计算机视觉与图像处理区别

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   计算机视觉、计算机图形学、图像处理的区别
计算机视觉的历史
计算机视觉的概念
计算机视觉的任务

- 计算机视觉的目标

计算机视觉、计算机图形学、图像处理的区别

计算机视觉（Computer Vision）=图像处理+机器学习，计算机视觉是是给定图象，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。
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。
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。
区别：
Computer Vision，简称 CV。输入的是图像或图像序列，通常来自相机或usb摄像头。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。
Computer Graphics，简称 CG 。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，而每个多边形由三个顶点组成，每个顶点包括三维坐标、贴图坐标、rgb颜色等。输出的是图像，即二维像素数组。
Digital Image Processing，简称 DIP。输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop中对一副图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度等。

计算机视觉历史

James Jerome Gibson理论（整体感知，不可计算）：
-适应外界环境
-控制自身的运动
D Marr（可计算）：
-重构可见表面的几何形
##计算机视觉的概念
-计算机视觉是研究用计算机来模拟人和生物视觉系统功能的技术学科。
-计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一副或多幅图像认知周围环境信息的能力

计算机视觉的任务

中心任务：
- 对图像进行理解
这里的理解包括形状、位置、运动
具体任务：
- 特征提取、特征描述、特征匹配等
- 图像/视频分割
- 目标跟踪
- 目标（物体）识别
- 目标三维重建
- 等等

计算机视觉的目标

主要目标：
- 物体识别

计算机视觉的4个重要阶段

马尔计算机视觉建立->主动视觉大辩论->分层三维重建理论->基于学习的视觉
马尔计算机视觉建立:1981-
主动视觉大辩论:1988-1994-
分层三维重建理论: 1992-
马尔计算机基于学习的视觉:2001-

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