1樓：路確實腳下
將數字影象處理學好再來學機器視覺會感到很簡單。
可以理解為數字影象處理是機器視覺的基礎課程之一。
數字影象處理和影象處理分析與機器視覺哪本書好
2樓：匿名使用者
從字面意思來看
數字影象處理，側重於計算機視覺、機器視覺演算法的開發影象處理分析側重於視覺軟體的學習
機器視覺主講機器視覺構成，含硬體、軟體現場使用
3樓：匿名使用者
推薦清華大學抄出版社的《影象襲處理、分析與bai
機器視覺》du，這本書由淺入深。數zhi字影象處理這本dao書很經典，但只能算是入門，講的更多是影象處理的演算法和基本理論。而《影象處理、分析與機器視覺》這本書涵蓋了影象處理、分析和實際的應用。
影象處理說白了是為了影象特徵提取和分析，然後再到影象識別等更高階的後續過程。所以這本書能讓你對影象處理行業整個情況更加了解，實用性更強！順便附上電子版，看對你有沒有幫助。
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影象處理和數字影象處理的關係是什麼？
4樓：9點說史
影象處理包含在用ccd採集前的各種鏡片對影象的一些處理。
舉個例子：用光學器件就直接可以獲得影象的傅立葉頻譜，在做光學實驗時經常是用鏡片處理的影象，這些都是模擬域的變換，不是數字域的。
經過ccd/cmos採集後就轉到了數字域，之後的影象處理就是數字影象處理啦。計算機行業的都是數字影象處理；物理上的光學實驗中，使用各種透鏡、稜鏡做的影象處理那是模擬影象處理。
1、影象處理（image processing），用計算機對影象進行分析，以達到所需結果的技術。又稱影像處理。影象處理一般指數字影象處理。
數字影象是指用工業相機、攝像機、掃描器等裝置經過拍攝得到的一個大的二維陣列，該陣列的元素稱為畫素，其值稱為灰度值。影象處理技術的一般包括影象壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。 常見的系統有康耐視系統、圖智慧系統等，目前是正在逐漸興起的技術。
2、數字影象處理（digital image processing）是通過計算機對影象進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特徵等處理的方法和技術。
數字影象處理的產生和迅速發展主要受三個因素的影響：
一是計算機的發展；
二是數學的發展（特別是離散數學理論的創立和完善）；
三是廣泛的農牧業、林業、環境、軍事、工業和醫學等方面的應用需求的增長。
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發展概況
數字影象處理最早出現於20世紀50年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和影象資訊。數字影象處理作為一門學科大約形成於20世紀60年代初期。早期的影象處理的目的是改善影象的質量，它以人為物件，以改善人的視覺效果為目的。
影象處理中，輸入的是質量低的影象，輸出的是改善質量後的影象，常用的影象處理方法有影象增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（jpl）。
他們對航天探測器徘徊者7號在2023年發回的幾千張月球**使用了影象處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進行處理，並考慮了太陽位置和月球環境的影響，由計算機成功地繪製出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。
隨後又對探測飛船發回的近十萬張**進行更為複雜的影象處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創舉奠定了堅實的基礎，也推動了數字影象處理這門學科的誕生。
在以後的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數字影象處理技術都發揮了巨大的作用。數字影象處理取得的另一個巨大成就是在醫學上獲得的成果。
影象處理和計算機視覺的區別
5樓：藍眼睛
1、程度不同
影象處理，用計算機對影象進行分析，以達到所需結果的技術。
計算機視覺是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的影象。
2、內容不同
影象處理技術一般包括影象壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。
計算機視覺技術包括影象獲取、預處理、特徵提取、檢測分割、高階處理。
3、應用程度不同
影象處理應用於：攝影及印刷、衛星影象處理、醫學影象處理、面孔識別，特徵識別、顯微影象處理、汽車障礙識別
計算機視覺應用於：視覺是各個應用領域，如製造業、檢驗、文件分析、醫療診斷，和軍事等領域中各種智慧/自主系統中不可分割的一部分。由於它的重要性，一些先進國家，例如美國把對計算機視覺的研究列為對經濟和科學有廣泛影響的科學和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰。
6樓：匿名使用者
一、重點不同
1、影象處理側重在「處理」影象，如增強，還原，去噪，分割。
2、計算機視覺重在使用計算機來模擬人的視覺。
二、 作用不同
