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计算机视觉，作为人工智能领域的一个重要分支，致力于研究如何使计算机具有人类视觉系统所具备的能力，即从图像和视频中提取、分析和理解视觉信息，本文将深入探讨计算机视觉的研究范畴，以期为您呈现这一领域的全貌。
图像处理与特征提取
1、图像预处理
图像预处理是计算机视觉研究的基础，主要包括去噪、增强、分割、配准等，去噪旨在消除图像中的噪声，增强则提高图像质量，分割是将图像划分为若干区域，配准则使多幅图像在空间上对齐。
2、图像特征提取
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图像特征提取是计算机视觉的核心任务之一，旨在从图像中提取具有区分性的特征，常见的特征提取方法包括：基于像素的方法、基于区域的方法、基于纹理的方法、基于形状的方法等。
目标检测与识别
1、目标检测
目标检测是指从图像中定位和识别出感兴趣的目标，根据检测方法的不同，可分为基于传统方法、基于深度学习的方法等，近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了显著的成果，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
2、目标识别
目标识别是指在已知目标类别的情况下，对图像中的目标进行分类，常见的目标识别方法包括：基于模板匹配的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
图像分割与重建
1、图像分割
图像分割是指将图像划分为若干具有相似特征的区域，根据分割方法的不同，可分为基于阈值的方法、基于区域生长的方法、基于边缘检测的方法、基于图割的方法等。
2、图像重建
图像重建是指根据部分图像信息恢复出完整的图像，常见的图像重建方法包括：基于重建滤波器的方法、基于迭代优化算法的方法、基于深度学习的方法等。
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视频处理与分析
1、视频跟踪
视频跟踪是指在一定时间范围内，对图像序列中的目标进行连续检测和跟踪，常见的视频跟踪方法包括：基于模板匹配的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
2、视频分类
视频分类是指对视频序列进行分类，将其归入不同的类别，常见的视频分类方法包括：基于视频帧的方法、基于光流的方法、基于深度学习的方法等。
三维视觉与增强现实
1、三维视觉
三维视觉是指从图像或视频中获取三维信息，实现对场景的重建和重建，常见的三维视觉方法包括：基于双目视觉的方法、基于结构光的方法、基于深度学习的方法等。
2、增强现实
增强现实（AR）是一种将虚拟信息叠加到现实世界中的技术，计算机视觉在AR领域发挥着重要作用，如目标识别、场景重建、虚拟物体插入等。
计算机视觉应用
计算机视觉技术在众多领域得到广泛应用，如：
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1、智能安防：利用计算机视觉技术实现人脸识别、行为分析、异常检测等功能。
2、医学影像：利用计算机视觉技术对医学影像进行分割、识别、分析，辅助医生进行诊断。
3、智能驾驶：利用计算机视觉技术实现车道线检测、障碍物识别、目标跟踪等功能。
4、智能机器人：利用计算机视觉技术实现物体识别、路径规划、人机交互等功能。
5、智能交互：利用计算机视觉技术实现手势识别、表情识别、语音识别等功能。
计算机视觉作为一门跨学科的研究领域，在视觉感知与机器智能之间架起了一座桥梁，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，为人类创造更加美好的未来。
标签： #计算机视觉的研究范畴
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