物理是与计算机视觉有着重要联系的另一领域。计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红外线部分即遇到物体表面被反射所形成的图像，而 

这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界。同时，物理学中的很多测量难题也可以通过计算机视觉得到解决，例如流体运动。也由此，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。

另一个具有重要意义的领域是神经生物学，尤其是其中生物视觉系统的部分。在整个20世纪中，人类对各种动物的眼睛、神经元、以及与视觉刺激相关的脑部组织都进行了广泛研究，这些研究得出了一些有关“天然的”视觉系统如何运作的描述（尽管仍略嫌粗略），这也形成了计算机视觉中的一个子领域——人们试图建立人工系统，使之在不同的复杂程度上模拟生物的视觉运作。同时计算机视觉领域中，一些基于机器学习的方法也有参考部分生物机制。计算机视觉的另一个相关领域是信号处理。很多有关单元变量信号的处理方法，尤其是对时变信号的处理，都可以很自然的被扩展为计算机视觉中对二元变量信号或者多元变量信号的处理方法。但由于图像数据的特有属性，很多计算机视觉中发展起来的方法，在单元信号的处理方法中却找不到对应版本。这类方法的一个主要特征，便是他们的非线性以及图像信息的多维性，以上二点作为计算机视觉的一部分，在信号处理学中形成了一个特殊的研究方向。

除了上面提到的领域，很多研究课题同样可被当作纯粹的数学问题。例如，计算机视觉中的很多问题，其理论基础便是统计学，最优化理论以及几何学。

如何使既有方法通过各种软硬件实现，或说如何对这些方法加以修改，而使之获得合理的执行速度而又不损失足够精度，是现今电脑视觉领域的主要课题。本文主要利用sift算法对双线阵CCD扫描的三维测量系统进行设计，从而实现对物体的三维测量。论文网

1.2  研究意义及课题内容

计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。最终研究目标是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立 

人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。为了使机器获得的信息更贴近人类的思想和需求，三维测量技术被广泛的研究和发展。

传统三维建模低效而高耗，不能满足虚拟现实领域的市场需求。本课题中主要基于双目立体视觉对距离进行三维测量。双目立体视觉是计算机视觉的一种重要形式，它是基于视差原理来获取物体三维信息的方法，与其他类的体视方法相比，如投影式、透镜板式、全息照相式等三维成像技术，双目立体视觉测量方法具有低成本、高效率、结构简单、精度合适等优点。随着计算机视觉技术的发展，基于逆向工程的三维重建技术得以不断创新，从而促进三维图形技术在相关领域中的应用。自上世纪80年代创立以来，双目立体视觉已经成为计算机被动测距方法中最重要的距离感知技术，已在工业检测、机器人导航、医学机器成像、控制与检测位姿、以及在军事和航空测绘上等众多领域得到了越来越广泛的应用。随着计算机视觉技术的发展，基于逆向工程的三维重建技术得以不断创新，从而促进三维图形技术在相关领域中的应用。