图像处理跟踪方向投的期刊_基于数字图像处理道路方向的论文发表神马期刊 - CSDN
  • 图像处理方面期刊

    千次阅读 2014-09-06 11:14:10
    上网搜一下,有很多的,以下是图像处理方面的,好不好与文章质量有很大关系,如果是第一次,而又不是急着要文章的话,我建议比文章质量相当期刊稍好一点的期刊,这样能学到更多 比PAMI,IJCV稍差点的期刊有...
    上网搜一下,有很多的,以下是图像处理方面的,好不好投与文章质量有很大关系,如果是第一次投,而又不是急着要文章的话,我建议投比文章质量相当期刊稍好一点的期刊,这样能学到更多
    比PAMI,IJCV稍差点的期刊有TIP,IET Image Processing, computer vision and image understanding, image and vision computing之类的,比PR稍差的有PRL之类的
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  • 最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向,似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。  就我看来,个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号...

            最近在找图像处理模式识别方面的实习,顺便就这个方向的前景什么的查了下,将网上的相关资料整理了一下,便于自己参考,顺便写了下自己的感悟。

            

    下面是比较火的那篇文章《 浅谈图像处理方向的就业前景》具体出处不知道在哪~

           最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向,似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。

        就我看来,个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号,从这个意义上来说,图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的,因为你不仅要掌握(一维)信号处理的基本知识,也要掌握图像处理(二维或者高维信号处理)的知识。其次,图像处理是计算机视觉和视频处理的基础,掌握好了图像处理的基本知识,就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别,大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合,采集的信息很多都是图像信息,比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合,千万不能忘了医学图像这一块,如果有医学图像处理的背景,去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高,如果编程很厉害,当然就业也多了一个选择方向,并不一定要局限在图像方向。
        下面谈谈我所知道的一些公司信息,不全,仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的,实际远远不止这么多。

    搜索方向
        基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域,必须有很强的编程能力,很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错,目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度,个个鼎鼎大名。

    医学图像方向
        目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争,来头都不小,其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达,主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像,必然涉及到对图像的处理,做图像处理的很有机会进入这些公司。它们在国内都设有研发中心,simens的在上海和深圳,GE和柯达都在上海,飞利浦的在沈阳。由于医疗市场是一个没有完全开发的市场,而一套医疗设备的价格是非常昂贵的,所以在这些地方的待遇都还可以,前景也看好。国内也有一些这样的企业比如深圳安科和迈瑞

    计算机视觉和模式识别方向
        我没去调研过有哪些公司在做,但肯定不少,比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有一个很大的方向是车牌识别,这个我倒是知道有一个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是一个热点问题,做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。
        上海法视特位于上海张江高科技园区,在视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道两个公司:大恒和凌云,都是以图像作为研发的主体。

    视频方向
        一般的高校或者研究所侧重在标准的制定和修改以及技术创新方面,而公司则侧重在编码解码的硬件实现方面。一般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS,选择了这个方向,只要做的还不错,基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向,所以这方面的公司的信息我没有收集,但平常在各个bbs或者各种招聘网站经常看到。
        我所知道的两个公司:诺基亚和pixelworks

    其他
        其实一般来说,只要涉及到成像或者图像的基本都要图像处理方面的人。比方说一个成像设备,在输出图像之前需要对原始图像进行增强或者去噪处理,存储时需要对图像进行压缩,成像之后需要对图像内容进行自动分析,这些内容都是图像处理的范畴。

    下面列举一些与图像有关或者招聘时明确说明需要图像处理方面人才的公司:
    上海豪威集成电路有限公司
    中芯微
    摩托罗拉上海研究院
    威盛(VIA)
    松下
    索尼
    清华同方
    三星
         所有与图像(静止或者运动图像)有关的公司都是一种选择。比如数码相机、显微镜成像、超声成像、工业机器人控制、显示器、电视、遥感等等,都可以作为求职方向。


