计算机视觉技术的发展史可以追溯到20世纪50年代，经历了多个阶段的发展，具体如下：
- 起源与早期研究（1950s-1960s） ：
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计算机视觉的思想最早可以追溯到20世纪50年代，当时研究人员开始探索如何让计算机理解图像和视频。这一时期的主要工作集中在图像处理和图像分析方面。
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1959年，神经生理学家David Hubel和Torsten Wiesel通过猫的视觉实验，发现了视觉初级皮层神经元对于移动边缘刺激敏感，奠定了视觉神经研究的基础，这为计算机视觉技术40年后的突破性发展提供了重要准则。
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同年，Russell和他的同学研制了一台可以把图片转化为被二进制机器所理解的灰度值的仪器——第一台数字图像扫描仪，处理数字图像开始成为可能。
- 图像处理与特征提取（1960s-1970s） ：
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20世纪60年代，计算机视觉研究重心开始转向从二维图像中恢复出立体化的三维形状，并解释各个物体的空间位置关系。
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1965年，David Marr提出了计算机视觉领域的第一个完整的理论框架——计算视觉理论，为后续研究提供了重要指导。
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这一时期的研究还包括图像分割和特征提取等计算机视觉问题，基于几何方法的计算机视觉研究也开始兴起。
- 机器学习与深度学习（1980s-至今） ：
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20世纪80年代，计算机视觉研究取得了重大进展，研究人员开始研究基于统计方法的计算机视觉，如基于贝叶斯推理的物体识别和图像分割。
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进入21世纪，随着计算机性能的提高和互联网的普及，计算机视觉的应用范围更加广泛，包括医学影像分析、工业自动化和安全监控等领域。
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深度学习技术的崛起引领了计算机视觉的巨大飞跃，神经网络的多层结构使得计算机可以自动学习从原始数据中提取高级特征，极大地改进了图像分类、目标检测、图像生成等任务的性能。
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卷积神经网络（CNN）在图像处理中取得了巨大成功，它的局部感知和权重共享特性使得其能够更好地理解图像中的结构信息。
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随着深度学习的发展，目标检测和图像分割成为了计算机视觉领域的重要研究方向，区域卷积神经网络（R-CNN）系列方法以及语义分割模型等的出现，为目标检测和分割任务带来了突破性进展。
总结起来，计算机视觉技术从早期的图像处理和特征提取，到后来的机器学习和深度学习，再到如今的目标检测和图像分割，经历了不断的发展和创新，应用领域也越来越广泛。