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。
扩展资料
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。
参考资料来源:百度百科-计算机视觉
参考资料来源:百度百科-图像处理
2024-11-04 广告
图像处理(Image Processing)主要关注对数字图像进行操作和改进,以便于更好地显示、存储或传输。图像处理的目标是对图像本身进行优化和处理,而不是理解图像中的内容。图像处理的技术包括:图像增强(例如对比度和亮度调整)、滤波(例如平滑和锐化)、去噪、图像压缩、图像融合等。图像处理的应用场景包括卫星图像处理、医学图像处理、图像压缩、图像恢复等。
计算机视觉(Computer Vision)则主要关注让计算机能够像人类一样理解和分析数字图像或视频。计算机视觉的目标是对图像中的物体、场景或概念进行识别和理解。计算机视觉的技术包括:特征提取、模式识别、物体检测、图像分割、场景重建、运动分析等。计算机视觉的应用场景非常广泛,包括自动驾驶、医疗影像分析、虚拟现实、增强现实、人脸识别等。
总结一下,图像处理主要关注对图像本身进行操作和优化,以改善图像的显示、存储或传输,而计算机视觉则关注让计算机能够理解和分析图像中的内容。虽然这两个领域有很多技术和应用的重叠,但它们的侧重点和目标是不同的。
图像处理,针对图像本身进行一些处理,这里可以是工业、医疗、娱乐、多媒体、广告等多个行业的,如常见的Photoshop也是图像处理软件,使用此软件从事相关工作的人也是图像处理人员。其它行业也有类似的效果,即将原始图像,通过一些算法、技术、手段等,转换成用户自己认为理想的图像,即把图像给处理了。
计算机视觉,或者说是机器视觉(计算机视觉与机器视觉略有不同,不过更相近),则类似于人类的视觉效果,只不过是用到了机器、计算机上。这其中,大部分的机器视觉,都包含了图像处理的过程,只有图像处理过后,才能找到图像中需要的特征,从而更进一步的执行其它的指令动作,如机械手臂的运动、机台的移动等,这些应用在大学里主要表现在机器人上,如机器人踢球、下棋等,在工业上,则主要应用于工业机器人,完成自动生产、装配、检测等工作,富士康就有大量的机器人,在农业上,则表现在一些自动收割机,如棉花收割,自动分类机器。
当然也有一些机器视觉是不需要图像处理的,如经过相机镜头等直接连接到显示器上观察的,结果好坏是由人来判断的,这时图像处理的过程是由人自己完成的,而不是计算机。还有一些图像传感器有固定的特性,如颜色传感器,那样只会有信号出来即可,也是没有图像处理的。
计算机视觉,一定是包含计算机的,而机器视觉,则不一定需要计算机,可以是智能相机,也可以是图像传感器,当然也可以使用计算机完成。
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Co西宁静匿名咯后女户名dhdhjdj宁晋么643165464949南京南每户投给了几分涂口红