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
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。其核心目标是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。
计算机图形学
计算机图形学讲的是图形，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。
数字图像处理
数字图像处理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。
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
计算机视觉的核心技术是基于机器学习和深度学习模型的图像分类、分割和目标检测。
计算机图形学的核心技术是几何建模、光照计算和渲染算法，用于生成视觉效果。
数字图像处理则更多依赖于数学工具，如卷积、傅里叶变换和插值技术，以进行图像增强、恢复和压缩。
三者之间的联系
计算机图形学中也会用到数字图像处理，现今的三维游戏为了增加表现力都会叠加全屏的后期特效，原理就是数字图像处理，只是将计算量放在了显卡端。
计算机视觉更是大量依赖数字图像处理来打杂活，比如对需要识别的照片进行预处理。
在实际应用中，三者往往需要相互配合，例如在自动驾驶中，计算机视觉用于识别道路和障碍物，数字图像处理用于图像增强，计算机图形学用于模拟和显示。
最后还要提到近年来的热点——增强现实（AR），它既需要计算机图形学，又需要计算机视觉，当然也不会漏掉数字图像处理。它用数字图像处理进行预处理，用计算机视觉进行跟踪物体的识别与姿态获取，用计算机图形学进行虚拟三维物体的叠加。
计算机视觉、计算机图形学和数字图像处理构成了计算机科学中三个核心的研究领域，它们在图像的创造、处理和分析方面扮演着关键角色。在数字化时代，这三者将继续发挥着不可替代的作用。虽然这三个领域各自有着不同的研究重点和应用环境，但它们在技术上的相互渗透和应用上的融合，共同促进了图像与视觉技术在当代科技中的快速发展。