的一个重要应用，它通过测量图像中的物体尺寸、形状、位置等信息，实现对物体的三维重建，常见的视觉测量方法有三角测量法、单目视觉测量、多目视觉测量等。

虽然人工智能在计算机视觉领域取得了显著的成果，但仍有不少技术并非依赖于AI，这些传统技术和算法在计算机视觉领域仍然发挥着重要作用，为AI技术的应用提供了坚实的基础，了解这些非AI技术在计算机视觉领域的应用，有助于我们更好地把握计算机视觉技术的发展趋势，为未来的研究提供有益的启示。

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