辨析兩者的區(qū)別，并不意味著兩者是“對(duì)立”的——事實(shí)上，計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理是“關(guān)聯(lián)緊密、互補(bǔ)共生”的關(guān)系，而非“包含與被包含”的關(guān)系，這也是很多人容易混淆的關(guān)鍵點(diǎn)。我們需要明確兩個(gè)易混點(diǎn)，進(jìn)一步厘清兩者的邊界與關(guān)聯(lián)，避免產(chǎn)生誤解。

易混點(diǎn)一：“圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺的子集”。這種說法是錯(cuò)誤的。雖然計(jì)算機(jī)視覺會(huì)用到圖像處理中的圖像預(yù)處理技術(shù)（如去噪、增強(qiáng)、校正），但這并不意味著圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺的一部分——兩者的核心目標(biāo)、核心任務(wù)、技術(shù)鏈路截然不同，是兩個(gè)獨(dú)立的技術(shù)領(lǐng)域，只是存在技術(shù)上的交叉與關(guān)聯(lián)。

正確的關(guān)系是：圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺的“基礎(chǔ)支撐技術(shù)”，但不是計(jì)算機(jī)視覺的子集。計(jì)算機(jī)視覺需要依賴圖像處理技術(shù)，優(yōu)化輸入圖像的質(zhì)量，才能更好地進(jìn)行特征提取、分析識(shí)別——如果輸入圖像噪聲過大、模糊不清，計(jì)算機(jī)視覺模型的識(shí)別準(zhǔn)確率會(huì)大幅下降；但圖像處理本身可以獨(dú)立存在，不需要服務(wù)于計(jì)算機(jī)視覺，其自身就有廣泛的應(yīng)用場景（如修圖、老照片修復(fù)、圖像壓縮）。例如，我們?nèi)粘Ｓ檬謾C(jī)修圖，只用到了圖像處理技術(shù)，與計(jì)算機(jī)視覺無關(guān)；而自動(dòng)駕駛的視覺系統(tǒng)，既用到了圖像處理（預(yù)處理），也用到了計(jì)算機(jī)視覺的核心技術(shù)（特征提取、識(shí)別、決策），兩者協(xié)同工作，才能實(shí)現(xiàn)最終的功能。

易混點(diǎn)二：“兩者都處理圖像，沒有本質(zhì)區(qū)別”。這種說法忽略了兩者的核心定位差異——圖像處理聚焦于“圖像本身”，計(jì)算機(jī)視覺聚焦于“圖像背后的世界”，兩者的處理邏輯和最終價(jià)值完全不同。我們可以用一個(gè)通俗的比喻來區(qū)分：圖像處理就像是“給照片修圖”，讓照片變得更漂亮、更清晰，但不知道照片里的人是誰、在做什么；計(jì)算機(jī)視覺就像是“看照片解讀內(nèi)容”，不需要修圖，只要能看清大致輪廓，就能判斷出照片里的人是誰、在做什么、場景是什么。

兩者的關(guān)聯(lián)體現(xiàn)在：技術(shù)交叉、互補(bǔ)共生。除了計(jì)算機(jī)視覺依賴圖像處理的預(yù)處理技術(shù)，圖像處理也可以借助計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)，提升自身的處理效果——比如，通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識(shí)別出圖像中的物體，再針對(duì)性地對(duì)物體區(qū)域進(jìn)行圖像處理（如給人臉區(qū)域磨皮，不影響背景），讓圖像處理更具針對(duì)性和智能化。兩者的協(xié)同，能推動(dòng)數(shù)字圖像領(lǐng)域的技術(shù)升級(jí)，拓展更多的應(yīng)用場景。