圖像處理與傳統(tǒng)視覺檢測方法的區(qū)別主要體現在以下方面：
1. 目標和內容不同：
圖像處理主要關注于對圖像進行一系列處理，如增強、濾波、降噪等，以改善或增強圖像的質量，提取圖像中的有用信息或進行圖像重建等。它通常涉及到對圖像進行各種數學和統(tǒng)計操作以實現特定的目標。
傳統(tǒng)視覺檢測方法（這里可以理解為計算機視覺的一部分應用）則更注重于對圖像的理解和分析，如物體識別、跟蹤、分割等，以獲取有關圖像內容的高級信息。它涉及到從低級圖像處理任務到高級任務的一系列技術。
2. 技術方法不同：
圖像處理技術通常使用一系列基于像素的算法和技術，如灰度變換、邊緣檢測、形態(tài)學處理等。
傳統(tǒng)視覺檢測方法則更注重于使用機器學習和深度學習等算法和技術，如卷積神經網絡、支持向量機等，來識別用于解釋圖像的模式。
3. 應用程度不同：
圖像處理主要應用于攝影及印刷、衛(wèi)星圖像處理、醫(yī)學圖像處理、面孔識別、特征識別、顯微圖像處理等領域。
傳統(tǒng)視覺檢測方法則廣泛應用于制造業(yè)、檢驗、文檔分析、醫(yī)療診斷，以及軍事等領域中的各種智能/自主系統(tǒng)中。
圖像處理與傳統(tǒng)視覺檢測方法在目標和內容、技術方法以及應用程度等方面都存在明顯的區(qū)別。圖像處理更側重于對圖像本身進行處理和改進，而傳統(tǒng)視覺檢測方法則更注重于對圖像的理解和分析以獲取高級信息。