    要求:
    1、外语。如果进外企,外语的重要性不言而喻。一般外企的第一轮面试都是英语口语面试。

    2、编程。这方面尤以C++为重,很多公司的笔试都是考c++知识。
    3、专业水平。如果要找专业相关的工作,研究生期间的研究经历和发表的论文就显的比较重要。
    4、知识面的宽度。我觉得在研究生期间,除了做好自己的研究方向之外,扩宽一下知识面也有很大的帮助,当然这个知识面指的是图像处理、计算机视觉和模式识别,知识面越宽,就业时的选择就会越多。


        图像处理方向毕业的就业面非常广,而且待遇在应届生应该是中上等。其实还是一句话,能力决定一切。只要研究生三年没有白过,根本不愁找不到好工作。祝所有正在读研或者即将读研的朋友将来都能有一份满意的工作。
     
        反面的来说:现在大学和研究机构做图象的越来越多了,这里面老板自己懂图象的不知道有多少?!老板不懂,影响还是很大的
        多数做图象的是用MATLAB,用别人的代码(如小波)。在研究生三年学好C++毕业的有多少?在公司C++是重要的。
        图象其实就是信号处理,除了本科是学信号的以外,信号与系统、数字信号处理是一定要学好的,那相应的数学方面的概率,多元统计,甚至泛函也要了解。
        外语的基本要求是看懂英文文献(不一定全看懂),相应的英文书。去外企做研发,这是必备的。然后是口语和听力。
        说这些不是波冷水,希望大家了解清楚。
    Compared to the number of jobs available each year in the imaging soceity, the people who are majoring on it are way too much. I have to say most of the people who studied the this area were not end up with working on this area anymore.
    The most important thing here is to understand image processing, it requires a broad level of knowledge including, some math (algrebra, statistics, PDE), dsp, pattern recognition, programming skills...
    It is all these background skills will find you a job, so prepare to have a deep understanding on all these areas related to image processing
        我也是学模式识别的,但是研究方向是遥感图像处理和识别.总的来说这个方向是比较专,但也是目前图像处理中比较难做的一个方向,因为遥感图像的复杂性超过我们所见过的任何图像.
        其实谈到就业问题,我觉得如果研究方向比较适合,特别是读研期间能到斑竹谈的那些牛比的公司实习,了解企业真正需要的方向可能做起来有目标性.
        顺便提下:高德威公司还是不要考虑,因为本人在毕业面试过程中,虽然面试的人力资源人员很友善,但是通过他们老板写的一些文章可以发现他们还是一个比较自恋和自大的公司.
    楼 主是好人,不过此文更多是安慰,新手不可太当真
        衡量专业好坏的标准有两个:应用前景和技术门槛。个人觉得图像处理应用前景一般,比通信,计算机差远了,而技术门槛,相信不是新手都清楚,比微波之类低不少。总的来说图像方向就业一般,在it业算较冷得,特别是模式识别,人工智能之类,看起来高深邪乎,其实就是博士都不好找工作(亲身所见)

        1)说到图像处理比通信差,很大部分的原因是当前行业背景,但通信真正的研发在中国又有多少,我的朋友中很多做工程的,况且现在在通信领域,很大的一个难点,也是多媒体通信。
        2)说到比计算机差,我觉得这与你怎么看待计算机专业有关,有人觉得是基础,是工具,有人觉得是专业。况且计算机那边,现在研究图像的也不少。
        3)再者,说微波,RFID等入门难,但要做精又谈何容易,而且兴趣真的很重要,没有兴趣,再有前景的专业,你也不一定能做好,还有女生并不适合搞这个,就业时,单位一般会暗示。另外,就业面也较窄,好公司真的难进,找工的时候,真的很郁闷,特别对女生。或许将来很大发展前途,这个另当别论。
        4)说回图像处理,我觉得还是较中肯的,略有好的嫌疑,关键还是在读研的时候能把方向做宽(一般做图像处理,需要何模式识别等相结合,拓宽知识面是必要的,在真正做研究的时候,也发现是必须的),研究点做深入,注重实现能力、创新能力和学习能力,通过论文。多培养自己的材料组织提炼能力,锻炼逻辑思维。如果真的能做到三年光阴不虚度,找工应该不是问题,到时真正要考虑的是定位问题。
        5)当然,最后,找工的时候,包装是一种技巧,整合是一种需要。
    我觉得做图像处理还是很有前途的。


