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。图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。浦东新区提供数字视觉设计好处

二次取样保证图像坐标的正确；平滑去噪来滤除感知器引入的设备噪声；提高对比度来保证实现相关信息可以被检测到；调整尺度空间使图像结构适合局部应用。特征提取从图像中提取各种复杂度的特征。例如：线，边缘提取；局部化的特征点检测如边角检测，斑点检测；更复杂的特征可能与图像中的纹理形状或运动有关。检测分割在图像处理过程中，有时会需要对图像进行分割来提取有价值的用于后继处理的部分，例如筛选特征点；分割一或多幅图片中含有特定目标的部分。浦东新区本地数字视觉设计联系人基于内容的图像提取：在巨大的图像中寻找包含指定内容的所有图片。

数据分析的类型包括：1、探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国***统计学家约翰·图基命名。2、定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。2010年后数据可视化工具基本以表格、图形（chart）、地图等可视化元素为主，数据可进行过滤、钻取、数据联动、跳转、高亮等分析手段做动态分析。

尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法，可惜这些方法通常都*适用于一群狭隘的目标（如：脸孔、指纹、文字等），因而无法被***地应用于不同场合。01:41不愧是计算机视觉**人物,时隔一年,YOLO V9目标检测器终于来啦!!!-深度学习/机器学习/神经网络对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的大规模系统的一个组成部分（例如医学图像的处理，工业制造中的质量控制与测量）。在计算机视觉的大多数实际应用当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。自体运动：监测摄像机的三维刚性运动。

高级处理到了这一步，数据往往具有很小的数量，例如图像中经先前处理被认为含有目标物体的部分。这时的处理包括：验证得到的数据是否符合前提要求；估测特定系数，比如目标的姿态，体积；对目标进行分类。高级处理有理解图像内容的含义，是计算机视觉中的高阶处理，主要是在图像分割的基础上再经行对分割出的图像块进行理解，例如进行识别等操作。光源布局影响大需审慎考量。正确的选择镜组，考量倍率、空间、尺寸、失真… 。选择合适的摄影机(CCD)，考量功能、规格、稳定性、耐用...。视觉软件开发需靠经验累积，多尝试、思考问题的解决途径。以创造精度的不断提升，缩短处理时间为**终目标。end。有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。浦东新区提供数字视觉设计好处

其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学和认知科学等。浦东新区提供数字视觉设计好处

运动基于序列图像的对物体运动的监测包含多种类型，诸如：自体运动：监测摄像机的三维刚性运动。图像跟踪：跟踪运动的物体。场景重建给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模型/三维模型。**简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。图像恢复图像恢复的目标在于移除图像中的噪声，例如仪器噪声，模糊等。计算机视觉系统的结构形式很大程度上依赖于其具体应用方向。有些是**工作的，用于解决具体的测量或检测问题；也有些作为某个大型复杂系统的组成部分出现，比如和机械控制系统，数据库系统，人机接口设备协同工作。计算机视觉系统的具体实现方法同时也由其功能决定——是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。尽管如此，有些功能却几乎是每个计算机系统都需要具备的：浦东新区提供数字视觉设计好处

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