電腦視覺的主要研究的內容是：用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、追蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器偵測的影像。
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電腦視覺是一門研究如何讓機器「看」的科學，更進一步的說，就是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟踪和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使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，電腦視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或多維資料中獲取『資訊』的人工智慧系統。這裡所 指的訊息是指Shannon定義的，可以用來幫忙做一個「決定」的訊息。
因為感知可以看作是從感官訊號中提 取訊息，所以電腦視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維資料中「感知」的科學。
電腦視覺是使用電腦及相關設備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務就是透過對採集的圖片或影片進行處理以獲得相應場景的三維訊息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。
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有不少學科的研究目標與電腦視覺相近或與此有關。這些學科包括影像處理、模式辨識或影像辨識、景物分析、圖象理解等。電腦視覺包括影像處理和模式識別，除此之外，它還包括空間形狀的描述，幾何建模以及認識過程。實現圖像理解是電腦視覺的終極目標。
1、影像處理
影像處理技術將輸入影像轉換成具有所希望特性的另一幅影像。例如，可透過處理使輸出圖像有較高的信-噪比，或透過增強處理來突顯圖象的細節，以便於操作員的檢驗。在電腦視覺研究中經常利用圖象處理技術進行預處理和特徵抽取。
2、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，把圖像分成給定的類別。例如，文字辨識或指紋辨識。在電腦視覺中模式識別技術經常用於對圖像中的某些部分，例如分割區域的識別和分類。
3、圖像理解
給定一幅圖像，圖象理解程式不僅描述圖象本身，而且描述和解釋圖象所代表的景物，以便對圖像代表的內容作出決定。在人工智慧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差異。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像的物理規律的知識以及與景物內容有關的知識。
在建立電腦視覺系統時需要用到上述學科中的相關技術，但電腦視覺研究的內容比這些學科更為廣泛。電腦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系統相類似的通用電腦視覺系統的目標需要建立人類視覺的電腦理論。
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