一、圖像處理

圖像處理是計算機視覺的基礎，它包括對圖像進行預處理、增強、降噪等操作，以便更好地提取特征和信息。圖像處理技術常用于改善圖像質量、去除噪聲以及分割和提取圖像中的目標。

二、特征提取與描述

特征提取是從圖像中抽取出重要信息的過程，這些信息可以用于后續(xù)的模式識別和分類任務。特征可以是邊緣、角點、紋理等。描述子則是用數學表達方式來表示這些特征，以便于計算機進行識別和匹配。

三、目標檢測與識別

目標檢測是在圖像或視頻中定位和識別特定目標的過程。它可以用于人臉識別、物體檢測、車輛跟蹤等應用。機器學習和深度學習技術在目標檢測中得到廣泛應用，如卷積神經網絡（CNN）和區(qū)域卷積神經網絡（R-CNN）等。

四、三維重建與立體視覺

這個領域關注從多個圖像中恢復三維物體的形狀和位置。立體視覺涉及通過不同角度的圖像來模擬人類雙眼的視覺效果，從而計算出深度信息，用于重建三維場景。

五、視頻分析與跟蹤

視頻分析涉及對連續(xù)幀的處理，包括動作檢測、物體跟蹤、行為識別等。這些技術在監(jiān)控系統(tǒng)、自動駕駛等領域具有廣泛應用。

六、深度學習與神經網絡

深度學習技術在計算機視覺領域取得了顯著的突破，特別是卷積神經網絡（CNN）。通過訓練大量數據，深度學習模型能夠自動學習圖像特征和模式，從而在圖像分類、物體檢測等任務上表現出色。

常見問答：

Q1：計算機視覺與人類視覺有何區(qū)別？
答：計算機視覺旨在使計算機模擬人類視覺系統(tǒng)，但計算機視覺仍在努力實現人類視覺感知的復雜性和多樣性。

Q2：深度學習與計算機視覺的關系是什么？
答：深度學習是計算機視覺中的一種重要方法，通過構建深層神經網絡，實現圖像識別、分割和生成等任務。

Q3：計算機視覺技術如何改進醫(yī)學影像分析？
答：計算機視覺技術可以自動分析醫(yī)學影像，輔助醫(yī)生快速診斷和定位病變，提高醫(yī)學影像分析的效率和準確性。