          单独说图像处理,的确没什么好说的。可图像处理是目前最为火热的一个方向,技术发展更迭迅速。图像处理大分可分四个行业:工控、医疗、遥感、监控。把图像处理独立出来,并不能算是一个行业。图像处理应用性非常强,所有算法也都是基于应用的。所以,要找工作可以考虑从这四个行业开始。每个行业都有各自特色:工控,重在控制,用机器视觉来控制机器,要求速度和精度;医疗,位数高,色彩要求高,算法效率高,稳定;遥感,数据量大,重在分析;监控,涉及智能算法。

          我觉得其实图像处理这部分大体分为工控、消费电子、互联网这三个大块,工控这边是以实时性和工程实施为基础,不太需要特别前沿的一些算法,消费电子和互联网这边做的图像主要是基于用户和需求的,创新性较强,技术变化也快。


    下面是某学长给出的一些建议:

    我根据《浅谈图像处理方向的就业前景》和自己找工作的一些经验简单介绍一下图像处理方向就业前景,希望能对后来者有所帮助!

    1、请学好图像基本理论知识,笔试会遇到很多基础的题;

    2、请学好c++语言,99%以上的公司在招图像岗位的人员时都会笔试c++;

    3、请多做一些实际的项目,少一些理论的研究(针对中小企业而言);

    4、请不要只局限于的课题,因为可能你的课题只是图像处理领域的一些皮毛;

    5、请多了解一些相关的前沿知识;

    6、请不要迷信自己的算法,比如BP神经网络(可能理论研究时用的很多,可是实际呢?

    7、请尽量与企业的相关人士探讨该领域的问题,那样的收获比书本大很多;


           表示不能同意更多,很多时候光看些理论的东西不去实践是不行的,一定要就某一个具体的问题落实到实处,深入的去挖掘它。芍药学姐也说,在面试的时候一般是通过你对做过某一个问题的深度来了解你的个人能力,是否可以快速去学习,并且在对你自己做的事情,为什么这么做,调研过什么等等要非常的清楚,这就是考察一个应届毕业生的是否优秀的标准。


    下面是一些关于图像处理和计算机视觉方面的期刊:

         好不好投与文章质量有很大关系,如果是第一次投,而又不是急着要文章的话,我建议投比文章质量相当期刊稍好一点的期刊,这样能学到更多。比PAMI,IJCV稍差点的期刊有TIP,IET Image Processing, computer vision and image understanding, image and vision computing之类的,比PR稍差的有PRL之类的。
    数字图像处理领域可以投稿的期刊:
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    Numerical Functional Analysis and Optimization  Taylor & Francis 
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  • 图像处理研究方向

    千次阅读 2012-12-04 22:17:00
    图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前沿的内容;其二是所做工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿(看看他们都在作什么) 和最...

    作图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前沿的内容;其二是所做工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿(看看他们都在作什么) 和最权威的出版物(阅读上面最新的文献),解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目,边做边写文章做好这几点的途径之一就是充分利用网络资源,特别是权威网站和大拿们的个人主页。

    一.研究群体:

    1. http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
    这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页,上面提供很全的资料,从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件,甚至还有一个搜索引擎。

    2. http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm 
    这是一个侧重图像分析的站点,一般。但是提供一个Image Analysis环境---ZIMAGE and SZIMAGE。

    3. http://www.via.cornell.edu/
       康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组,好像是电子和计算机工程系的。侧重医学方面的研究,但是在上面有相当不错资源,关键是它正在建设中,能够跟踪一些信息。

