1.研究目標不同

計算機視覺的主要目標是理解和解析圖像信息，模擬人類的視覺感知能力。計算機圖形學的目標主要是創(chuàng)建并操作視覺內(nèi)容，例如三維模型，動畫等。而數(shù)字圖像處理的目標則是通過數(shù)學方法來改善圖像質(zhì)量或提取圖像信息。

2.處理方法不同

計算機視覺通常使用模式識別和機器學習的方法來理解圖像內(nèi)容。計算機圖形學則主要依賴幾何、光學和計算機科學的知識來生成和操作圖像。數(shù)字圖像處理則使用各種數(shù)學算法，如傅里葉變換、卷積等來處理圖像。

3.使用的技術(shù)和算法不同

計算機視覺常用的技術(shù)包括深度學習，目標檢測，圖像分割等。計算機圖形學常用的技術(shù)包括渲染，紋理映射，光線追蹤等。而數(shù)字圖像處理常用的技術(shù)包括圖像增強，圖像復原，圖像編碼等。

4.應用場景不同

計算機視覺廣泛應用于人臉識別，無人駕駛，醫(yī)療圖像分析等領域。計算機圖形學主要應用于游戲，動畫，虛擬現(xiàn)實等領域。而數(shù)字圖像處理主要應用于衛(wèi)星圖像分析，醫(yī)療圖像處理，工業(yè)檢測等領域。

5.對于圖像理解的層次不同

計算機視覺更關(guān)注于圖像的語義層次，如物體識別，場景理解等。計算機圖形學主要關(guān)注于圖像的生成和操作，例如模型創(chuàng)建，動畫制作等。數(shù)字圖像處理則更多地在圖像的像素層次上進行操作。

延伸閱讀

圖像處理的未來發(fā)展

圖像處理作為計算機科學的一個重要分支，其在未來的發(fā)展前景廣闊。隨著機器學習，深度學習等技術(shù)的發(fā)展，圖像處理技術(shù)將更好地服務于各領域，包括醫(yī)療，軍事，娛樂等。例如，利用深度學習進行醫(yī)療圖像分析，可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾?。焕脠D像處理技術(shù)在軍事領域，可以幫助提升軍事偵察的能力；在娛樂領域，圖像處理技術(shù)可以提升游戲和電影的視覺效果。