1樓：匿名使用者
影象去噪是降低影象中沒有用或干擾有用資訊的操作。比如降低隨著影象捕捉進來的ccd噪音，傳輸時帶入的電子干擾噪音。所以做好降噪操作就必須瞭解噪音**，噪音特徵。
影象增強是突出影象中有用資訊的操作。比如電檢視像的細節，比如醫用影象中目標輪廓和質地。影象增強往往不是一定有好壞之分，因為不同人群對目標影象應該呈現的樣子喜好不一樣。
功力深的影象增強會對目標人群進行區分，瞭解他們的視覺背景敏感喜好，光照敏感，色彩敏感，和清晰度/對比度敏感區間。
2樓：匿名使用者
去噪也是增強，影象裡的隨即白點黑點很可能是噪聲，通過一定演算法去掉這些壞點，即改變它亮度值，這就是去噪。
增強更easy，邊緣增強，ndvi等等，突出你想看見的資訊就是增強。
我不知道他們有什麼好區別的。
3樓：流浪漢
你用一張原圖 做兩張** 看看就明白 了 說不明白啊
影象處理當中影象去噪和影象增強的區別
4樓：珎媽比狗騷勞
不同的應用領域嘛！ 影象增強是增強，可以使影象的邊緣資訊更明朗。 比如我用拉普拉斯運算元增強，影象的紋理細節減弱，邊緣資訊增強。
得到結果就是一個邊界圖。 影象分割是分割，可以分割不同的區域。 比如我用分水嶺演算法可以使不同區域填充，從而使影象不同的地方能分離出來。
非要說聯絡？那就是影象分割之前一般先進行影象增強，以使效果明顯。
影象處理和計算機視覺的區別
5樓：藍眼睛
1、程度不同
影象處理，用計算機對影象進行分析，以達到所需結果的技術。
計算機視覺是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的影象。
2、內容不同
影象處理技術一般包括影象壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。
計算機視覺技術包括影象獲取、預處理、特徵提取、檢測分割、高階處理。
3、應用程度不同
影象處理應用於：攝影及印刷、衛星影象處理、醫學影象處理、面孔識別，特徵識別、顯微影象處理、汽車障礙識別
計算機視覺應用於：視覺是各個應用領域，如製造業、檢驗、文件分析、醫療診斷，和軍事等領域中各種智慧/自主系統中不可分割的一部分。由於它的重要性，一些先進國家，例如美國把對計算機視覺的研究列為對經濟和科學有廣泛影響的科學和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰。
6樓：匿名使用者
一、重點不同
1、影象處理側重在「處理」影象，如增強，還原，去噪，分割。
2、計算機視覺重在使用計算機來模擬人的視覺。
二、 作用不同
1、計算機視覺使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的影象。
2、影象處理用工業相機、攝像機、掃描器等裝置經過拍攝得到的一個大的二維陣列。
擴充套件資料
計算機視覺關注的目標在於充分理解電磁波，主要是可見光與紅外線部分，遇到物體表面被反射所形成的影象，而這一過程便是基於光學物理和固態物理，一些尖端的影象感知系統甚至會應用到量子力學理論，來解析影像所表示的真實世界。
物理學中的很多測量難題也可以通過計算機視覺得到解決，例如流體運動。也由此，計算機視覺同樣可以被看作是物理學的拓展。
影象處理應用：
1、攝影及印刷
2、衛星影象處理（satellite image processing）
3、醫學影象處理（medical image processing）
4、面孔識別,特徵識別（face detection, feature detection, face identification）
