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