像素级和图片级都是计算机视觉中常用的概念。

像素级是指对每个像素进行处理和分析

，以便了解图像中的细节信息。

在处理过程中，每个像素的颜色和强度都会被考虑进去，

因此像素级处理非常精细和准确。

这种处理方式通常用于图像增强、噪声去除、边缘检测等任务。

图像级别则更多考虑整个图片的特征和规律，而不是每个像素的细节。

这种处理方式更为宏观，常用于图像分类、目标检测、图像分割等任务中。

在这种处理方式中，更多的关注的是图像中的物体，而不是每个像素点，

这在处理大规模的图像数据时非常有效。

总体来说，在计算机视觉中，像素级和图像级处理这两种方式可以互相配合，根据不同的处理任务进行灵活选择和组合，以获得最优的效果。

在计算机视觉中，像素级和图片级在特定应用场景下都有其独特的优势和局限性。

在像素级别处理中，能够非常高精度地获取和分析图像的细节信息，进而进行像素级别的计算和处理，如亮度调整、锐化、边缘检测等。

但是，这种精细化的处理对计算资源和时间要求较高，且容易受到噪声的干扰，对人为因素比较敏感。

在图像级别的处理中，可以利用图像整体信息的局部性质、边缘检测等特征进行全局分析，从而在图像分类、目标检测、图像分割等任务中取得很好的性能。

这种处理方式通常具有比像素级处理更快的速度和更好的鲁棒性，可应用于处理大规模的图像数据。

但缺点是无法精细地获取像素级别的信息，可能会损失一些细节，从而影响处理结果的准确性。

综上所述，根据具体业务需求，可以选择像素级和图像级处理之一或同时使用。例如，在肺部CT影像中，需要对像素级别的细节进行分割和识别，以获得肺部组织的形态和分布情况；而在卫星图像中，则需要通过图像级别的分析，识别城市区域和农村区域，以及各地物分类检测等。

在计算机视觉中，像素级别操作是一种对图像中的每个像素进行处理的技术。以下是几种常用的像素级别操作：

1. 亮度调整：对图像中的每个像素的颜色值进行微调，从而增强或降低整张图像的亮度，使其更加清晰。

2. 锐化：通过增强周围像素之间的差异性，让图像边缘更加清晰，增强图像的纹理和细节。

3. 噪声去除：通过消除图像中的噪声，使图像更加干净，从而提高图像的质量和可读性。

4. 缩放：对图像的像素进行横向或纵向的拉伸或压缩，从而调整图像的大小和比例。

5. 裁剪：对图像中的某一部分进行切割，得到想要的关键信息，从而提高信息的精确性和可读性。

6. 二值化：将图像中的像素灰度值转化为黑白颜色，使其更加简洁实用。

这些像素级别操作可以单独使用或者结合使用，根据具体的应用场景为图像的处理提供了更多可能性。然而，需要注意的是，不同的图像具有不同的特征和结构，因此需要根据具体的情况选择合适的像素级别操作，以达到最好的效果。

在计算机视觉中，图像级别操作是针对整张图像的处理方式。以下是几种常用的图像级别操作：

1. 图像分类：将图像分为不同的类别或标签，例如将车辆照片与人脸图像分类等。

2. 目标检测：在图像中检测出目标物体并给出其位置，例如在一幅城市街景图中检测出汽车的位置和数量。

3. 图像分割：将图像中的像素根据其特征划分为不同的区域，例如将同属一类别的像素分为一组，以便更好地理解图像内容。

4. 目标跟踪：在一系列帧图像中跟踪一个目标物体，例如跟踪一个运动中的篮球或者一个飞行的无人机。

5. 图像生成：使用神经网络等算法生成新的图像，例如使用生成对抗网络（GAN）生成带有艺术风格的图像。

这些图像级别操作可以相互结合，以便更好地处理图像数据。但需要注意的是，在图像处理中，不同的处理技术可能会引入一些误差。因此，需要对图像进行适当的清理和预处理，以保证图像分析的特征和质量。

在计算机视觉和图像处理领域中，像素级别和图像级别结合的应用非常广泛，常用于以下几种应用场景：

1. 物体检测和分割：像素级别的语义分割可以为物体检测和分割提供更准确的定位和边界信息，而图像级别的特征提取可以提高物体识别的速度和准确性。

2. 图像分类和识别：像素级别的特征提取和图像级别的分类器可以实现更好的图像分类和识别性能，尤其是在大型数据集上进行图像分类和识别时。

3. 图像增强和修复：通过像素级别的图像处理技术，例如亮度调整和去噪，可以提高图像的质量和可视性。图像级别的特征提取和图像修复可以恢复缺陷部分的信息，从而实现图像修复和增强。

4. 人脸识别和表情识别：利用像素级别的人脸特征提取和图像级别的识别，可以实现更准确的人脸识别和表情分析。

5. 自然语言处理和计算机视觉结合：像素级别和图像级别的信息可以与自然语言处理技术相结合，实现对图像的语义理解和自然语言描述生成。

这些应用场景都需要像素级别和图像级别结合使用，以获得更好的图像处理效果和性能。同时，需要注意的是，在处理大规模数据时，计算资源和时间的限制可能会对像素级别和图像级别处理的效率产生影响，需要在实践中进行适当优化。

1.Faster R-CNN: 经典的目标检测算法，采用像素级别的特征提取和图像级别的目标分类，实现了高效准确的目标检测任务 成果。（感觉不太对）

Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks. Advances in neural information processing systems, 28.

2.DeepLab v3+: 常用的语义分割算法，利用了像素级别的卷积神经网络（CNN）特征提取和图像级别的空间金字塔池化（ASPP）机制，实现了高精度的语义分割 成果。

Baheti, B., Innani, S., Gajre, S., & Talbar, S. (2020). Semantic scene segmentation in unstructured environment with modified DeepLabV3+. Pattern Recognition Letters, 138, 223-229.

1. 像素级别：像素级别指的是对图像中每一个像素点进行处理和操作。像素级别的处理通常用于基础的图像处理任务中，如图像增强、图像降噪、细节增强、超分辨率恢复等。像素级别的处理通常是对单个像素点或者某个像素点周围区域进行处理。比如，对于图像降噪的任务，常见的算法会采用高斯滤波器等滤波算法对图像中每个像素点进行平滑处理。

2. 区域级别：区域级别指的是在图像中划分出若干个区域，而后对每个区域进行处理和操作。区域级别的处理通常用于图像分割、目标检测、目标定位、语义分割等任务中。在这些任务中，图像会被分割成若干个区域，或者是对物体或者目标区域进行选取。通常这些区域是智能划分的，因为区域的大小、形状和位置是根据图像内容和任务要求自适应地进行划分。在这些区域上，常见的算法包括区域内像素像素集合特征提取、目标检测和语义分割。

3. 图像级别：图像级别指的是将整个图像作为一个整体进行处理和操作。这样的处理通常用于图像分类、图像检索、场景理解等任务中，以判断图像所属的类别或者在数据库中寻找与输入图像相似的图像。这些算法通常认为图像是一个完整的整体，而对图像中的全局特征进行提取和分析。常见的图像级别算法包括卷积神经网络（CNN）、基于视觉词汇的图像搜索和图像分类等。