在实际应用过程中，将早期视觉处理分为图像分割、图像预处理和二维模式识别等，以对二维图像进行滤波降噪和图像增强等，因此，不需要知识引导和控制视觉目的。在图像分割、二维图像模式识别、中期处理、后期处理和三维模式识别的过程中，没有知识引导和模型匹配，最终得出的图像效果会更好、更完整。在早期视觉处理和后期视觉处理中，二维模式和三维模式的识别，需要根据物体的实际情况来确定，由于特征、模型等各不一样，所以，二维物体和三维物体的描述方式也各不相同。由于二维信息的质量会影响三维信息的效果，因此，在计算机视觉中，二维信息应当给以高度重视。而模型库和视觉目的的应用，为计算机视觉理论框架构建提供了更多的信息。由此可见，在计算机视觉系统中，通过视觉目的来进行物体形象、位置等的输出判断，同时，运用视觉目的可以对图像分割和二维模式识别、中期视觉处理、后期视觉处理和三维模式识别等进行有效控制，最终使三维重建的图像信息更加完整。
4 结束语
随着高科技信息技术的不断推广，计算机视觉理论框架的研究已经成为目前重点关注对象之一，虽然取得了一定的成绩，但计算机视觉理论框架构建还不够完善。因此，计算机视觉理论框架未来的发展，需要对计算实际理论、基于知识的视觉理论和主动视觉理论进行更深层次的研究，将理论和实践应用紧密结合在一起，从而使计算机视觉理论框架研究的成果可以更加辉煌。
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参考文献：
[1]尹宏鹏.基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究[D].重庆大学,2009.
[2]罗桂娥.双目立体视觉深度感知与三维重建若干问题研究[D].中南大学,2012.
[3]谢飞.基于计算机视觉的自动光学检测关键技术与应用研究[D].南京大学,2013.
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