當前，計算機視覺在許多領域都有著廣泛的應用，并且已成為就業的一個重要方向。 (1)傳統行業,工業、農業、交通監控、智慧城市、人機交互、衛星遙感、國防安保 (2)互聯網、物聯網，大數據領域 (3)國內一些高大上的企業，百度，騰訊，阿里巴巴，每年都有計算機視覺領域的崗位。 (4)計算機領域的國際國內大賽。

數字圖像處理(Digital Image Processing) 將圖像信號轉換成數字信號并用計算機對其進行處理的過程。

數字圖像 由連續的模擬圖像采樣和量化而得。 組成數字圖像的基本單位是像素，所以數字圖像是像素的集合。 像素的值代表圖像在該位置的亮度(或灰度)，稱為圖像的灰度值。 數字圖像像素具有整數坐標和整數灰度值☆

特點：圖像是人類信息獲取和交流的主要方式 視、聽、觸、嗅、味等 圖像是人類信息獲取的重要手段 圖像的分辨率逐步提高 可以充分利用現代化的數字通訊和信息傳輸技術 數字圖像可以長期保存和永不失真

研究方向：

1圖像的平滑 (Image Smoothing) 即圖像的去噪聲處理，主要是為了去除實際成像過程中，因成像設備和環境所造成的圖像失真，提取有用信息。

鄰域平均法 中值濾波 多圖像平均法 ?頻域低通濾波法

2邊緣銳化，銳化的作用是要使灰度反差增強。

2.圖像分割(separate？Divide？Segment！) 將圖像分成若干部分，每一部分對應于某一物體表面。 在進行分割時，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。 其本質是將像素進行分類。分類依據是像素的灰度值、顏色、頻譜特性、空間特性或紋理特性等。

圖像類型：

1、索引圖像(Indexed Image) 2、灰度圖像(Intensity Image) 3、真彩色圖像(RGB Image) 4、二值圖像(BW Image)。

數字圖像處理主要是對已有的圖像，比如說可見光的圖像、紅外圖像、雷達成像進行噪聲濾除、邊緣檢測、圖像恢復等處理，就像用ps 處理照片一樣的。人臉識別啊、指紋識別啊、運動物體跟蹤啊，都屬于圖像處理。去噪有各種濾波算法；其他的有各種時頻變化算法，如傅里葉變化，小波變換等

圖像增強方法：

基于圖像域的方法： 直接在圖像所在的空間進行處理,也叫空域處理

基于變換域的方法： 在圖像變換域間接進行，也叫頻域處理

根據處理策略不同，分為： 點處理、鄰域處理、全圖處理

計算機圖形學(Computer Graphics)講的是圖形，也就是圖形的構造方式，是一種從無到有的概念，從數據得到圖像。是給定關于景象結構、表面反射特性、光源配置及相機模型的信息，生成圖像。

計算機視覺(Computer Vision)是給定圖象，從圖象提取信息，包括景象的三維結構，運動檢測，識別物體等。?

數字圖像處理(Digital Image Processing)是對已有的圖像進行變換、分析、重構，得到的仍是圖像。

模式識別(PR)本質就是分類，根據常識或樣本或二者結合進行分類，可以對圖像進行分類，從圖像得到數據。

非結構化道路檢測與障礙物識別

比較瘦長的目標是人，比較扁長方的是汽車

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图像处理与计算机视觉的区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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