    4. http://www2.parc.com/istl/groups/did/didoverview.shtml

    有一个很有意思的项目:DID(文档图像解码)。

    5. http://www-cs-students.stanford.edu/

    斯坦福大学计算机系主页

    6. http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/

    7. http://www.cse.msu.edu/prip/

    这是密歇根州立大学计算机和电子工程系的模式识别--图像处理研究组,它的FTP上有许多的文章(NEW)。

    8. http://pandora.inf.uni-jena.de/p/e/index.html

    德国的一个数字图像处理研究小组,在其上面能找到一些不错的链接资源。

    9. http://www-staff.it.uts.edu.au/~sean/CVCC.dir/home.html

    10. http://cfia.gmu.edu/

    11. http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html

    可以通过它来搜索全世界各地的知名的计算机视觉研究组(CV Groups),极力推荐。

    二、图像处理GPL库:
    1. http://www.ph.tn.tudelft.nl/~klamer/cppima.html

    Cppima 是一个图像处理的C++函数库。这里有一个较全面介绍它的库函数的文档,当然你也可以下载压缩的GZIP包,里面包含TexInfo格式的文档。

    2. http://iraf.noao.edu/

    3. http://entropy.brni-jhu.org/tnimage.html 
    一个非常不错的Unix系统的图像处理工具,看看它的截图。你可以在此基础上构建自己的专用图像处理工具包。

    4. http://sourceforge.net/projects/

    这是GPL软件集散地,到这里找你想要得到的IP库吧。

    三、搜索资源:

    当然这里基本的搜索引擎还是必须要依靠的,比如Google等,可以到我常用的链接看看。下面的链接可能会节省你一些时间:

    1. http://sal.kachinatech.com/
    2. http://cheminfo.pku.edu.cn/mirrors/SAL/index.shtml

    四、大拿网页:
    1. http://www.ai.mit.edu/people/wtf/

    这位可是MIT人工智能实验室的BILL FREEMAN。大名鼎鼎!专长是:理解--贝叶斯模型

    2. http://www.merl.com/people/brand/

    MERL(Mitsubishi Electric Research Laboratory)中的擅长“Style Machine”高手。

    3. http://research.microsoft.com/~ablake/

    CV界极有声望的A.Blake 1977年毕业于剑桥大学三一学院并或数学与电子科学学士学位。之后在MIT,Edinburgh,Oxford先后组建过研究小组并成为Oxford的教授,直到1999年进入微软剑桥研究中心。主要工作领域是计算机视觉。

    4. http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/user/har/Web/home.html

       这位牛人好像正在学习汉语,并且搜集了诸如“两只老虎(Two Tigers)”的歌曲。他的主页上面还有几个牛:Shumeet Baluja, Takeo Kanade。他们的Face Detection作的绝对是世界一流。他毕业于卡奈基梅隆大学的计算机科学系,兴趣是计算机视觉。

    5. http://www.ifp.uiuc.edu/yrui_ifp_home/html/huang_frame.html

    这位老牛在1963年就获得了MIT的博士学位!他领导的Image Lab比较出名的是指纹识别。

    下面这些是搜集的牛群(大部分是如日中天的Ph.D们),可以学习的是他们的Study Ways!

    Finn Lindgren(Sweden):Statistical image analysis

    http://www.maths.lth.se/matstat/staff/finn/
    Pavel Paclik(Prague):statistical pattern recognition

    http://www.ph.tn.tudelft.nl/~pavel/
    Dr. Mark Burge:machine learning and graph theory

    http://cs.armstrong.edu/burge/
    yalin Wang:Document Image Analysis

    http://students.washington.edu/~ylwang/
    Geir Storvik: Image analysis   

    http://www.math.uio.no/~geirs/
    Heidorn      

    http://alexia.lis.uiuc.edu/~heidorn/
    Joakim Lindblad:Digital Image Cytometry

    http://www.cb.uu.se/~joakim/index_eng.html
    S.Lavirotte:   

    http://www-sop.inria.fr/cafe/Stephane.Lavirotte/
    Sporring:scale-space techniques

    http://www.lab3d.odont.ku.dk/~sporring/
    Mark Jenkinson:Reduction of MR Artefacts

    http://www.fmrib.ox.ac.uk/~mark/
    Justin K. Romberg:digital signal processing

    http://www-dsp.rice.edu/~jrom/
    Fauqueur:Image retrieval by regions of interest

    http://www-rocq.inria.fr/~fauqueur/
    James J. Nolan:Computer Vision

    http://cs.gmu.edu/~jnolan/
    Daniel X. Pape:Information    

    http://www.bucho.org/~dpape/
    Drew Pilant:remote sensing technology

    http://www.geo.mtu.edu/~anpilant/index.html

    五、前沿期刊(TOP10)

    这里的期刊大部分都可以通过上面的大拿们的主页间接找到,在这列出主要是为了节省直接想找期刊投稿的兄弟的时间:)

    IEEE Trans. On PAMI

    http://www.computer.org/tpami/index.htm

    IEEE Transactionson Image Processing

    http://www.ieee.org/organizations/pubs/transactions/tip.htm

    Pattern Recognition

    http://www.elsevier.com/locate/issn/00313203

    Pattern Recognition Letters

    http://www.elsevier.com/locate/issn/01678655

    感谢共享,愿与大家一起分享!

