图像视觉考研方向主要包括以下几类：
1. 图像处理与计算机视觉：研究图像的获取、处理、分析和理解，包括图像增强、分割、识别、重建等。
2. 计算机视觉与模式识别：研究如何使计算机能够“看”和“理解”图像，涉及图像识别、目标检测、图像分类等。
3. 机器学习与深度学习在图像视觉中的应用：利用机器学习和深度学习技术，提高图像处理和计算机视觉的性能。
4. 图像分析与大数据：研究如何从大规模图像数据中提取有价值的信息，包括图像检索、图像聚类、图像融合等。
5. 图像渲染与可视化：研究如何将图像以更加逼真的方式呈现出来，包括三维建模、光照模型、阴影处理等。
6. 图像与视频编码：研究如何高效地压缩和传输图像与视频数据，包括JPEG、H.264等编码标准。
7. 图像与视频处理算法：研究如何设计高效、实用的图像与视频处理算法，包括图像滤波、去噪、压缩等。
8. 图像质量评价与优化：研究如何评估和改进图像质量，包括图像质量评价标准、图像质量优化算法等。
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