图像处理、图像分析、图像理解 范畴区分

图像理解 ：
       图像理解（image understanding,IU）就是对图像的语义理解。它是以图像为对象，知识为核心，研究图像中有什么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何应用场景的一门学科。
图像理解属于数字图像处理的研究内容之一，属于高层操作。其重点是在图像分析的基础上进一步研究图像中各目标的性质及其相互关系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，进而指导和规划行为。图像理解所操作的对象是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多相似之处。
图像分析：
       图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。
图像处理：
       图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。
三者关系：
       用模式识别和人工智能方法对物景进行分析、描述、分类和解释的技术，又称景物分析或图像理解。20世纪60年代以来，在图像分析方面已有许多研究成果，从针对具体问题和应用的图像分析技术逐渐向建立一般理论的方向发展。图像分析同图像处理、计算机图形学等研究内容密切相关，而且相互交叉重叠。但图像处理主要研究图像传输、存储、增强和复原；计算机图形学主要研究点、线、面和体的表示方法以及视觉信息的显示方法；图像分析则着重于构造图像的描述方法，更多地是用符号表示各种图像,而不是对图像本身进行运算,并利用各种有关知识进行推理。图像分析与关于人的视觉的研究也有密切关系，对人的视觉机制中的某些可辨认模块的研究可促进计算机视觉能力的提高（见机器视觉）。
       图像分析（image analysis）和图像处理（image processing）关系密切，两者有一定程度的交叉，但是又有所不同。图像处理侧重于信号处理方面的研究，比如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及各种滤波的研究。但是图像分析更侧重点在于研究图像的内容，包括但不局限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释和识别。因而，图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。
        图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。
注意：图形不等同于图像，图形只表达了视觉，图像表达了视觉与知觉。目前研究热点：图像检索、三维重建、复原、高分辨率的计算与压缩。