1.图像分割技术

图像分割是指将图像分成若干个不同的区域，每个区域具有相似的颜色、纹理、形状等特征。常见的图像分割技术包括：

（1）基于阈值的方法

基于阈值的方法是一种常见的图像分割方法，它通过将图像中的像素值与设定的阈值进行比较，来将图像分成不同的区域。常见的基于阈值的方法有：固定阈值法、自适应阈值法、Otsu阈值法等。

（2）基于边缘的方法

基于边缘的方法是一种常见的图像分割方法，它通过检测图像中的边缘，来将图像分成不同的区域。常见的基于边缘的方法有：Sobel算子、Canny算子等。

（3）基于区域的方法

基于区域的方法是一种常见的图像分割方法，它通过将图像中的像素分成不同的区域，并对每个区域进行分析和处理，来将图像分成不同的区域。常见的基于区域的方法有：区域生长法、分水岭算法等。

2.图像识别技术

图像识别是指通过对图像进行处理和分析，来识别图像中的物体、场景、人物等。常见的图像识别技术包括：

（1）基于特征的方法

基于特征的方法是一种常见的图像识别方法，它通过提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，来识别图像中的物体、场景、人物等。常见的基于特征的方法有：SIFT特征识别、SURF特征识别、HOG特征识别等。

（2）基于深度学习的方法

基于深度学习的方法是一种新兴的图像识别方法，它通过训练深度神经网络来实现图像识别。常见的基于深度学习的方法有：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度置信网络（DBN）等。

3.三维重建技术

三维重建是指通过对图像或视频进行处理和分析，来生成三维模型。常见的三维重建技术包括：

（1）基于结构光的方法

基于结构光的方法是一种常见的三维重建方法，它通过对被测物体进行结构光投影，再通过相机对被测物体进行拍摄，来重建出被测物体的三维模型。常见的基于结构光的方法有：激光三角测量法、投影条纹法、双目视觉法等。

（2）基于立体视觉的方法

基于立体视觉的方法是一种常见的三维重建方法，它通过对被测物体进行双目视觉拍摄，再通过计算机算法对图像进行处理和分析，来重建出被测物体的三维模型。常见的基于立体视觉的方法有：立体匹配法、三角测量法、基于深度学习的方法等。