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视觉是人类最重要的感觉之一，大部分的外界信息是通过视觉获得的。人的大脑通过对人眼获取的视觉信息进行处理，从而感知、识别、理解外在的世界。视觉是制造业、检验、文档分析、医疗诊断等民用领域和军事领域各种智能系统不可分割的一部分。计算机视觉（Computer Vision）也称为机器视觉（Machine Vision），有人把它比喻为一种“教会计算机去看世界”的技术。更形象地说，计算机视觉即用照相机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪与测量，并进一步进行图形处理，使其成为更适合人眼观察或传输给仪器检测的图像。计算机视觉就好比给计算机安装了眼睛（照相机）与大脑（算法），让计算机能够感知外界真实的环境。
人们希望用计算机视觉进行接近甚至超过人类视觉的模拟，获得更丰富、更精确的外在信息。由于计算机视觉的重要性，有些国家把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题。计算机视觉可以建立从图像或多维数据中获取信息的人工智能系统，其主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理，获得相应场景的三维信息。这里的信息指的是香农信息，即可以用来帮助做一个决定的信息。因为感知可以看作从感官信号中提取信息，因此，计算机视觉也可以看作研究如何使人工智能系统从图像或多维数据中感知的科学。
计算机视觉在目前的挑战主要是如何为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。计算机视觉需要图像信号、纹理和颜色建模、几何处理与推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有处理都紧密地集成在一起。计算机视觉作为一门学科，开始于20世纪60年代初，但计算机视觉基本研究中的许多重要进展是在20世纪80年代取得的。计算机视觉用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终目标是使计算机能够像人类一样通过视觉观察和理解世界，并具有自主适应环境的能力。但是，这个目标只有经过长期的努力才能达到。因此，在实现最终目标前，人们努力的中期目标是建立一个视觉系统，这个系统能够依据视觉敏感和反馈某种程度的智能来完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域是自主车辆的视觉导航，目前视觉系统还不能像人类一样识别和理解任何环境，形成自主导航系统，因此，人们努力研究的目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力且可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。