自從1956 年Dartmouth學會上提出“人工智能”后，世界各國的研究者發展了眾多理論和原理。人工智能是一門極富挑戰性的學科，研究他的工作人員必須懂得多門學科的知識，比如計算機、心理學、哲學、生物學、仿生學等等，它涉及的范圍相當的廣泛。并且在這些廣泛的學科又由不通的領域組成，如計算機學習、計算機視覺等。研究人工智能的目的是使機器能夠擔任一些需要人工處理的工作。而這些工作需要做一定的決策，要求機器能夠自行的根據當時的環境做出相對較好的決策。這就需要計算機不僅僅能夠計算，還能夠擁有一定得智能。而要對周圍的環境進做出好的決策就需要對周邊的環境進行分析，即要求機器能夠“看”到周圍的環境，并能夠理解它們。就像人做的那樣。所以計算機視覺是人工智能中非常重要的一個領域。

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　　計算機視覺的應用

　　人類正在進入信息時代，計算機將越來越廣泛地進入幾乎所有領域。一方面是更多未經計算機專業訓練的人也需要應用計算機，而另一方面是計算機的功能越來越強，使用方法越來越復雜。這就使人在進行交談和通訊時的靈活性與目前在使用計算機時所要求的嚴格和死板之間產生了尖銳的矛盾。人可通過視覺和聽覺，語言與外界交換信息，并且可用不同的方式表示相同的含義，而目前的計算機卻要求嚴格按照各種程序語言來編寫程序，只有這樣計算機才能運行。為使更多的人能使用復雜的計算機，必須改變過去的那種讓人來適應計算機，來死記硬背計算機的使用規則的情況。而是反過來讓計算機來適應人的習慣和要求，以人所習慣的方式與人進行信息交換，也就是讓計算機具有視覺、聽覺和說話等能力。這時計算機必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計算機就是智能計算機。

　　計算機視覺就是用各種成象系統代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。計算機視覺的最終研究目標就是使計算機能象人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應環境的能力。而計算機視覺技術正廣泛的應用于各個方面，充醫學圖像到遙感圖像，充各有檢查到文件處理。在需要人類視覺的場合幾乎都需要用感到計算機視覺，許多人類視覺無法感知的場合，如精確定律感知、危險場景感知、不可見物體感知等，計算機視覺更突出他的優越性。現在計算機視覺已在一些領域的到應用，如零件識別與定位，產品的檢驗，移動機器人導航遙感圖像分析，安全減半、監視與跟蹤，國防系統等。它們的應用于計算機視覺的發展起著相互促進的作用。

　　2、 計算機視覺與人類視覺

　　計算機視覺正如它的名字一樣，就是一門研究計算機“看”的學科，即使指通過攝像機和計算機的處理來對目標進行識別、跟蹤和測量等，并進一步做圖形處理，用電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。同時計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。通過這些技術來讓計算機代替人完成對問題的處理。計算機視覺最終的目標是讓計算機能夠像人一樣通過視覺對外部環境進行觀察和理解，從而具有自主適應環境的能力。雖然當前還難以實現，但人們正超這一目標努力。現在的前期目標是建立一個初步的系統，這個系統能夠反饋某種程度的信息，能在一定程度上完成一些任務。比如自主車輛的視覺導航，這種導航能夠使車輛在高手公路上具有道路跟蹤能力，可避免與前方車輛碰撞的視覺輔助駕駛系統。這種系統就像是在開車一樣，它是模仿人腦進行各種判斷。而就目前而言人類視覺系統是人們所知道的功能最強大和完善的視覺系統。因此，對人類視覺處理機制的研究將給計算機視覺的研究提供啟發和指導。

　　視覺是人類最重要的感覺，它是人類的主要感覺來源，人類認識外界信息80%來自視覺。人們看東西的時候視乎是毫不費力、輕而易舉的事，但實際上視覺系統在你看東西的時候所完成的工作是十分復雜的。當眼睛看到某種東西時，先要對它的各部分進行分類，然后從中選出有用的特征信息來做出判斷。人的眼睛并不會對事物、信息進行判斷，它是將信息反饋給大腦，然后大腦根據得到的信息與原來大腦里的信息來進行比較得出解釋結果。敏感、感覺、認識是視覺系統的3個重要的概念。敏感是把外界的各種刺激轉換成人體神經系統能夠及時的生物點信號。它所完成的是信號的轉換，并不涉及對信號的理解。感覺的任務是把敏感器官的各種輸入轉換和處理成為對外部世界的理解。而認識是以人們對周圍客觀世界的概念為基礎的。如果沒有感覺作為人與外部世界的橋梁或窗口，人的思維活動就失去了基本的依據了。因此人們在模仿人類視覺時需要相應的各種處理，比如攝取圖像，處理圖像，理解圖像。