计算机视觉、计算机图形学和数字图像处理三者的区别与联系。

计算机视觉、计算机图形学和数字图像处理 是计算机科学领域内三个紧密相连但又各具特色的学科。 尽管它们都与 图像和视觉信息的处理有关 ，但它们关注的 焦点、应用领域和技术手段 各有千秋。

计算机视觉 旨在 从图像中提取深层次的语义内容 ，赋予计算机理解视觉世界的能力； 计算机图形 学则专 注于图像的创造和渲染 ，使计算机能够制作出栩栩如生的视觉效果；而 数字图像处理 则专注于 图像的基础操作 ，包括图像的增强、滤波和压缩等。

随着科技进步，图像和视觉技术在我们的日常生活中扮演着越来越关键的角色，从 自动驾驶技术、虚拟现实到医学影像分析、3D电影制作 ，这些技术的应用已经渗透到众多领域。

然而，许多人常常将计算机视觉、计算机图形学和数字图像处理这三个概念混为一谈。

尽管它们都涉及到图像的生成与处理，但它们在研究目的、技术路线和实际应用方面存在显著差异。 计算机视觉追求的是图像的深层理解和解释，计算机图形学追求的是图像的创造和逼真呈现，数字图像处理则追求的是图像的基本处理和优化 。

这三个学科虽然在某些技术和应用上有交集，但它们各自的侧重点和目标是截然不同的。

计算机图形学（Computer Graphics）

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。它的目标是 创建视觉内容 ，模拟现实世界中的场景或设计虚拟世界。

计算机图形学广泛应用于 游戏开发、电影特效、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和工程设计（如CAD）等领域 。在电影中，图形学技术用于生成逼真的 特效场景 ，而在游戏中，它被用来构建复杂的 三维环境和角色 。

计算机视觉（Computer Vision）

计算机视觉（Computer Vision）是一个使计算机能够通过 自动化方法理解和解释数字图像或视频的领域 。是给定图象，它的核心目标是 从图像中提取语义信息 ，即让计算机像人类一样 “看懂”图像 ，包括景象的 三维结构，运动检测，识别物体 等。

计算机视觉已经广泛应用于 自动驾驶、工业检测、医疗影像分析、安防监控、机器人导航等领域 。比如，在自动驾驶中，计算机视觉技术用于 识别交通标志、车辆、行人等 ，以支持自动决策和控制。

数字图像处理（Digital Image Processing）

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。其目标是 对图像进行增强、修复、压缩等处理 ，通常作用于图像的低层次特征，如像素、亮度、对比度等。

数字图像处理应用于 摄影、医疗影像处理、卫星图像分析、视频处理等领域 。例如，在医学成像中，通过图像处理技术可以 提高CT、MRI等医学影像的质量 ，帮助医生更好地诊断病情。

共同目标：处理与生成图像

计算机视觉、计算机图形学和数字图像处理三者的共同之处在于它们都与 图像和视觉信息密切相关 。无论是生成图像、分析图像，还是对图像进行处理，三者都围绕图像展开，目的在于提取、转换或提升图像信息。

计算机视觉： 通过分析图像提取语义信息，理解图像内容。

计算机图形学： 通过创建图像使虚拟场景逼真展现。

数字图像处理： 通过增强或压缩等技术处理已有图像。

技术交叉：图像与视觉技术的融合

在很多实际应用中，这三者之间有明显的交叉。例如，在自动驾驶中，计算机视觉用于识别道路、行人和车辆，而计算机图形学则用于仿真训练环境。

此外，数字图像处理技术通常用于预处理输入数据，为计算机视觉提供更好的图像质量。

三者之间的区别

研究方向的不同

计算机视觉的研究目标是从图像或视频中提取语义信息，并将其 用于智能化应用 ，如自动驾驶和人脸识别。

计算机图形学关注的是 如何生成逼真的图像和动画 ，模拟物理世界或创造虚拟世界。

数字图像处理则致力于图像的低级操作，如增强、恢复和压缩，主要任务是 改善图像的视觉质量或减少数据量 。

应用场景的不同

计算机视觉主要应用于需要 从图像中提取高层次信息的场景 ，如自动驾驶、安防监控、机器人视觉等。

计算机图形学则广泛用于 生成和渲染图像的场景 ，如影视特效、游戏开发、建筑设计等。

数字图像处理应用于需要 改善图像质量或数据量的场景 ，如摄影、医疗影像、卫星图像处理等。

技术方法的不同