5、顯微影象處理（microscope image processing）
6、汽車障礙識別（car barrier detection）
7樓：匿名使用者
你好！ 影象處理和計算機視覺有很大的關聯性，所以你在搜技術文章的時候，可能這兩個關鍵詞你都可以試一試。他們的區別在於，影象處理側重在「處理」影象：
如增強，還原，去噪，分割，等等；而計算機視覺在於使用計算機（也許是可移動式的）來模擬人的視覺，因此模擬才是計算機視覺領域的最終目標。要實現這個目標，至少有兩件事要做，第一是影象處理，第二是影象理解。比如一個機器人眼睛讀入的資料可能是模糊的，可能是有噪聲的，那麼首先要進行去噪和還原。
之後機器人要能理解這個影象意味著什麼，比如特定的軍事目標，那麼它可能要進行分割，然後用統計學的方式進行模式識別。顯然識別這個部分就屬於影象理解，而非單純的影象處理了。
影象處理數學家也可以做，但是數學家不會去做計算機視覺，這永遠是工程師的事。
8樓：石鑫華視覺網
樓上的的回答很關鍵。這裡再加一些：
影象處理，針對影象本身進行一些處理，這裡可以是工業、醫療、娛樂、多**、廣告等多個行業的，如常見的photoshop也是影象處理軟體，使用此軟體從事相關工作的人也是影象處理人員。其它行業也有類似的效果，即將原始影象，通過一些演算法、技術、手段等，轉換成使用者自己認為理想的影象，即把影象給處理了。
計算機視覺，或者說是機器視覺（計算機視覺與機器視覺略有不同，不過更相近），則類似於人類的視覺效果，只不過是用到了機器、計算機上。這其中，大部分的機器視覺，都包含了影象處理的過程，只有影象處理過後，才能找到影象中需要的特徵，從而更進一步的執行其它的指令動作，如機械手臂的運動、機臺的移動等，這些應用在大學裡主要表現在機器人上，如機器人踢球、下棋等，在工業上，則主要應用於工業機器人，完成自動生產、裝配、檢測等工作，富士康就有大量的機器人，在農業上，則表現在一些自動收割機，如棉花收割，自動分類機器。
當然也有一些機器視覺是不需要影象處理的，如經過相機鏡頭等直接連線到顯示器上觀察的，結果好壞是由人來判斷的，這時影象處理的過程是由人自己完成的，而不是計算機。還有一些影象感測器有固定的特性，如顏色感測器，那樣只會有訊號出來即可，也是沒有影象處理的。
計算機視覺，一定是包含計算機的，而機器視覺，則不一定需要計算機，可以是智慧相機，也可以是影象感測器，當然也可以使用計算機完成。
9樓：娜莉
」計算機視覺「，是指用計算機實現人的視覺功能，對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解。計算機視覺是一個處於指示前沿的領域。我們認為計算機視覺，或簡稱為「視覺」，是一項事業，它與研究人類或動物的視覺是不同的。
它藉助於幾何、物理和學習技術來構築模型，從而用統計的方法來處理資料。因此從我們的角度看，在透徹理解攝像機效能與物理成像過程的基礎上，視覺對每個畫素進行簡單的推理，將在多幅影象中可能得到的資訊綜合成和諧的整體，確定畫素集之間的聯絡以便將它們彼此分割開，或推斷一些形狀資訊，使用幾何資訊或概率統計技術來識別物體。
」機器視覺「，即採用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即影象攝取裝置，分cmos和ccd兩種）把影象抓取到，然後將該影象傳送至處理單元，通過數字化處理，根據畫素分佈和亮度、顏色等資訊，來進行尺寸、形狀、顏色等的判別。進而根據判別的結果來控制現場的裝置動作。
目前廣泛應用於食品和飲料、化妝品、建材和化工、金屬加工、電子製造、包裝、汽車製造等行業。
