關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的適用范圍，存在著不同的劃分方法。一個常見的關(guān)注焦點(diǎn)就是信息的呈現(xiàn)。邁克爾·弗蘭德利(2008)，提出了數(shù)據(jù)可視化的兩個主要的組成部分：統(tǒng)計(jì)圖形和主題圖。《Data Visualization: Modern Approaches》（意為“數(shù)據(jù)可視化：現(xiàn)代方法”）(2007)，概括闡述了數(shù)據(jù)可視化的下列主題 ：1、思維導(dǎo)圖2、新聞的顯示3、數(shù)據(jù)的顯示4、連接的顯示5、網(wǎng)站的顯示6、文章與資源7、工具與服務(wù)所有這些主題全都與圖形設(shè)計(jì)和信息表達(dá)密切相關(guān)。這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個“決定”的信息。奉賢區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)報價

模式識別模式識別技術(shù)根據(jù)從圖象抽取的統(tǒng)計(jì)特性或結(jié)構(gòu)信息，把圖像分成予定的類別。例如，文字識別或指紋識別。在計(jì)算機(jī)視覺中模式識別技術(shù)經(jīng)常用于對圖象中的某些部分，例如分割區(qū)域的識別和分類。圖像理解給定一幅圖像，圖象理解程序不僅描述圖象本身，而且描述和解釋圖象所**的景物，以便對圖像**的內(nèi)容作出決定。在人工智能視覺研究的初期經(jīng)常使用景物分析這個術(shù)語，以強(qiáng)調(diào)二維圖象與三維景物之間的區(qū)別。圖象理解除了需要復(fù)雜的圖象處理以外還需要具有關(guān)于景物成像的物理規(guī)律的知識以及與景物內(nèi)容有關(guān)的知識。長寧區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計(jì)服務(wù)電話圖像跟蹤：跟蹤運(yùn)動的物體。

廣義的識別在不同的場合又演化成了幾個略有差異的概念：識別（狹義的）：對一個或多個經(jīng)過預(yù)先定義或?qū)W習(xí)的物體或物類進(jìn)行辨識，通常在辨識過程中還要提供他們的二維位置或三維姿態(tài)。鑒別：識別辨認(rèn)單一物體本身。例如：某一人臉的識別，某一指紋的識別。監(jiān)測：從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。例如：醫(yī)學(xué)中對細(xì)胞或組織不正常技能的發(fā)現(xiàn)，交通監(jiān)視儀器對過往車輛的發(fā)現(xiàn)。監(jiān)測往往是通過簡單的圖象處理發(fā)現(xiàn)圖像中的特殊區(qū)域，為后繼更復(fù)雜的操作提供起點(diǎn)。

二次取樣保證圖像坐標(biāo)的正確；平滑去噪來濾除感知器引入的設(shè)備噪聲；提高對比度來保證實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息可以被檢測到；調(diào)整尺度空間使圖像結(jié)構(gòu)適合局部應(yīng)用。特征提取從圖像中提取各種復(fù)雜度的特征。例如：線，邊緣提??；局部化的特征點(diǎn)檢測如邊角檢測，斑點(diǎn)檢測；更復(fù)雜的特征可能與圖像中的紋理形狀或運(yùn)動有關(guān)。檢測分割在圖像處理過程中，有時會需要對圖像進(jìn)行分割來提取有價值的用于后繼處理的部分，例如篩選特征點(diǎn)；分割一或多幅圖片中含有特定目標(biāo)的部分。圖像處理技術(shù)把輸入圖像轉(zhuǎn)換成具有所希望特性的另一幅圖像。

計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還包括增強(qiáng)人類的感知能力，例如超聲圖像或X射線圖像，以降低受噪聲影響的圖像。 [5]第二個應(yīng)用程序區(qū)域中的計(jì)算機(jī)視覺是在工業(yè)，有時也被稱為機(jī)器視覺，在那里信息被提取為支撐制造工序的目的。一個例子是質(zhì)量控制，其中的信息或**終產(chǎn)品被自動檢測。機(jī)器視覺也被大量用于農(nóng)業(yè)。***上的應(yīng)用很可能是計(jì)算機(jī)視覺比較大的地區(qū)之一。**明顯的例子是探測敵方士兵或車輛和導(dǎo)彈制導(dǎo)。更先進(jìn)的系統(tǒng)為導(dǎo)彈制導(dǎo)發(fā)送導(dǎo)彈的區(qū)域，而不是一個特定的目標(biāo)，并且當(dāng)導(dǎo)彈到達(dá)基于本地獲取的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的目標(biāo)做出選擇?，F(xiàn)代***概念，如“戰(zhàn)場感知”，意味著各種傳感器，包括圖像傳感器，提供了豐富的有關(guān)作戰(zhàn)的場景，可用于支持戰(zhàn)略決策的信息。在這種情況下，數(shù)據(jù)的自動處理，用于減少復(fù)雜性和融合來自多個傳感器的信息，以提高可靠性。從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。徐匯區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計(jì)便捷

計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。奉賢區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)報價

運(yùn)動基于序列圖像的對物體運(yùn)動的監(jiān)測包含多種類型，諸如：自體運(yùn)動：監(jiān)測攝像機(jī)的三維剛性運(yùn)動。圖像跟蹤：跟蹤運(yùn)動的物體。場景重建給定一個場景的二或多幅圖像或者一段錄像，場景重建尋求為該場景建立一個計(jì)算機(jī)模型/三維模型。**簡單的情況便是生成一組三維空間中的點(diǎn)。更復(fù)雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。圖像恢復(fù)圖像恢復(fù)的目標(biāo)在于移除圖像中的噪聲，例如儀器噪聲，模糊等。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴于其具體應(yīng)用方向。有些是**工作的，用于解決具體的測量或檢測問題；也有些作為某個大型復(fù)雜系統(tǒng)的組成部分出現(xiàn)，比如和機(jī)械控制系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，人機(jī)接口設(shè)備協(xié)同工作。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)方法同時也由其功能決定——是預(yù)先固定的抑或是在運(yùn)行過程中自動學(xué)習(xí)調(diào)整。盡管如此，有些功能卻幾乎是每個計(jì)算機(jī)系統(tǒng)都需要具備的：奉賢區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)報價

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