机器视觉作为科学与技术高度融合的产物，不管在工业领域，还是在科学领域，现如今都已成为最具代表性的自动化成像技术。在工业领域，机器视觉技术为工业生产、质量检测、工件测量等应用提供了高清、高精度的图像资料，大大提高了工作效率，节省了人力成本；在科学领域，机器视觉技术同样为天文观测、医学检测、科研实验等应用提供了高品质的图像信息，极大的推动了科学研究的深入，满足了众多人工视觉无法实现的观测以及检测需求。

        近几年来，我们可以清晰的察觉到机器视觉技术在医学领域的应用愈加广泛，估且不提其在药品制造过程中的所起到的分拣、监控、测量等重要作用，单说其在医疗诊断中的应用就极大地推动了医学的进步，提高了医疗水平以及疾病预处理能力，更大程度的保障与维护了人们的生命健康安全。机器视觉技术在医疗诊断领域中最为常见的应用便是影像数据的提取，通过X射线成像、造影成像以及超声波成像等手段，获取相关数据信息，可以进行肿瘤检测、血流量检测、动脉硬化监测、器官尺寸测量等，对疾病的发现与控制以及医学研究都具有重要的意义。

        例如，机器视觉技术在心脏医学图像的获取方面，相比于传统的医学仪器获取方法更具优势。由于心脏本身含有丰富的纹理，因此通过传统仪器获取图像时会伴生大量噪声和伪影，而这些噪声和伪影会直接影响着医护人员对心脏病变区域的判断。随着科学技术的不断进步，建立于机器视觉技术基础之上的新心脏图像处理办法应运而生。这一方法首先利用边缘自适应平滑算法的心脏图像处理，去除噪；再采用均值滤波算法对图像进行分析，找出目标区域；接着借助增强算法得到目标区域的图像特征，找出图像的基本轮廓；最后运用图像还原算法再建图像的三维模型。如此看来，利用机器视觉技术进行心脏医学图像的获取相比于传统方法来讲，有效的降低了噪声干扰，且显著地增强了成像的清晰度、准确度等，满足了高品质成像需求。

        美国QSI公司生产的科学级、热电制冷CCD相机广泛应用于天文学、医学和工业成像等领域，相机有着宽动态范围、良好线性度、极低噪声等优越的性能，能够满足众多高品质成像应用需求。