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法律研究計算機視覺和影像處理的區別
人眼有六到七百萬個視錐細胞，每個細胞都包含三種不同型別的視蛋白，視蛋白是一種對顏色敏感的蛋白質。當光子照射到這些視蛋白上時，它們會發生變化，引發一系列反應產生電訊號，然後將這些訊號傳遞到大腦進行解釋。
製造一臺能夠以人類理解的水平讀取這些資訊的機器一直是一項艱鉅的任務，因為整個過程非常複雜。模擬人類視覺，包括識別圖案和麵部，以及將 3D 世界中的 2D 影像轉換為 3D，是現代機器視覺系統（旨在模仿人類視覺）的核心。
從概念上講，影像處理和計算機視覺有很多相似之處，這兩個領域的詞彙（有時會混淆）經常互換使用。在本節中，我們將對這些方法進行高階概述，並解釋它們之間的主要區別。
什麼是影像處理？
正如“影像處理”一詞所暗示的那樣，此技術涉及“處理”影像。它表示輸入檔案至少進行了某種修改。此外，藉助一些專門的軟體，一個人可以完成此任務（僅舉幾例，如 Photoshop、InDesign、GIMP、Gravit、CorelDRAW 等等）。
有些修改是自動進行的。此類修改包括對比度增強、邊緣檢測、銳化和濾波。在所有這些過程中，沒有任何時候有人參與。圖形本身足以啟動特定操作。調整大小、拉伸、增強以及新增新圖層或文字等屬於手動操作的範疇。這些過程需要圖形設計師更多關注和操作。在影像處理中，您從影像 X 開始，處理它，然後最終獲得影像 Y 作為結果。設定、目標和需要解決的問題共同決定了需要進行哪些型別的更改。
什麼是計算機視覺？
但是，當我們談論計算機視覺時，事情就變得完全不同了。在計算機視覺中，影像或影片用作輸入，但在此過程中檔案本身不會以任何方式進行修改。目標是理解影像及其所描繪的內容。儘管某些影像處理演算法可能用於解決計算機視覺問題，但影像處理本身永遠不是主要焦點。實際上，影像處理的過程是為了完成計算機視覺的任務而使用的。
如今，汽車行業是計算機視覺最重要的應用領域之一。在這種情況下，計算機視覺充當司機的助手，尤其是在惡劣天氣條件下。它檢查車輛周圍的環境，尋找潛在的危險、障礙物和其他需要駕駛員做出反應的重要情況。例如，行人過馬路。
計算機視覺和影像處理的應用
在本節中，讓我們深入瞭解計算機視覺和影像處理的概念如何在各個行業中得到實踐。
汽車行業的計算機視覺
汽車行業是計算機視覺應用最突出的領域之一。考慮一些例子。您是否意識到每天有超過 3000 人死於車禍？這實在太多了，解決此問題的眾多方法之一就是利用計算機視覺和影像處理。計算機視覺技術還有可能用於解決分心駕駛的問題。
美國交通部的國家公路交通安全管理局 (NHTSA) 認為，駕駛員分心是導致超過 3000 起與汽車事故相關的死亡的原因。任何人在經歷了一個不眠之夜後開車都會證明，這是一件非常危險的事情。計算機視覺可以幫助您保持清醒，並判斷您是否過於疲勞而無法安全駕駛。使用計算機視覺的程式可以透過分析您眼睛的狀態或頭部動作來持續檢查您的狀態。
製造業中的計算機視覺
製藥包裝系統利用計算機視覺在生產線上自動計數藥片和膠囊。此外，計算機視覺方法還用於控制裝配過程。此外，企業還可以使用計算機視覺來執行諸如分析瓶蓋和填充水平、檢查產品元件以確保它們符合生產標準等任務。
體育和健身中的計算機視覺
Sentio 開發了一個可以跟蹤和分析足球運動員的程式，為足球教練提供更全面的比賽畫面。計算機視覺和影像處理系統還用於提高籃球訓練期間的投籃準確性（Noah 系統），並透過即時收集從划水頻率到速度和轉身時間的各種資料，幫助游泳運動員提高技術。
醫學影像中的影像處理
影像增強是一種廣泛應用於現代醫療保健的技術，用於提高影像質量和可讀性。透過降低噪聲和銳化細節，可以改善影像的視覺呈現。此技術用於醫學影像。
此外，此方法將客觀和主觀增強都整合到過程中。事實證明，許多醫學成像技術，如 X 射線、CT 掃描和 MRI，都存在對比度過低的問題。因此，影像的整體質量會下降。這是影像編輯必不可少的主要原因。
影像處理在失蹤人口搜尋中的應用
在搜尋失蹤人員的過程中，影像處理技術的使用至關重要。失蹤人員行動網路 (MPAN) 利用 Facebook 在失蹤人員的朋友之間快速傳播資訊。
此外，該程式還可以利用 Facebook 的人臉識別演算法，即使在存在背景的情況下也能識別照片中的人。這直接導致了透過龐大的朋友網路找到人們的可能性無疑得到了擴充套件。
影像處理和計算機視覺的比較
下表突出顯示了影像處理和計算機視覺之間的主要區別：
| 比較依據 | 影像處理 | 計算機視覺 |
|---|---|---|
| 定義 | 影像處理的主要重點是處理輸入到系統中的原始影像，以改進它們或使它們準備好用於其他應用程式。 | 計算機視覺的主要目標是從用作輸入的影像或影片中提取資訊，以便準確地理解資料並像人腦一樣預測視覺資料。 |
| 適用方法 | 在影像處理過程中，使用了諸如各向異性擴散、隱馬爾可夫模型、獨立成分分析、不同濾波等多種方法。 | 影像處理只是計算機視覺中使用的眾多技術之一；還使用了其他方法，如機器學習、CNN 等。 |
| 功能 | 計算機視覺領域將影像處理作為其子領域之一。 | 影像處理是計算機視覺的子領域。 |
| 應用 | 影像處理的一些應用包括重新調整影像大小（也稱為數字縮放）、校正照明和更改色調等。 | 計算機視覺可以執行諸如物件檢測、人臉檢測、手寫識別等類似任務。 |
結論
影像處理中使用的方法可以以多種方式更改影像，包括銳化、平滑、濾波、增強、恢復和模糊等。
另一方面，計算機視覺關注的是解讀計算機可能“看到”的內容的含義。計算機視覺系統接收影像作為輸入，並根據特定任務（例如物件的標籤及其座標）生成影像作為輸出。
它們兩者在許多不同的情況下協同工作；事實上，許多計算機視覺系統依賴於影像處理技術才能正常執行。影像處理包括處理原始輸入影像，以及增強這些影像或準備這些影像以執行某些操作。
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