1、計算機視覺使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的影象。
2、影象處理用工業相機、攝像機、掃描器等裝置經過拍攝得到的一個大的二維陣列。
擴充套件資料
計算機視覺關注的目標在於充分理解電磁波，主要是可見光與紅外線部分，遇到物體表面被反射所形成的影象，而這一過程便是基於光學物理和固態物理，一些尖端的影象感知系統甚至會應用到量子力學理論，來解析影像所表示的真實世界。
物理學中的很多測量難題也可以通過計算機視覺得到解決，例如流體運動。也由此，計算機視覺同樣可以被看作是物理學的拓展。
影象處理應用：
1、攝影及印刷
2、衛星影象處理（satellite image processing）
3、醫學影象處理（medical image processing）
4、面孔識別,特徵識別（face detection, feature detection, face identification）
5、顯微影象處理（microscope image processing）
6、汽車障礙識別（car barrier detection）
7樓：石鑫華視覺網
樓上的的回答很關鍵。這裡再加一些：
影象處理，針對影象本身進行一些處理，這裡可以是工業、醫療、娛樂、多**、廣告等多個行業的，如常見的photoshop也是影象處理軟體，使用此軟體從事相關工作的人也是影象處理人員。其它行業也有類似的效果，即將原始影象，通過一些演算法、技術、手段等，轉換成使用者自己認為理想的影象，即把影象給處理了。
計算機視覺，或者說是機器視覺（計算機視覺與機器視覺略有不同，不過更相近），則類似於人類的視覺效果，只不過是用到了機器、計算機上。這其中，大部分的機器視覺，都包含了影象處理的過程，只有影象處理過後，才能找到影象中需要的特徵，從而更進一步的執行其它的指令動作，如機械手臂的運動、機臺的移動等，這些應用在大學裡主要表現在機器人上，如機器人踢球、下棋等，在工業上，則主要應用於工業機器人，完成自動生產、裝配、檢測等工作，富士康就有大量的機器人，在農業上，則表現在一些自動收割機，如棉花收割，自動分類機器。
當然也有一些機器視覺是不需要影象處理的，如經過相機鏡頭等直接連線到顯示器上觀察的，結果好壞是由人來判斷的，這時影象處理的過程是由人自己完成的，而不是計算機。還有一些影象感測器有固定的特性，如顏色感測器，那樣只會有訊號出來即可，也是沒有影象處理的。
計算機視覺，一定是包含計算機的，而機器視覺，則不一定需要計算機，可以是智慧相機，也可以是影象感測器，當然也可以使用計算機完成。
8樓：娜莉
」計算機視覺「，是指用計算機實現人的視覺功能，對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解。計算機視覺是一個處於指示前沿的領域。我們認為計算機視覺，或簡稱為「視覺」，是一項事業，它與研究人類或動物的視覺是不同的。
它藉助於幾何、物理和學習技術來構築模型，從而用統計的方法來處理資料。因此從我們的角度看，在透徹理解攝像機效能與物理成像過程的基礎上，視覺對每個畫素進行簡單的推理，將在多幅影象中可能得到的資訊綜合成和諧的整體，確定畫素集之間的聯絡以便將它們彼此分割開，或推斷一些形狀資訊，使用幾何資訊或概率統計技術來識別物體。
」機器視覺「，即採用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即影象攝取裝置，分cmos和ccd兩種）把影象抓取到，然後將該影象傳送至處理單元，通過數字化處理，根據畫素分佈和亮度、顏色等資訊，來進行尺寸、形狀、顏色等的判別。進而根據判別的結果來控制現場的裝置動作。
目前廣泛應用於食品和飲料、化妝品、建材和化工、金屬加工、電子製造、包裝、汽車製造等行業。
機器視覺是個相對較新的技術，它為製造工業在提高產品質量、提高生產效率和操作安全性上提供了許多技術。在其他相關技術中，機器視覺包括影象數字化、影象操作和影象分析，通常使用計算機來完成，所以說它是一門覆蓋影象處理和計算機視覺的專業。然而，我們又強調過機器視覺、計算機視覺和影象處理不是同義的。
它們其中之一都不是任何其他兩個的子集。計算機視覺是電腦科學的一個分支，而機器視覺是系統工程一個特殊領域。機器視覺沒有說明要使用計算機，但是在獲取高速處理速度上經常會使用特殊的影象處理硬體，這個速度是普通計算機所不能達到的。
機器視覺是計算機視覺在工廠自動化的一個應用。正如監視員在一個裝配線上工作，可視地監視物件並判斷其質量，因此機器視覺系統使用照相機和影象處理軟體來完成類似的監視。一個機器視覺系統是一個在基於數字影象分析上作決定的計算機。
綜上所述，其實機器視覺和計算機視覺並沒有很清晰的界限，而是緊密的聯絡在一起，它們有著相同的理論，只是在實際應用中有所不同，計算機視覺與機器視覺都是要從影象或影象序列中獲取對世。
9樓：大海恆山
影象處理是一中軟體 視覺是計算機的應用
數字影象處理和計算機圖形學有什麼關聯和區別嗎
10樓：
計算機圖形學講的是圖形，也就是圖形的構造方式，是一種從無到有的概念。計算機圖形學回研究是資料答模型和幾何模型轉化為影象訊號
數字影象處理是對已有的影象進行變換、分析、重構。影象處理是處理影象到影象。
pr本質就是分類，根據常識或樣本或二者結合進行分類。
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