图像处理与计算机视觉的区别

当前，计算机视觉在许多领域都有着广泛的应用，并且已成为就业的一个重要方向。 (1)传统行业,工业、农业、交通监控、智慧城市、人机交互、卫星遥感、国防安保 (2)互联网、物联网，大数据领域 (3)国内一些高大上的企业，百度，腾讯，阿里巴巴，每年都有计算机视觉领域的岗位。 (4)计算机领域的国际国内大赛。

数字图像处理(Digital Image Processing) 将图像信号转换成数字信号并用计算机对其进行处理的过程。

数字图像 由连续的模拟图像采样和量化而得。组成数字图像的基本单位是像素，所以数字图像是像素的集合。像素的值代表图像在该位置的亮度(或灰度)，称为图像的灰度值。数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值☆

特点：图像是人类信息获取和交流的主要方式视、听、触、嗅、味等图像是人类信息获取的重要手段图像的分辨率逐步提高可以充分利用现代化的数字通讯和信息传输技术数字图像可以长期保存和永不失真

研究方向：

1图像的平滑 (Image Smoothing) 即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。

邻域平均法中值滤波多图像平均法频域低通滤波法

2边缘锐化，锐化的作用是要使灰度反差增强。

2.图像分割(separate？Divide？Segment！) 将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面。在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。其本质是将像素进行分类。分类依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。

图像类型：

1、索引图像(Indexed Image) 2、灰度图像(Intensity Image) 3、真彩色图像(RGB Image) 4、二值图像(BW Image)。

数字图像处理主要是对已有的图像，比如说可见光的图像、红外图像、雷达成像进行噪声滤除、边缘检测、图像恢复等处理，就像用ps 处理照片一样的。人脸识别啊、指纹识别啊、运动物体跟踪啊，都属于图像处理。去噪有各种滤波算法；其他的有各种时频变化算法，如傅里叶变化，小波变换等

图像增强方法：

基于图像域的方法：直接在图像所在的空间进行处理,也叫空域处理

基于变换域的方法：在图像变换域间接进行，也叫频域处理

根据处理策略不同，分为：点处理、邻域处理、全图处理

计算机图形学(Computer Graphics)讲的是图形，也就是图形的构造方式，是一种从无到有的概念，从数据得到图像。是给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息，生成图像。

计算机视觉(Computer Vision)是给定图象，从图象提取信息，包括景象的三维结构，运动检测，识别物体等。

数字图像处理(Digital Image Processing)是对已有的图像进行变换、分析、重构，得到的仍是图像。

模式识别(PR)本质就是分类，根据常识或样本或二者结合进行分类，可以对图像进行分类，从图像得到数据。

非结构化道路检测与障碍物识别

比较瘦长的目标是人，比较扁长方的是汽车

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