计算机视觉主要研究内容包括图像处理、目标识别、场景重建等。研究方向包括目标检测、人脸识别、深度学习在视觉中的应用等，旨在探索视觉感知与智能视觉系统的前沿领域。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为人工智能的重要分支，逐渐成为国内外研究的热点，计算机视觉旨在让计算机具备人类视觉系统相似的功能，从而实现图像和视频的自动分析、理解与处理，本文将详细介绍计算机视觉的主要研究方向，以期为广大读者提供一个全面、深入的了解。
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图像处理与特征提取
1、图像去噪与增强
图像去噪与增强是计算机视觉领域的基础性研究内容，旨在消除图像中的噪声，增强图像的对比度，提高图像质量，常见的图像去噪方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，而图像增强方法则包括直方图均衡化、对比度增强、锐化等。
2、图像分割
图像分割是将图像划分为若干个具有相似特性的区域，为后续图像处理提供基础，根据分割策略，图像分割方法可分为基于阈值、基于区域、基于边缘和基于图割等。
3、特征提取
特征提取是计算机视觉的关键环节，旨在从图像中提取出具有区分性的特征，以便进行后续的识别、分类和定位等任务，常见的特征提取方法包括HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded-Up Robust Features）等。
目标检测与跟踪
1、目标检测
目标检测是计算机视觉中的核心任务，旨在从图像中定位并识别出感兴趣的目标，常见的目标检测方法包括基于传统机器学习、深度学习和基于图模型的方法。
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2、目标跟踪
目标跟踪是在视频序列中持续跟踪同一目标的过程，根据跟踪策略，目标跟踪方法可分为基于光流、基于卡尔曼滤波、基于深度学习等。
图像识别与分类
1、图像识别
图像识别是指将图像中的物体或场景与已知类别进行匹配的过程，常见的图像识别方法包括基于特征匹配、基于机器学习、基于深度学习等。
2、图像分类
图像分类是指将图像划分为预定义的类别，常见的图像分类方法包括基于传统机器学习、深度学习和基于聚类等。
三维重建与视觉SLAM
1、三维重建
三维重建是指从二维图像序列中恢复出场景的三维信息，常见的三维重建方法包括基于多视图几何、基于深度学习等。
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2、视觉SLAM
视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指通过视觉传感器获取的场景信息，同时进行环境建模和自身定位，常见的视觉SLAM方法包括基于光流、基于特征点匹配、基于深度学习等。
其他研究方向
1、视觉问答
视觉问答（Visual Question Answering，VQA）是指让计算机通过图像理解问题，并给出合理的答案，这一领域涉及图像识别、自然语言处理、知识图谱等多个领域。
2、视觉内容理解
理解是指对图像或视频中的场景、物体、动作等进行深入分析，从而实现对视觉信息的全面理解，这一领域涉及图像分类、目标检测、语义分割等多个任务。
计算机视觉作为人工智能领域的重要组成部分，其研究方向广泛且深入，随着技术的不断发展，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多便利。
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