计算机视觉、机器视觉和数字图像处理三者虽密切相关，却各有侧重。计算机视觉侧重于让机器“看”懂图像，应用于自动驾驶等；机器视觉则强调从图像中提取信息，如工厂自动化；数字图像处理则更偏向于图像的技术操作，如图像增强。三者应用广泛，助力各行业智能化发展。
随着科技的不断发展，计算机视觉、机器视觉与数字图像处理已成为当今研究的热点领域，这三个领域在技术上相互关联，但又各有侧重，本文将从定义、技术特点、应用领域等方面对这三个领域进行深入剖析，以期为读者提供全面而细致的了解。
二、计算机视觉、机器视觉与数字图像处理之间的区别
1、定义
计算机视觉：计算机视觉是研究如何使计算机从图像和视频中提取、分析和理解信息的一门学科，其目的是使计算机能够像人类一样感知和理解周围环境。
机器视觉：机器视觉是利用图像处理、计算机视觉、模式识别等技术，使机器能够自动识别、检测、分析图像信息的一门技术，它广泛应用于工业、农业、医疗、交通等领域。
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数字图像处理：数字图像处理是利用计算机对图像进行采集、处理、分析和识别的一门技术，它主要包括图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等方面。
2、技术特点
计算机视觉：计算机视觉涉及图像采集、图像预处理、特征提取、目标识别、场景理解等多个环节，其主要特点是复杂性和多样性。
机器视觉：机器视觉侧重于图像处理技术在实际应用中的实现，强调实时性和鲁棒性，其主要特点是工程性和实用性。
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数字图像处理：数字图像处理侧重于算法和技术的研发，关注图像质量、处理速度和精度，其主要特点是理论性和基础性。
3、应用领域
计算机视觉：计算机视觉广泛应用于安防监控、人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等领域。
机器视觉：机器视觉广泛应用于工业自动化、质量控制、智能交通、农业监测等领域。
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数字图像处理：数字图像处理广泛应用于遥感图像处理、卫星图像分析、医学图像处理、生物图像处理等领域。
计算机视觉、机器视觉与数字图像处理在技术特点和应用领域上存在一定的差异，计算机视觉强调复杂性和多样性，机器视觉侧重于工程性和实用性，数字图像处理关注理论性和基础性，这三个领域相互关联，共同推动了图像处理技术的发展，在未来，随着技术的不断进步，这三个领域将会有更多的交集和融合，为人类社会带来更多福祉。
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