① 计算机视觉与数字图像处理的关系
计算机视觉与数字图像处理的关系密切，两个关联性非常高。计算机视觉主要是图像处理软件，比如图像识别，识物等。
② 图像处理和计算机视觉的区别是什么
图像处理和计算机视觉在起源时间、研究对象及处理工程、输入输出结果、知识结构体系上都有所不同。
1、起源时间不同。
图像处理起源于20世纪20年代，外文名叫Image Processing。
计算机视觉起源于20世纪60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代才取得，外文名叫Computer Vision。
2、研究对象及处理过程不同。
图像处理主要研究二维图像，处理一个图像或一组图像之间的相互转换的过程。
计算机视觉主要研究映射到单幅或多幅图像上的三维场景，是从图像中提取抽象的语义信息，实现图像理解是计算机视觉的终极目标。
3、输入输出结果不同。
图像处理输入的是图像，输出也是图像或者与输入图像有关的特征、参数的集合。
计算机视觉输入的是图像或图像序列，输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌。
4、知识结构体系不同。
图像处理主要包括图像压缩，图像增强，图像复原，图像匹配，图像描述和识别。
计算机视觉包括图像处理，模式识别，空间形状的描述，几何建模以及认识过程。除了图像处理知识外，还涵盖了人工智能、机器学习等领域知识。
(2)计算机网络视觉图像处理扩展阅读
计算机视觉在现代科技信息时代应用非常广泛，具体如下：
1、应用于工业和制造系统，例如工业机器人 、汽车自动驾驶等。机器视觉也被大量用于农业的过程，从散装材料，这个过程被称为去除不想要的东西，食物的光学分拣。
2、应用在医疗计算机视觉和医学图像处理，从图像数据中提取患者的医疗诊断结果的依据。
③ 视觉(图像处理)是人工智能专业还是机算机专业,以后就业方向是什么
摘要 1.计算机视觉（CV），如果是做图像的检测、识别、追踪等方面与人工智能挂钩的（比如用到神经网络），那这部分工作就算是人工智能。
④ 图像处理和计算机视觉的区别
一、重点不同
1、图像处理侧重在“处理”图像，如增强，还原，去噪，分割。
2、计算机视觉重在使用计算机来模拟人的视觉。
二、 作用不同
1、计算机视觉使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
2、图像处理用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组。
(4)计算机网络视觉图像处理扩展阅读
计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波，主要是可见光与红外线部分，遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界。
物理学中的很多测量难题也可以通过计算机视觉得到解决，例如流体运动。也由此，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。
图像处理应用：
1、摄影及印刷
2、卫星图像处理（Satellite image processing）
3、医学图像处理（Medical image processing）
4、面孔识别,特征识别（Face detection, feature detection, face identification）
5、显微图像处理（Microscope image processing）
6、汽车障碍识别（Car barrier detection）
⑤ 什么是计算机图像处理，数字图像处理技术
什么是数字图像处理 ？
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理的主要目的
一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面
（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
数字图像处理的常用方法
数字图像处理常用方法有以下几个方面：
1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是图像处理中研究的热点之一。
5 ）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6 ）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
数字图像处理的应用工具
数字图像处理的工具可分为三大类：
第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。
第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。
第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。
由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。
⑥ 计算机视觉对图像进行哪三个层次处理
数字图像处理分为三个层次：低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理（狭义图像处理、图像分析和图像理解）。
狭义图像处理：对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过程。
（1）低级图像处理内容(狭义图像处理)
内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
特点：输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行的变换。
（2）中级图像处理(图像分析)
内容：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像中目标的描述，是一个从图像到数值或符号的过程。。
特点：输入是图像，输出是数据。
（3）高级图像处理(图像理解)
内容：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉），从而指导和规划行动。
特点：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入是数据，输出是理解
⑦ 图像处理、计算机视觉、机器学习与模式识别的联系与区别
摘要 计算机视觉（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。
⑧ 计算机视觉的图像处理是什么小蚁科技计算机视觉优点在哪
在计算机视觉的工作过程中，对于目标的图像处理是十分重要的一个过程，由于摄像头在对目标图像的采集过程之中，很可能会受到外界因素的干扰，因此图像有时并不能取得有效信息。小蚁计算机视觉有十分先进的图像处理功能，可以更智能化地处理需要的图像信息。
⑨ 计算机图形图像处理都有哪些研究方向
实时图形学和图形处理器（大热门，看看显卡和游戏的火爆就知道了。SIGGRAPH的多数论**是这方面的） 新的光照模型和渲染方法（如：波动光学渲染，各种模型的辐射度方法等） 虚拟现实和虚拟现实设备（如：空间全息成像，触觉传感器，嗅觉传感器，立体声学，空间定位设备） 场可视化和体图形学（医学图像立体显示） S计算几何(算法几何，区别于以前中的计算几何概念) 动画理论（元球动画，动力动画，粒子系统） 图形仿真（如：自然景物模拟，柔体仿真，分形树，流体仿真） 计算机视觉（主要指机器视觉，主题是图像序列到3D模型转换如：多目视觉，运动视觉等，本来应该归到模式识别类里面） 全息摄影术（如同心拼图法） 如果不算图像和模式识别的话图形学方面前沿的东西不多。上面介绍的都不算太前沿的，太前沿如发明新的光照模型和渲染方法以便能真实又高效还不耗内存的渲染场景估计搞不出来，现在的实时渲染算法其图形质量是较差的远远比不上传统光线跟踪出来的质量。倒是图像和模式识别方面的前沿要多的多。 在图像和模式识别领域的前沿有： 图像处理 图像压缩 图像分割 边沿检测 图像矢量化 图像匹配 模式识别 遥感图像处理 图像恢复 视频处理 这些都是我自己在网上找到的，但是具体是什么又不知道了，想做和动画相关的
⑩ 机器视觉技术就是图像处理分析
”计算机视觉“，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。
”机器视觉“，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分cmos和ccd两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
机器视觉是个相对较新的技术，它为制造工业在提高产品质量、提高生产效率和操作安全性上提供了许多技术。在其他相关技术中，机器视觉包括图像数字化、图像操作和图像分析，通常使用计算机来完成，所以说它是一门覆盖图像处理和计算机视觉的专业。然而，我们又强调过机器视觉、计算机视觉和图像处理不是同义的。它们其中之一都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支，而机器视觉是系统工程一个特殊领域。机器视觉没有说明要使用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，这个速度是普通计算机所不能达到的。
机器视觉是计算机视觉在工厂自动化的一个应用。正如监视员在一个装配线上工作，可视地监视物件并判断其质量，因此机器视觉系统使用照相机和图像处理软件来完成类似的监视。一个机器视觉系统是一个在基于数字图像分析上作决定的计算机。
综上所述，其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。