图像处理、计算机图形学、计算机视觉和模式识别领域的区别和联系

（先汇总，后续整理）

三者之间既有区别，又有联系。 

计算机图形学是给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息，生成图像。 
而计算机视觉是给定图象，推断景象特性实现的是从模型到图像的变换，也就是说从图象数据提取信息，包括景象的三维结构，运动检测，识别物体等。 
模式识别则是从特征空间到类别空间的变换。研究内容包括特征提取（PCA，LDA，LFA，Kernel，Mean Shift，SIFT，ISOMAP，LLE）；特征选择；分类器设计（SVM，AdaBoost）等。 

总之，计算机图形学是计算机视觉的逆问题，两者从最初相互独立的平行发展到最近的融合是一大趋势。图像模式的分类是计算机视觉中的一个重要问题，模式识别中的许多方法可以应用于计算机视觉中。

图形学讲的是图形，也就是图形的构造方式，是一种从无到有的概念，从数据得到图像。

数字图像处理是对已有的图像进行变换、分析、重构，得到的仍是图像。

PR本质就是分类，根据常识或样本或二者结合进行分类，可以对图像进行分类，从图像得到数据。

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。

先说区别：
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，通常来自相机或usb摄像头。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。

再说联系：
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。

简单点说吧，1 计算机视觉，里面人工智能的东西更多一些，不仅仅是图像处理的知识，还涵盖了人工智能，机器学习等领域知识；2，计算机图形学，主要涉及图形成像及游戏类开发，如opengl等，还有就是视频渲染等；3，图像处理，这个主要针对图像图像的基本处理，如图像检索或则图像识别，压缩，复原等等操作。以上只是本人字面理解

计算机图形学和数字图像处理是比较老的技术。计算机视觉要迟几十年才提出。
计算机图形学和数字图像处理的区别在于图形和图像。
图形是矢量的、纯数字式的。图像常常由来自现实世界的信号产生，有时也包括图形。
而图像和图形都是数据的简单堆积，计算机视觉要从图像中整理出一些信息或统计数据，也就是说要对计算机图像作进一步的分析。
以上是它们的区别，下面来说联系：
计算机图形学的研究成果可以用于产生数字图像处理所需要的素材，计算机视觉需要以数字图像处理作为基础。计算机视觉与数字图像处理的这种关系类似于物理学和数学的关系。

你可以多看看浙大周昆的文章，周昆是计算机图形学这个领域的领军人物
另外，你如果不是浙江大学的或者中科院计算所的，不建议做这个方向，难度太大（图形比图像虽然表面上只高一维，但实际上工作量大了好多倍；其次，图像，国内外差距目前已经很小，好发重要期刊；图形，除上面两个单位和微软外，国内外差距很大，不好发重要期刊）

数字图像处理主要是对已有的图像，比如说可见光的图像、红外图像、雷达成像进行噪声滤除、边缘检测、图像恢复等处理，就像用ps 处理照片一样的。人脸识别啊、指纹识别啊、运动物体跟踪啊，都属于图像处理。去噪有各种滤波算法；其他的有各种时频变化算法，如傅里叶变化，小波变换等，有很多这方面的书籍。
图形学主要研究如何生成图形的，像用autoCAD作图，就是图形学中算法的应用。各种动漫软件中图形算法的生成等。