计算机视觉(Computer Vision)，计算机图形学(Computer Graphics)和数字图像(Image Processing)
从学科分类：
Computer Science/ Artificial Intelligence/ Computer Vision
Computer Science/ Computer Graphics and Visualization
Electrical Engineering/ Signal Processing/ Digital Signal Processing/ Digital Image Processing
举例：
Computer Vision: 照相机笑脸识别
Computer Graphics: 3D游戏电影制作
Image Processing: PhotoShop 以及App中的各种照片滤镜特效
Computer Vision 关系于 AI （Artificial Intelligence）
Computer Graphics 涉及于 交互 绘制 等 例如 几何图形的输入和存储 虚拟现实技术 动画技术 这就是我们常说的CG
DIP=Digital Image Processing 涉及于信号处理 图像的降噪 压缩 等
计算机视觉本质上是模式识别 是人工智能的东西，这方面我不太了解，我更多说说图形学。
计算机图形的主要目的是用计算机生成具有三维真实感的画面，应用举例来说比如皮克斯的三维动画。
图形学要解决的问题主要包括，建模，渲染，以及某些物理模拟。
建模就是用曲面生成现实世界物体的模型，比如三角面片或者四边形网格，或者是用粒子来模拟流水火焰。
渲染是对模型和场景上色的过程，这也是最耗时的一个步奏，基本上渲染可以分为物理真实的（physically based）和NPR（非照片级真实的）两类，physically based 渲染往往需要大量时间，算法有 path tracing; radiosity等等。
本质上都是Monte-carlo方法和有限元法在计算机领域的应用。
而游戏里的渲染基本上做不到physically-based 往往是接近这个效果，游戏里的渲染很多采用基于屏幕空间的延迟渲染来实现。
物理模拟也有很多方面，最复杂的当然是流体的模拟，比如火焰，爆炸等等
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。
计算机图形学研究的是如何将三维信息投影到一个二维平面上，例如游戏中常用到的3D场景渲染；
图像处理顾名思义就是处理图像的像素，例如高斯模糊；
计算机视觉的输入是图像，输出是三维的信息，例如基于图片的三维重建技术；
大家常见的VR技术跟计算机图形学相关，而AR技术和图形学和计算机视觉都相关，自动驾驶技术和计算机视觉相关。
可以从三个方向的终极目标来理解：
Computer Vision 的终极目标是模仿人眼和大脑对看到的真实事物的理解，关键词是“真实”和“理解”，如人脸识别；
Computer Graphics 的终极目标是创造非真实的视觉感知，关键词是“非真实”和“创造”，如3D特效；
Image Processing 的终极目标是图像转换，像素级的处理，关键就是图像与图像的转换。
通俗的讲，如果比喻成一个人，计算机视觉就是研究怎么让计算机具备人类视觉的功能，研究怎么让计算机从图像、视频中获得有用的信息，偏向于应用；
数字图像处理是计算机视觉必备的理论基础，研究的是如何使计算机从图像、视频（其实就是矩阵）等资源中具备识别的功能，偏向于理论；
计算机图形学研究如何让计算机具备绘图的功能，偏重于二维、三维的显示。
CG和CV的最大区别：CG是模型到图像，CV是图像到模型
计算机图形学的输入是模型，输出是图像（像素）
计算机视觉的输入是图像（摄像机拍摄的照片或视频），输出是模型
数字图像处理的输入是图像（像素），输出也是图像（像素）
简直吐血，好像计算机图形学就是搞渲染。
计算机是为了“计算“的，“显示“只是副产品。
图形学的核心是几何，几千年来如此。
至于渲染火过那么一阵，只是图形学为了将就一下落后的二维显示器。
翻翻siggraph近年的paper，还有几个搞渲染的。
计算机视觉，在图像中用数学方法提取有意义的数据，比如人脸轮廓。计算机图形，用数学描述图形并在计算机中由点，线，面实现并转化为图形，赋予材质后渲染成图像，比如，3D建模。数字图像处理，对图像用数学方法进一步加工处理使其成为想要的图像，比如PS中一系列操作，比如图像去噪，图像复原，图像篡改。三者都会生成或利用图像为基础，共同点是都离不开数学。
CG：脑袋里有个东西,我没见过，我用计算机点线，加点颜色，纹理，把我脑袋里的东西表现出来。恩，这样。
CV：脑袋里有个东西，显示里也有个东西，我搞一搞，用计算机看看这现实里的东西是不是就是我脑袋里想的。
图像：现实里有的，我照下来了，但是感觉我想要拍的那个不明显，我搞一搞，用计算机处理一下，别人一看就知道我想拍的是表达的什么。
计算机图像学是自己创造图像，无中生有；图像处理是对已有图像进行处理，有中生无；计算机视觉是在图像处理的基础上提取高层信息，其核心是模式识别和机器学习的算法。
不确切的描述：
计算机视觉≈看图
计算机图形学≈画图
数字图像处理≈看图前沐浴更衣焚香做好各种仪式，然后再看图
第一个和第三个的看图主体并不是同一个。
计算机视觉≈计算机看外部的图。
计算机图形学≈计算机画图。
数字图像处理≈计算机看外部的图，利用自己的画图技术做出变更，再导出后是人看图。
计算机图形是把牙膏挤出来，计算机视觉是把牙膏灌回去。
从数据生成图像，你一开始的信息是完整的。
从图像回推数据，你的信息是残缺的，一些数据是按“规律”猜的。
计算机图形学是牙膏是怎么寄出来的，计算机视觉是通过挤出来的牙膏给出牙膏是怎么挤出来的
我用最简单的例子来说吧
数字图象处理，ps就是最浅显的例子，把一幅图像去去躁，做做直方图均衡化之类
计算机视觉，人脸识别，指纹识别。别告诉我连这俩你也没听过
计算机图形学，迪士尼的各种3维动画片，好莱坞的各种特效
说浅了，上述就是这三个领域的一部分
说深了，则包含很多子分类内容以及交叉领域
计算机视觉一般都要用到数字图象处理，比如灰度、二值、直方图
计算机图形学也会使用计算机视觉，比如好莱坞做特效的时候一般都是用标记以及绿幕，这就是方便将特效部分替换上去，而为了替换的更加真实，就会涉及到识别的东西
至于图像处理，里面也会包含到其他领域
简单而本质的概括一下。
图像处理的输入是一副图像，输出还是一副图像。
计算机视觉可以理解为图像分析，其输入是图像，但输出是对图像的描述。
而计算机图形学则与计算机视觉相反，其输入是描述性内容，输出是图像。
简单的说图形学与图像处理互为逆过程。图形学是利用计算机生成图像，这是得依靠算法实现的。例如样条曲线等等。图像处理则是将外部摄入的图像进行处理，对图像进行增强.分析.通信等操作。
其实呢，只要知道图形与图像的区别，这些概念还是很简单的。
图像一般指计算机类以位图形式存在的灰度信息，