机器视觉是科学和技术高度融合的产物。它从图像中提取信息，再针对这些信息进行各种运算来抽取目标特征，进而根据目标特征来判别结果。在医学领域中，图像数据可以采用多种手段获得，例如，从科学级相机、医疗扫描等。

        机器视觉是一个多样化的研究领域，最密切相关的是图像处理、图像分析和机器视觉。这三个环境往往互相合作才能算是个比较完善的视觉系统。图像处理包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

        机器视觉最突出的应用领域之一是医疗或者医学图像处理，这个应用领域的特点是信息从一个病人的医疗诊断影像数据中提取。一般来说图像数据可以从显微图像形式的X射线图像、造影图像、超声波图像和断层图像。数据信息从这些图像中提取，例如检测肿瘤、动脉硬化或者其他有害的变化；数据信息也可以从器官尺寸、血流量、其他检测等领域获得，这些有用的信息对医学研究都具重要的意义。

        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。

        由此看来，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。此外，基于机器视觉的心脏医学图像处理算法还能够准确提取相关的数据信息，在限定的视觉复杂度下得到较好的结果。