另一方面，Frits H. Post (2002)則從計算機科學的視角，將這一領域劃分為如下多個子領域：1、可視化算法與技術方法2、立體可視化3、信息可視化4、多分辨率方法5、建模技術方法6、交互技術方法與體系架構數據可視化的成功，應歸于其背后基本思想的完備性。依據數據及其內在模式和關系，利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。其第二個前提就是利用人類感覺系統的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數據集以及來源多樣的大型抽象數據**的模擬。這些思想和概念極其重要，對于計算科學與工程方法學以及管理活動都有著精深而又***的影響。《Data Visualization: The State of the Art》（意為“數據可視化：前列技術水平”）一書當中重點強調了各種應用領域與它們各自所特有的問題求解可視化技術方法之間的相互作用。不難想象，具有視覺的機器的應用前景能有多么地寬廣。浦東新區提供數字視覺設計報價

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）：對一個或多個經過預先定義或學習的物體或物類進行辨識，通常在辨識過程中還要提供他們的二維位置或三維姿態。鑒別：識別辨認單一物體本身。例如：某一人臉的識別，某一指紋的識別。監測：從圖像中發現特定的情況內容。例如：醫學中對細胞或組織不正常技能的發現，交通監視儀器對過往車輛的發現。監測往往是通過簡單的圖象處理發現圖像中的特殊區域，為后繼更復雜的操作提供起點。長寧區一站式數字視覺設計優勢實現圖像理解是計算機視覺的目標。

數據可視化領域的起源，可以追溯到二十世紀50年代計算機圖形學的早期。當時，人們利用計算機創建出了首批圖形圖表。科學可視化1987年，由布魯斯·麥考梅克、托馬斯·德房蒂和瑪克辛·布朗所編寫的美國國家科學基金會報告《Visualization in Scientific Computing》（意為“科學計算之中的可視化”） ，對于這一領域產生了大幅度的促進和刺激。這份報告之中強調了新的基于計算機的可視化技術方法的必要性。隨著計算機運算能力的迅速提升，人們建立了規模越來越大，復雜程度越來越高的數值模型，從而造就了形形**體積龐大的數值型數據集。同時，人們不但利用醫學掃描儀和顯微鏡之類的數據采集設備產生大型的數據集，而且還利用可以保存文本、數值和多媒體信息的大型數據庫來收集數據。因而，就需要高級的計算機圖形學技術與方法來處理和可視化這些規模龐大的數據集。 [

計算機視覺在醫療領域的應用還包括增強人類的感知能力，例如超聲圖像或X射線圖像，以降低受噪聲影響的圖像。 [5]第二個應用程序區域中的計算機視覺是在工業，有時也被稱為機器視覺，在那里信息被提取為支撐制造工序的目的。一個例子是質量控制，其中的信息或**終產品被自動檢測。機器視覺也被大量用于農業。***上的應用很可能是計算機視覺比較大的地區之一。**明顯的例子是探測敵方士兵或車輛和導彈制導。更先進的系統為導彈制導發送導彈的區域，而不是一個特定的目標，并且當導彈到達基于本地獲取的圖像數據的區域的目標做出選擇。現代***概念，如“戰場感知”，意味著各種傳感器，包括圖像傳感器，提供了豐富的有關作戰的場景，可用于支持戰略決策的信息。在這種情況下，數據的自動處理，用于減少復雜性和融合來自多個傳感器的信息，以提高可靠性。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。

模式識別模式識別技術根據從圖象抽取的統計特性或結構信息，把圖像分成予定的類別。例如，文字識別或指紋識別。在計算機視覺中模式識別技術經常用于對圖象中的某些部分，例如分割區域的識別和分類。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。圖象理解除了需要復雜的圖象處理以外還需要具有關于景物成像的物理規律的知識以及與景物內容有關的知識。在計算機視覺中模式識別技術經常用于對圖象中的某些部分，例如分割區域的識別和分類。浦東新區提供數字視覺設計報價

其中突出的應用領域是醫療計算機視覺和醫學圖像處理。浦東新區提供數字視覺設計報價

數據采集數據采集（有時縮寫為DAQ或DAS），又稱為“數據獲取”或“數據收集”，是指對現實世界進行采樣，以便產生可供計算機處理的數據的過程。通常，數據采集過程之中包括為了獲得所需信息，對于信號和波形進行采集并對它們加以處理的步驟。數據采集系統的組成元件當中包括用于將測量參數轉換成為電信號的傳感器，而這些電信號則是由數據采集硬件來負責獲取的。數據分析數據分析是指為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往傾向于關注較大型的數據集，較少側重于推理，且常常采用的是**初為另外一種不同目的而采集的數據。在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重于在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重于已有假設的證實或證偽。浦東新區提供數字視覺設計報價

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