计算机图形学和数字图像处理的区别与联系是什么？数字图像处理包括哪些？

计算机图形学和数字图像处理的区别与联系是什么？数字图像处理包括哪些？

计算机图形学 和图像处理两者之间的区别在于 整体定义不同，计算机图形学主要是数字图像的合成技术，图像处理则是对图像的深层次分析加工 。两者之间的联系在于 数字图像处理 是图形学的逆过程。在图像处理里面，主要的技术包括模糊、增强图像本身的 对比度 以及灰化的程度。

计算机图形学，一种数学算法

计算机图形学是一种简单地数学算法，主要是将二维和三维的图像通过数字化去进行转形，可将其转为计算机显示的一种栅格式的的数学算法，通过对虚拟场景的描述来组成多边的图像，每个图像是由3个顶点组成的，上面有显示的三维坐标和贴图等，具体是图像的输出，也就是所谓的二维像素组陈列。

数字图像处理，图像应算和处理

数字的图像处理指的是对数字图像的一种深加工处理，可使用对数字计算机来进行算法预算，着重于对图像的变化，狭义处理图像，解决图像的视觉效果，可以对图像的外在美观度进行调整，起到一定的增强效果。在技术的使用上是为了实现对图像的深压缩和存储空间的释放，减少对图像传输时间的压缩，进一步可以达成定传输同路的要求。数字图像是在数字化的同时还要保证原稿的正确性，在数字处理过程中保持图像的始终再现。

图形学是图像处理的前身，两者存在关联

计算机图形学和图像处理这两个技术本身是存在关联性的，图像处理可以看作是对计算机图形学的逆过程。两者在技术的叠加上均是为了增加后期特效，将计算量是放置于显卡的顶端部。图像处理更依赖于技术，对照片要进行识别和后期的预处理。可使用DIP技术去进行跟踪，采用CG虚拟TM叠加，使得图像更为逼真。

尤其是适用于一些游戏动画图像的制作。图形学可以先搭建一个框架而图像处理可以在后续进行操作，对图像进行处理来达到一个很好地修饰效果。

图形学和图像处理的区别，内在序列不同

计算机图形学和图像处理也存在很大区别，具体表现为图形学本身是注重对场景的一个描述，每个场景内都是由多边数组来组成的，包括三维坐标、rgb颜色等，这些共同作用之下出来的就是一个像素图组。但是图像处理是对基础图像进行深加工，所操作的图像是来自摄像机、镜头或者是一些视频文件。输出之后的图像对应真实世界。常见操作的技巧包括深灰、模糊化等。

总而言之，计算机图形学和图像处理在定义以及相应的技术处理上都存在很大区别，这两者的定义上前者是像素图，后者是是实体图片。后者的操作技术技巧是PS、灰色、背景对比等，目的是让图片更清晰，对比度更高。

数字图像处理与分析方法有哪些

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：
1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如 傅立叶变换 、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的 小波变换 在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的 存储器 容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义 圆柱体 描述等方法。
6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于 模式识别 的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和 人工神经网络 模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

遥感数字图像处理原理与方法电子书

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