機器視覺是個相對較新的技術，它為製造工業在提高產品質量、提高生產效率和操作安全性上提供了許多技術。在其他相關技術中，機器視覺包括影象數字化、影象操作和影象分析，通常使用計算機來完成，所以說它是一門覆蓋影象處理和計算機視覺的專業。然而，我們又強調過機器視覺、計算機視覺和影象處理不是同義的。
它們其中之一都不是任何其他兩個的子集。計算機視覺是電腦科學的一個分支，而機器視覺是系統工程一個特殊領域。機器視覺沒有說明要使用計算機，但是在獲取高速處理速度上經常會使用特殊的影象處理硬體，這個速度是普通計算機所不能達到的。
機器視覺是計算機視覺在工廠自動化的一個應用。正如監視員在一個裝配線上工作，可視地監視物件並判斷其質量，因此機器視覺系統使用照相機和影象處理軟體來完成類似的監視。一個機器視覺系統是一個在基於數字影象分析上作決定的計算機。
綜上所述，其實機器視覺和計算機視覺並沒有很清晰的界限，而是緊密的聯絡在一起，它們有著相同的理論，只是在實際應用中有所不同，計算機視覺與機器視覺都是要從影象或影象序列中獲取對世。
10樓：大海恆山
影象處理是一中軟體 視覺是計算機的應用
影象復原與影象去噪有什麼區別？
11樓：和才漢魂
1、影象去噪也是影象復原
2、物件：狹義的影象復原主要針對受到的確定性（determinisitic）劣化、去噪針對的是非確定性的統計噪聲：
例如古畫受到歲月侵蝕屬前者，古畫生了蟲子出現黴點屬後者；
拍**時手抖了屬於前者，顯影藥水髒了使得出來的**顯示出很多的顆粒噪點，屬後者。
3、模型和處理方法不同
狹義的影象復原需要找出劣化系統的函式（點擴充套件函式），然後做整體處理，如去卷積，非常複雜，而去噪一般只需要瞭解噪聲的統計分佈，點處理也能解決問題。
4、評價函式不同
狹義的影象復原的評價函式是相似度，去噪主要是訊雜比。
12樓：匿名使用者
我是搞數字影象復原的。再具體點是搞影象去霧的，其實影象復原範圍很廣，可以指數字的，也可以指哪些破舊要復原的**。影象受到汙染、損害或者本身因為拍攝過程中發生抖動等使影象模糊不清等等，這些都需要復原。
其中噪聲就屬於影象受汙染的一種。
影象處理當中影象去噪和影象增強的區別
13樓：北京王嘉化妝學校
去噪也是增強，像裡的隨即白點黑點很可能是噪聲，通過一定演算法去掉這些壞點，即改變它亮度值，這就是去噪。
增強更easy，邊緣增強，ndvi等等，突出想看見的資訊就是增強。
不知道他們有什麼好區別的。
MATLAB實現基於熱擴散方程的影象去噪
提出了一種利用規則化各向異性熱擴散方程sar影象分割的橋樑檢測演算法。該演算法在perona和malik提出的各向異性熱擴散方程的基礎上構造了一個新的擴散函式，利用數值逼近理論，得到一個新的規則化擴散模型，用此模型對影象初始分割的最大後驗概率矩陣進行多尺度各向異性平滑，得到影象中河流的精確分割結果，...
數字影象處理中影象增強和影象分割有什麼聯絡有什麼區別
不同的應用copy領域嘛！影象增強是增強，可bai以使影象的邊緣資訊du更明朗。比如我用拉普拉斯算zhi子增強dao，影象的紋理細節減弱，邊緣資訊增強。得到結果就是一個邊界圖。影象分割是分割，可以分割不同的區域。比如我用分水嶺演算法可以使不同區域填充，從而使影象不同的地方能分離出來。非要說聯絡？那就...
請問在小波變換影象去噪中Xnoise X 18 rand size X中的18是代表什麼
用逆推法 先去分母，兩邊同乘4 1 x 1 y 1 z 又因為x y z 1得4 12xzy 8zy 8xz 8xy 6 3zy 3xy 3zx 6zxy 6zxy 5zy 5xz 5xy 2 又因為x,y,z是正數，x y z 1可知x,y,z都是小於1大於0的數 故xzy,zy,xz,xy都是是...