Một ranh giới (rõ ràng) giữa thị giác máy tính và xử lý hình ảnh

Tôi đã làm việc và tìm hiểu về cả Thị giác máy tính và xử lý hình ảnh trong một vài năm nay và tôi tin rằng tôi không còn là người mới bắt đầu hoàn chỉnh nữa.

Tuy nhiên, sau ngần ấy năm, thật khó để tôi nói cho bất kỳ phần cụ thể nào trong công việc của tôi cho dù nó chủ yếu liên quan đến thị giác máy tính, hoặc nếu đó là xử lý hình ảnh . Tôi chỉ không thể nhìn thấy dòng - khi tôi làm việc, học tập và nghiên cứu, tôi đọc tài liệu tham khảo với cả hai từ khóa.

Vì vậy, tôi quan tâm đến định nghĩa của các trường Xử lý hình ảnh và thị giác máy tính, tập trung vào so sánh (sự khác biệt cũng như sự chồng chéo) của các trường .

Ngoài ra, tôi nghĩ sẽ rất có giá trị nếu có một ví dụ về các ứng dụng, dự án và công việc thực tế (khái niệm hoặc hiện có) thực tế liên quan đến / sử dụng:

• chỉ (hoặc chủ yếu) các công cụ và ý tưởng thị giác máy tính
• chỉ (hoặc chủ yếu) các công cụ và ý tưởng xử lý hình ảnh
• sự kết hợp của các công cụ và ý tưởng từ cả hai lĩnh vực

đặc biệt chú ý đến những gì làm cho nó một chứ không phải cái khác , hoặc cái gì làm cho cả hai .

Tôi hiểu rằng các lĩnh vực này có liên quan cao và "dòng" có thể không rõ ràng như câu hỏi này, nhưng tôi hy vọng bạn hiểu rằng điểm của câu hỏi này không phải là thiết kế một quy tắc quyết định đơn giản để phân loại (của tôi) làm việc, nhưng thay vì hiểu rõ hơn về trọng tâm và mục tiêu của các lĩnh vực này. Ngoài ra, bất kỳ thông tin bổ sung nào có vẻ thuộc chủ đề với giai điệu câu hỏi của tôi đều được hoan nghênh, ngay cả khi tôi không yêu cầu cụ thể.

Tôi tin rằng Gonzalez và Woods đủ năng lực để dựa vào ý kiến ​​của họ:

Không có thỏa thuận chung giữa các tác giả về việc dừng xử lý hình ảnh và các lĩnh vực liên quan khác, như phân tích hình ảnh và thị giác máy tính, bắt đầu. Đôi khi, một sự khác biệt được tạo ra bằng cách định nghĩa xử lý hình ảnh là một môn học trong đó cả đầu vào và đầu ra của một quá trình đều là hình ảnh. Chúng tôi tin rằng đây là một ranh giới hạn chế và hơi giả tạo . Ví dụ, theo định nghĩa này, ngay cả nhiệm vụ tầm thường là tính toán cường độ trung bình của hình ảnh (mang lại một số) sẽ không được coi là một hoạt động xử lý hình ảnh. Mặt khác, có những lĩnh vực như tầm nhìn máy tính với mục tiêu cuối cùng là sử dụng máy tính để mô phỏng tầm nhìn của con người, bao gồm cả việc học và có thể suy luận và thực hiện các hành động dựa trên các yếu tố đầu vào trực quan. Bản thân khu vực này là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) với mục tiêu là mô phỏng trí thông minh của con người. Lĩnh vực AI đang ở giai đoạn sơ khai đầu tiên về mặt phát triển, với tiến độ đã chậm hơn nhiều so với dự đoán ban đầu. Khu vực phân tích hình ảnh (còn gọi là hiểu hình ảnh) nằm giữa xử lý hình ảnh và thị giác máy tính .

Vì vậy, tôi muốn nói rằng, sự khác biệt chính là ở mục tiêu, không phải phương pháp. Ví dụ: nếu mục tiêu là nâng cao hình ảnh để con người sử dụng sau này, thì điều này có thể được gọi là xử lý hình ảnh. Và nếu mục tiêu là mô phỏng tầm nhìn của con người (có thể là nhận dạng đối tượng, phát hiện khuyết tật hoặc lái xe tự động), thì nó gần với tầm nhìn của máy tính hơn. Tuy nhiên, lưu ý rằng việc mô phỏng tầm nhìn của con người theo định nghĩa cũng có thể yêu cầu nâng cao hình ảnh, vì vậy trong hầu hết các trường hợp thực tế, thị giác máy tính phụ thuộc vào xử lý hình ảnh .

Hiểu hình ảnh (trích xuất tính năng) có thể được sử dụng như nhau trong cả hai - xử lý hình ảnh thuần túy và thị giác máy tính.

Theo cách tôi hiểu, mục tiêu của xử lý hình ảnh là để có được một hình ảnh (bằng cách nào đó được chuyển đổi). Mục tiêu của tầm nhìn máy tính là tìm ra thứ gì đó về những thứ trong ảnh (giống như anh chàng trong bức ảnh vui hay buồn, có bao nhiêu chiếc xe trong hình ảnh và họ đang lái xe theo cách nào).

chỉ (hoặc chủ yếu) các công cụ và ý tưởng thị giác máy tính

Tôi không nghĩ điều đó là có thể, không phải là cách tôi hiểu các điều khoản.

chỉ (hoặc chủ yếu) các công cụ và ý tưởng xử lý hình ảnh

Lấy ví dụ, Adobe Photoshop: Nó có thể lấy một hình ảnh và biến nó thành hình ảnh của một người mảnh mai hơn với làn da đẹp hơn. Nhưng nó không "biết" bất cứ điều gì về các đối tượng được mô tả trong hình ảnh.