计算机视觉，计算机图形学和数字图像处理，三者之间的联系和区别是什么？

LiteralliJeff · 发表于 2021-7-2 23:04

计算机图形学和数字图像处理是比较老的技术。计算机视觉要迟几十年才提出。
计算机图形学和数字图像处理的区别在于图形和图像。
图形是矢量的、纯数字式的。图像常常由来自现实世界的信号产生，有时也包括图形。
而图像和图形都是数据的简单堆积，计算机视觉要从图像中整理出一些信息或统计数据，也就是说要对计算机图像作进一步的分析。
以上是它们的区别，下面来说联系：
计算机图形学的研究成果可以用于产生数字图像处理所需要的素材，计算机视觉需要以数字图像处理作为基础。计算机视觉与数字图像处理的这种关系类似于物理学和数学的关系。
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抛砖啦，等更好的完整答案。

RedZero9 · 发表于 2021-7-2 23:07

从问题本身来说，这三者主要以两类问题区分：是根据状态模拟观测环境，还是根据观测的环境来推测状态。

假设观测是Z，状态是X：

Computer Graphics是一个Forwad Problem (Z|X)：给你光源的位置，物体形状，物体表面信息，你如何根据已有的变量的状态模拟出一个环境出来。

Computer Vision正好相反，是一个Inverse Problem (X|Z)：你所有能得到的都是观测信息(measurements), 根据得到的每一个Pixel的信息(颜色，深度)，我要来估计物体环境的特征和状态出来，比如物体运动(Tracking)，三维结构（SFM）,物体类别（Classification and Segmentation）等等。

对于Image Processing来说，它恰好介于两者之间，两种问题都有。但对于State-of-art的研究来说，Image Processing更偏于Computer Vision, 或者看上去更像Computer Vision的子类。

尽管这三类研究中，随着CV领域的不断进步，以及越来越高级相机传感器出现（Depth Camera, Event Camera），很多算法都被互相用到，但是从Motivation来看，并没有太大变化。

得益于这几个领域的共同进步，所以你能看到Graphics和Computer Vision现在出现越来越多的交集。如果根据观测量（图片），Computer Vision可以越来越准确的估计出越来越多的变量，那么这些变量套到Graphics算法中，就可以模拟出一个跟真实环境一样的场景出来。与此同时，Graphics需要构建更真实的场景，也希望能够将变量更加接机与实际，或者通过算法估计出来，这就引入了Vision的动机。这也是近年来三维重建算法，同时大量发表在Graphics和Vision的会议的原因。随着CV从2D向3D发展，以后两者的交集会越来越大，除了learning以外的其他很多问题融合并到一个领域我也不会奇怪。

Baste · 发表于 2021-7-2 23:08

CG：脑袋里有个东西,我没见过，我用计算机点线，加点颜色，纹理，把我脑袋里的东西表现出来。恩，这样。
CV：脑袋里有个东西，现实里也有个东西，我搞一搞，用计算机看看这现实里的东西是不是就是我脑袋里想的。
图像：现实里有的，我照下来了，但是感觉我想要拍的那个不明显，我搞一搞，用计算机处理一下，别人一看就知道我想拍的是表达的什么。

Zephus · 发表于 2021-7-2 23:13

xiaozongpeng · 发表于 2021-7-2 23:18

再加一个计算几何

Zephus · 发表于 2021-7-2 23:25

感觉大神们回答的很高端，但是我觉得都太复杂了。简单的说图形学与图像处理互为逆过程。图形学是利用计算机生成图像，这是得依靠算法实现的。例如样条曲线等等。图像处理则是将外部摄入的图像进行处理，对图像进行增强.分析.通信等操作。
其实呢，只要知道图形与图像的区别，这些概念还是很简单的。

Ylisar · 发表于 2021-7-2 23:28

不确切的描述：
计算机视觉≈看图
计算机图形学≈画图
数字图像处理≈看图前沐浴更衣焚香做好各种仪式，然后再看图

Doris232 · 发表于 2021-7-2 23:37

话不多说先上个链接，这篇文章充分的说明了它们三者之间的关系、区别以及简要的概括了它们各自的领域和用处：
https://blog.csdn.net/hanlin_tan/article/details/50447895侵删。
看完这篇文章，大家肯定都对它们有了一定的了解，那就结合基本的概念简单说一下我自己对它们的理解：
落地最为顺利的人工智能技术：计算机视觉
计算机视觉作为人工智能技术三大领域其中之一且是其中发展最快的一个领域，实则就是用电脑和摄像机代替了人类的眼睛进行识别、测量和跟踪，并且会对图形进一步处理，让电脑的视觉处理比人眼更适合观察。也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。它的最终研究目标就是使计算机能像人类那样通过视觉的观察来理解世界，具有自主适应环境的能力。
内容比较丰富的：计算机图形学
从一开始的计算机图形学是来解决如何在计算机中来表示三维几何图形，以及如何利用计算机进行图形的生成、处理和显示的相关原理、图形系统、基本算法、裁剪与变换、和几何造型等，产生令人为之震撼的真实感图像。但是随着近40年的发展，计算机图形学也增多了很多研究内容，比如真实感图形显示、图形交互、计算机可视化、计算机动画、自然景色仿真、虚拟现实等等。
数字图像处理
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号（目前大多数的图像是以数字形式来储存，所以图像处理很多情况是指数字图像处理），并借用计算机对其进行分析、加工和处理的一个过程。

xiangtingsl · 发表于 2021-7-2 23:42

赞 @孙佳明图片非常准确概括哈。
可以从三个方向的终极目标来理解：
Computer Vision 的终极目标是模仿人眼和大脑对看到的真实事物的理解，关键词是“真实”和“理解”，如人脸识别；
Computer Graphics 的终极目标是创造非真实的视觉感知，关键词是“非真实”和“创造”，如3D特效；
Image Processing 的终极目标是图像转换，像素级的处理，关键就是图像与图像的转换。

c0d3n4m · 发表于 2021-7-2 23:48

关于 @刘留 “Computer Graphics和Computer Vision是同一过程的两个方向。”有个经典的说法：
X表示真实世界，真实世界经过一个变换F，得到它的一副图像Y，也就是Y=F(X)。F包含了物体对光的反射和相机、人眼对光的感知。
图形学就是一个模拟F的过程，给定一个物体X，研究出最好的F使得F(X)像真的一样。难点在于F非常复杂，且模拟起来计算量很大。
计算机视觉就是一个寻找F^(-1)的过程，有了F^(-1)，给我一个图像Y，我的计算机就能理解出X。难点在于，F^(-1)更加复杂，而且二位图像中无法保留三维世界的全部信息（好比说F不是单射），因此是一个所谓不适定问题（ill-posed problem）。

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