从图像处理和模式识别发展起来的计算机视觉研究对象之一是如何利用二维投影图像恢复三维景物世界。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。
        计算机视觉要达到的基本目的有以下几个:
        (1) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的距离;
        (2) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的运动参数;
        (3) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的表面物理特性;
        (4) 根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。
        计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对于三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。
        在计算机视觉领域里，医学图像分析、光学文字识别对模式识别的要求需要提到一定高度。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。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。
        人工智能所研究的一个主要问题是:如何让系统具备"计划"和"决策能力"?从而使之完成特定的技术动作(例如:移动一个机器人通过某种特定环境)。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习(这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系)，也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。
        机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。
        为了达到计算机视觉的目的，有两种技术途径可以考虑。
        第一种是仿生学方法，即从分析人类视觉的过程入手，利用大自然提供给我们的最好参考系--人类视觉系统，建立起视觉过程的计算模型，然后用计算机系统实现之。
        第二种是工程方法，即脱离人类视觉系统框框的约束，利用一切可行和实用的技术手段实现视觉功能。此方法的一般做法是，将人类视觉系统作为一个黑盒子对待，实现时只关心对于某种输入，视觉系统将给出何种输出。
        这两种方法理论上都是可以使用的，但面临的困难是，人类视觉系统对应某种输入的输出到底是什么，这是无法直接测得的。而且由于人的智能活动是一个多功能系统综合作用的结果，即使是得到了一个输入输出对，也很难肯定它是仅由当前的输入视觉刺激所产生的响应，而不是一个与历史状态综合作用的结果。
        不难理解，计算机视觉的研究具有双重意义。
        其一，是为了满足人工智能应用的需要，即用计算机实现人工的视觉系统的需要。这些成果可以安装在计算机和各种机器上，使计算机和机器人能够具有"看"的能力。
        其二，视觉计算模型的研究结果反过来对于我们进一步认识和研究人类视觉系统本身的机理，甚至人脑的机理，也同样具有相当大的参考意义。

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