1980年代计算机视觉应用概述
计算机视觉是研究如何使机器“看”并理解环境的科学，它是人工智能的一个重要分支。在1980年代，计算机视觉的研究和应用刚刚起步，但已经有一些重要的技术和应用出现。以下是根据搜索结果得出的关于1980年代计算机视觉应用的一些概述。
计算机视觉的研究方法
在1980年代，计算机视觉的主流研究方法是基于几何变换的，这种方法延续了Lawrence
Roberts的思路，希望通过模拟人脑的“感知”处理过程来达到图像识别的目的。此外，还有一些研究者开始尝试从心理学的研究成果出发，寻找有效的图像特征以及物体识别的方法。例如，Joe
Mundy提出了Vertex
Pair，David
Lowe发明了SIFT特征，这些都是受心理学启发的结果。
计算机视觉的主要应用
1.工业自动化：在1980年代，计算机视觉技术已经开始应用于工业自动化领域。例如，日本COGEX公司生产的视觉系统DataMan，是世界第一套工业光学字符识别(OCR)系统。这表明当时的计算机视觉技术已经在一定程度上实现了对现实世界物体的识别和处理。
2.医疗图像分析：计算机视觉的另一个重要应用是在医疗图像分析领域。尽管具体的例子在搜索结果中并未给出，但可以推测，随着计算机视觉技术的发展，医生可能会使用这些技术来帮助诊断疾病或监测病情的变化。
3.自动驾驶：自动驾驶是一个相对较新的应用领域，但在1980年代，计算机视觉已经开始在这个领域发挥作用。例如，Tom
Binford的Generalized
Cylinder方法可以用来对常见的物体进行建模，这对于自动驾驶系统来说是非常有用的，因为它可以帮助车辆理解和识别周围的环境。
4.虚拟现实与增强现实：计算机视觉技术也被应用于虚拟现实和增强现实领域。通过计算机视觉技术，可以创建沉浸式的虚拟环境，为娱乐和教育等领域提供了全新的体验方式。
计算机视觉的发展趋势
尽管1980年代的计算机视觉技术已经有了相当的进步，但研究者们依旧执着地认为计算机视觉的研究应该着重于两个根本问题：第一，需要更好地理解人脑的视觉感知；第二，需要更容易、更精确的对需要识别的目标物体建立模型。这些问题在今天依然存在，并且随着技术的发展，计算机视觉的应用范围也在不断扩大。
以上就是对1980年代计算机视觉应用的一些概述。虽然当时的计算机硬件和软件条件与今天相比还有很大的差距，但正是在那个时代，计算机视觉的基础理论和技术开始逐步形成，为后续的深入研究和广泛应用奠定了坚实的基础。
