所代表的景物，以便對圖像代表的內容作出決定。在人工智能視覺研究的初期經常使用景物分析這個術語，以強調二維圖象與三維景物之間的區別。圖象理解除了需要複雜的圖象處理以外還需要具有關於景物成象的物理規律的知識以及與景物內容有關的知識。
在建立計算機視覺係統時需要用到上述學科中的有關技術，但計算機視覺研究的內容要比這些學科更為廣泛。計算機視覺的研究與人類視覺的研究密切相關。為實現建立與人的視覺係統相類似的通用計算機視覺係統的目標需要建立人類視覺的計算機理論。
現狀
計算機視覺領域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領域的先驅可追溯到更早的時候，但是直到20世紀70年代後期，當計算機的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規模數據時，計算機視覺才得到了正式的關注和發展。然而這些發展往往起源於其他不同領域的需要，因而何謂“計算機視覺問題”始終沒有得到正式定義，很自然地，“計算機視覺問題”應當被如何解決也沒有成型的公式。
儘管如此，人們已開始掌握部分解決具體計算機視覺任務的方法，可惜這些方法通常都僅適用於一群狹隘的目標（如：臉孔、指紋、文字等），因而無法被廣泛地應用於不同場合。
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對這些方法的應用通常作為某些解決複雜問題的大規模係統的一個組成部分（例如醫學圖像的處理，工業製造中的質量控製與測量）。在計算機視覺的大多數實際應用當中，計算機被預設為解決特定的任務，然而基於機器學習的方法正日漸普及，一旦機器學習的研究進一步發展，未來“泛用型”的電腦視覺應用或許可以成真。
人工智能所研究的一個主要問題是：如何讓係統具備“計劃”和“決策能力”？從而使之完成特定的技術動作（例如：移動一個機器人通過某種特定環境）。這一問題便與計算機視覺問題息息相關。在這裡，計算機視覺係統作為一個感知器，為決策提供信息。另外一些研究方向包括模式識別和機器學習（這也隸屬於人工智能領域，但與計算機視覺有著重要聯係），也由此，計算機視覺時常被看作人工智能與計算機科學的一個分支。
物理是與計算機視覺有著重要聯係的另一領域。
計算機視覺關注的目標在於充分理解電磁波——主要是可見光與紅外線部分——遇到物體表麵被反射所形成的圖像，而這一過程便是基於光學物理和固態物理，一些尖端的圖像感知係統甚至會應用到量子力學理論，來解析影像所表示的真實世界。同時，物理學中的很多測量難題也可以通過計算機視覺得到解決，例如流體運動。也由此，計算機視覺同樣可以被看作是物理學的拓展。
另一個具有重要意義的領域是神經生物學，尤其是其中生物視覺係統的部分。
在整個20世紀中，人類對各種動物的眼睛、神經元、以及與視覺刺激相關的腦部組織都進行了廣泛研究，這些研究得出了一些有關“天然的”視覺係統如何運作的描述（儘管仍略嫌粗略），這也形成了計算機視覺中的一個子領域——人們試圖建立人工係統，使之在不同的複雜程度上模擬生物的視覺運作。同時計算機視覺領域中，一些基於機器學習的方法也有參考部分生物機製。
計算機視覺的另一個相關領域是信號處理。很多有關單元變量信號的處理方法，尤其是對時變信號的處理，都可以很自然的被擴展為計算機視覺中對二元變量信號或者多元變量信號的處理方法。但由於圖像數據的特有屬性，很多計算機視覺中發展起來的方法，在單元信號的處理方法中卻找不到對應版本。這類方法的一個主要特征，便是他們的非線性以及圖像信息的多維性，以上二點作為計算機視覺的一部分，在信號處理學中形成了一個特殊的研究方向。
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