另一方面，Frits H. Post (2002)则从计算机科学的视角，将这一领域划分为如下多个子领域：1、可视化算法与技术方法2、立体可视化3、信息可视化4、多分辨率方法5、建模技术方法6、交互技术方法与体系架构数据可视化的成功，应归于其背后基本思想的完备性。依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据**的模拟。这些思想和概念极其重要，对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又***的影响。《Data Visualization: The State of the Art》（意为“数据可视化：前列技术水平”）一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。浦东新区提供数字视觉设计报价

广义的识别在不同的场合又演化成了几个略有差异的概念：识别（狭义的）：对一个或多个经过预先定义或学习的物体或物类进行辨识，通常在辨识过程中还要提供他们的二维位置或三维姿态。鉴别：识别辨认单一物体本身。例如：某一人脸的识别，某一指纹的识别。监测：从图像中发现特定的情况内容。例如：医学中对细胞或组织不正常技能的发现，交通监视仪器对过往车辆的发现。监测往往是通过简单的图象处理发现图像中的特殊区域，为后继更复杂的操作提供起点。长宁区一站式数字视觉设计优势实现图像理解是计算机视觉的目标。

数据可视化领域的起源，可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们利用计算机创建出了首批图形图表。科学可视化1987年，由布鲁斯·麦考梅克、托马斯·德房蒂和玛克辛·布朗所编写的美国国家科学基金会报告《Visualization in Scientific Computing》（意为“科学计算之中的可视化”） ，对于这一领域产生了大幅度的促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机的可视化技术方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升，人们建立了规模越来越大，复杂程度越来越高的数值模型，从而造就了形形**体积庞大的数值型数据集。同时，人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集，而且还利用可以保存文本、数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。因而，就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集。 [

计算机视觉在医疗领域的应用还包括增强人类的感知能力，例如超声图像或X射线图像，以降低受噪声影响的图像。 [5]第二个应用程序区域中的计算机视觉是在工业，有时也被称为机器视觉，在那里信息被提取为支撑制造工序的目的。一个例子是质量控制，其中的信息或**终产品被自动检测。机器视觉也被大量用于农业。***上的应用很可能是计算机视觉比较大的地区之一。**明显的例子是探测敌方士兵或车辆和导弹制导。更先进的系统为导弹制导发送导弹的区域，而不是一个特定的目标，并且当导弹到达基于本地获取的图像数据的区域的目标做出选择。现代***概念，如“战场感知”，意味着各种传感器，包括图像传感器，提供了丰富的有关作战的场景，可用于支持战略决策的信息。在这种情况下，数据的自动处理，用于减少复杂性和融合来自多个传感器的信息，以提高可靠性。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。

模式识别模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图像分成予定的类别。例如，文字识别或指纹识别。在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。图像理解给定一幅图像，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所**的景物，以便对图像**的内容作出决定。在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成像的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。浦东新区提供数字视觉设计报价

其中突出的应用领域是医疗计算机视觉和医学图像处理。浦东新区提供数字视觉设计报价

数据采集数据采集（有时缩写为DAQ或DAS），又称为“数据获取”或“数据收集”，是指对现实世界进行采样，以便产生可供计算机处理的数据的过程。通常，数据采集过程之中包括为了获得所需信息，对于信号和波形进行采集并对它们加以处理的步骤。数据采集系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号的传感器，而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。数据分析数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是**初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。浦东新区提供数字视觉设计报价

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