區(qū)別

目標不同：

圖像處理：主要目標是改善或增強圖像的質量，提取圖像中的有用信息或進行圖像重建等。涉及的操作包括濾波、增強、降噪、分割、壓縮等。

計算機視覺：目標是使計算機能夠模擬人類視覺系統(tǒng)，通過處理和理解圖像或視頻數(shù)據(jù)來獲取有關圖像內(nèi)容的高級信息。包括對象檢測、圖像分類、目標跟蹤、場景分析等。

方法不同：

圖像處理：通常涉及低級別的圖像操作，如像素級別的處理。主要關注圖像的外觀或質量的改善。

計算機視覺：涉及從低級圖像處理任務（如邊緣檢測和濾波）到高級任務（如目標識別和圖像理解）的一系列技術。

應用領域不同：

圖像處理：廣泛應用于各種需要改善或分析圖像的場合，如醫(yī)學成像、遙感圖像分析、數(shù)字攝影等。

計算機視覺：應用更為廣泛，包括但不限于自動駕駛、人臉識別、安防監(jiān)控、增強現(xiàn)實等領域。

聯(lián)系

基礎技術相關：圖像處理是計算機視覺的基礎。許多計算機視覺任務在開始時都需要進行一些基本的圖像處理操作，如濾波、增強和分割等。

相互依賴：計算機視覺任務往往需要依賴圖像處理技術來預處理圖像，提高后續(xù)分析和理解的準確性。例如，在進行對象識別之前，可能需要先對圖像進行降噪和增強處理。

共同目標：兩者都致力于從圖像中提取有用的信息，盡管它們的關注點和處理深度有所不同。

圖像處理和計算機視覺在計算機科學領域中扮演著重要角色，彼此之間既有明顯的區(qū)別，也有緊密的聯(lián)系。圖像處理注重圖像的外觀和質量改善，而計算機視覺則更側重于理解和解釋圖像內(nèi)容。兩者相輔相成，共同推動了眾多應用領域的發(fā)展。