1.研究目标不同

计算机视觉的主要目标是理解和解析图像信息，模拟人类的视觉感知能力。计算机图形学的目标主要是创建并操作视觉内容，例如三维模型，动画等。而数字图像处理的目标则是通过数学方法来改善图像质量或提取图像信息。

2.处理方法不同

计算机视觉通常使用模式识别和机器学习的方法来理解图像内容。计算机图形学则主要依赖几何、光学和计算机科学的知识来生成和操作图像。数字图像处理则使用各种数学算法，如傅里叶变换、卷积等来处理图像。

3.使用的技术和算法不同

计算机视觉常用的技术包括深度学习，目标检测，图像分割等。计算机图形学常用的技术包括渲染，纹理映射，光线追踪等。而数字图像处理常用的技术包括图像增强，图像复原，图像编码等。

4.应用场景不同

计算机视觉广泛应用于人脸识别，无人驾驶，医疗图像分析等领域。计算机图形学主要应用于游戏，动画，虚拟现实等领域。而数字图像处理主要应用于卫星图像分析，医疗图像处理，工业检测等领域。

5.对于图像理解的层次不同

计算机视觉更关注于图像的语义层次，如物体识别，场景理解等。计算机图形学主要关注于图像的生成和操作，例如模型创建，动画制作等。数字图像处理则更多地在图像的像素层次上进行操作。

延伸阅读

图像处理的未来发展

图像处理作为计算机科学的一个重要分支，其在未来的发展前景广阔。随着机器学习，深度学习等技术的发展，图像处理技术将更好地服务于各领域，包括医疗，军事，娱乐等。例如，利用深度学习进行医疗图像分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病；利用图像处理技术在军事领域，可以帮助提升军事侦察的能力；在娱乐领域，图像处理技术可以提升游戏和电影的视觉效果。