計算機視覺，圖像處理，圖像分析，機器人視覺和機器視覺是彼此緊密關聯的學科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發現在技術和應用領域上他們都有著相當大部分的重疊。這表明這些學科的基礎理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學科被冠以不同的名稱。

然而，各研究機構，學術期刊，會議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個領域，于是各種各樣的用來區分這些學科的特征便被提了出來。下面將給出一種區分方法，盡管并不能說這一區分方法完全準確。

計算機視覺的研究對象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場景，例如三維場景的重建。計算機視覺的研究很大程度上針對圖像的內容。

圖像處理與圖像分析的研究對象主要是二維圖像，實現圖像的轉化，尤其針對像素級的操作，例如提高圖像對比度，邊緣提取，去噪聲和幾何變換如圖像旋轉。這一特征表明無論是圖像處理還是圖像分析其研究內容都和圖像的具體內容無關。

機器視覺主要是指工業領域的視覺研究，例如自主機器人的視覺，用于檢測和測量的視覺。這表明在這一領域通過軟件硬件，圖像感知與控制理論往往與圖像處理得到緊密結合來實現高效的機器人控制或各種實時操作。

模式識別使用各種方法從信號中提取信息，主要運用統計學的理論。此領域的一個主要方向便是從圖像數據中提取信息。

還有一個領域被稱為成像技術。這一領域最初的研究內容主要是制作圖像，但有時也涉及到圖像分析和處理。例如，醫學成像就包含大量的醫學領域的圖像分析。

對于所有這些領域，一個可能的過程是你在計算機視覺的實驗室工作，工作中從事著圖象處理，最終解決了機器視覺領域的問題，然后把自己的成果發表在了模式識別的會議上。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的计算机视觉，图像处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉是彼此紧密关联的学科的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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