计算机视觉，计算机图形学和图像处理的区别与联系

1.基本概念

从定义理解概念是最严谨的。所以首先搞清楚维基百科中这些概念的定义。

计算机视觉(CV)：

Computer vision is a field that includes methods for acquiring, processing, analyzing, and understanding images and, in general, high-dimensional data from the real world in order to produce numerical or symbolic information, e.g., in the forms of decisions.[1]

直译过来就是

计算机视觉是一个学科/领域，它包括获取、处理、分析和理解图像或者更一般意义的真实世界的高维数据的方法；它的目的是产生决策形式的数字或者符号信息。

计算机图像学(CG)：

Computer graphics is a sub-field of computer science which studies methods for digitally synthesizing and manipulating visual content. Although the term often refers to the study of three-dimensional computer graphics, it also encompasses two-dimensional graphics and image processing.[2]

直译过来就是

计算机图形学是计算机科学的一个子领域，它包括数字合成和操作可视内容（图像、视频）的方法。尽管这个术语通常指三维计算机图形学的研究，但它也包括二维图形学和图像处理。

图像处理（IP）：

In imaging science, image processing is processing of images using mathematical operations by using any form of signal processing for which the input is an image, such as a photograph or video frame; the output of image processing may be either an image or a set of characteristics or parameters related to the image.[3]

直译过来就是

在图像科学中，图像处理是用任何信号处理等数学操作处理图像的过程，输入时图像（摄影图像或者视频帧），输出是图像或者与输入图像有关的特征、参数的集合。

2.区别和联系[4]

2.1 精简的概括

Computer Graphics和Computer Vision是同一过程的两个方向。Computer Graphics将抽象的语义信息转化成图像，Computer Vision从图像中提取抽象的语义信息。Image Processing探索的是从一个图像或者一组图像之间的互相转化和关系，与语义信息无关。

2.2 从输入输出角度看

(1)区别

Computer Graphics，简称 CG 。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，而每个多边形由三个顶点组成，每个顶点包括三维坐标、贴图坐标、rgb 颜色等。输出的是图像，即二维像素数组。

Computer Vision，简称 CV。输入的是图像或图像序列，通常来自相机、摄像头或视频文件。输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌。

Digital Image Processing，简称 DIP。输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop 中对一副图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度等。

(2)联系

CG 中也会用到 DIP，现今的三维游戏为了增加表现力都会叠加全屏的后期特效，原理就是 DIP，只是将计算量放在了显卡端。

CV 更是大量依赖 DIP 来打杂活，比如对需要识别的照片进行预处理。

最后还要提到近年来的热点——增强现实（AR），它既需要 CG，又需要 CV，当然也不会漏掉 DIP。它用 DIP 进行预处理，用 CV 进行跟踪物体的识别与姿态获取，用 CG 进行虚拟三维物体的叠加。

(3)图解

这里还有一张图，简明地表达了CV、CG、DIP和AI的区别和联系。 

2.3 从问题本身看

(1)区别

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。

(2)联系

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。

参考文献

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision 
[2]https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_graphics_(computer_science) 
[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Image_processing 
[4] 张静, 知乎, 
http://www.zhihu.com/question/20672053/answer/15854031

原文出处