本文目录导读：
在当今信息爆炸的时代，计算机视觉和图像处理作为人工智能领域的重要分支，在众多领域中发挥着关键作用，尽管两者在研究目标、应用场景等方面存在差异，但它们之间又有着千丝万缕的联系，本文将从两者的定义、区别与联系等方面进行深入剖析，以期为读者提供一个全面而清晰的认识。
定义
1、计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机“看”见和理解周围环境的一门学科，它主要研究如何从图像或视频中提取有用信息，实现对现实世界的理解和感知，计算机视觉的目标是实现人眼功能在计算机上的模拟，使计算机具备视觉感知能力。
2、图像处理
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图像处理是指利用计算机对图像进行操作，以达到改善图像质量、提取图像信息或生成新图像的目的，它主要包括图像增强、图像分割、图像压缩、图像恢复等方面，图像处理是计算机视觉的基础，为计算机视觉提供了丰富的数据资源。
区别
1、研究目标
计算机视觉的研究目标是使计算机具备类似人类的视觉感知能力，实现对现实世界的理解和感知，而图像处理的研究目标则更加具体，如提高图像质量、提取图像信息等。
2、应用场景
计算机视觉在自动驾驶、人脸识别、视频监控等领域有着广泛的应用，而图像处理在医学图像分析、遥感图像处理、图像压缩等领域有着丰富的应用。
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3、技术方法
计算机视觉主要研究图像理解、场景重建、目标识别等技术，而图像处理则侧重于图像增强、图像分割、图像压缩等技术。
联系
1、数据来源
计算机视觉和图像处理都需要大量的图像数据作为研究基础，图像处理为计算机视觉提供了丰富的数据资源，而计算机视觉的研究成果又为图像处理提供了新的技术手段。
2、技术支持
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图像处理技术在计算机视觉中发挥着重要作用，图像分割技术是实现目标识别和场景重建的基础；图像压缩技术可以降低数据存储和传输的成本。
3、发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和图像处理正逐渐融合，深度学习技术在图像处理和计算机视觉领域取得了显著成果，为两者的发展提供了新的动力。
计算机视觉和图像处理作为人工智能领域的重要分支，在研究目标、应用场景等方面存在差异，但它们之间又有着紧密的联系，通过对两者的深入剖析，我们可以更好地理解它们在人工智能领域的地位和作用，随着技术的不断进步，计算机视觉和图像处理将继续相互促进，为人类社会带来更多福祉。
标签： #计算机视觉和图像
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