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  • 浅谈图像处理方向的就业前景

    千次阅读 2008-09-26 20:52:00
    就我看来,个人觉得图像处理的就业还是不错的。...其次,图像处理是计算机视觉和视频处理的基础,掌握好了图像处理的基本知识,就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别,大部分也都是图像模式识别。在实际

     

    就我看来,个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号,从这个意义上来说,图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的,因为你不仅要掌握(一维)信号处理的基本知识,也要掌握图像处理(二维或者高维信号处理)的知识。其次,图像处理是计算机视觉和视频处理的基础,掌握好了图像处理的基本知识,就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别,大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合,采集的信息很多都是图像信息,比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合,千万不能忘了医学图像这一块,如果有医学图像处理的背景,去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高,如果编程很厉害,当然就业也多了一个选择方向,并不一定要局限在图像方向。

    下面谈谈我所知道的一些公司信息,不全,仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的,实际远远不止这么多。

    搜索方向
    基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域,必须有很强的编程能力,很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错,目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度,个个鼎鼎大名。

    医学图像方向
    目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争,来头都不小,其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达,主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像,必然涉及到对图像的处理,做图像处理的很有机会进入这些公司。它们在国内都设有研发中心,simens的在上海和深圳,GE和柯达都在上海,飞利浦的在沈阳。由于医疗市场是一个没有完全开发的市场,而一套医疗设备的价格是非常昂贵的,所以在这些地方的待遇都还可以,前景也看好。国内也有一些这样的企业比如深圳安科和迈瑞

    计算机视觉和模式识别方向
    我没去调研过有哪些公司在做,但肯定不少,比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有一个很大的方向是车牌识别,这个我倒是知道有一个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是一个热点问题,做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。
    上海法视特位于上海张江高科技园区,在视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道两个公司:大恒和凌云,都是以图像作为研发的主体。

    视频方向
    一般的高校或者研究所侧重在标准的制定和修改以及技术创新方面,而公司则侧重在编码解码的硬件实现方面。一般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS,选择了这个方向,只要做的还不错,基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向,所以这方面的公司的信息我没有收集,但平常在各个bbs或者各种招聘网站经常看到。
    我所知道的两个公司:诺基亚和pixelworks

    其他
    其实一般来说,只要涉及到成像或者图像的基本都要图像处理方面的人。比方说一个成像设备,在输出图像之前需要对原始图像进行增强或者去噪处理,存储时需要对图像进行压缩,成像之后需要对图像内容进行自动分析,这些内容都是图像处理的范畴。下面列举一些与图像有关或者招聘时明确说明需要图像处理方面人才的公司:
    上海豪威集成电路有限公司(http://www.ovt.com.cn/
    中芯微
    摩托罗拉上海研究院
    威盛(VIA)
    松下
    索尼
    清华同方
    三星
    所有与图像(静止或者运动图像)有关的公司都是一种选择。比如数码相机、显微镜成像、超声成像、工业机器人控制、显示器、电视、遥感等等,都可以作为求职方向。

    要求:
    1、外语。如果进外企,外语的重要性不言而喻。一般外企的第一轮面试都是英语口语面试。
    2、编程。这方面尤以C++为重,很多公司的笔试都是考c++知识。
    3、专业水平。如果要找专业相关的工作,研究生期间的研究经历和发表的论文就显的比较重要。
    4、知识面的宽度。我觉得在研究生期间,除了做好自己的研究方向之外,扩宽一下知识面也有很大的帮助,当然这个知识面指的是图像处理、计算机视觉和模式识别,知识面越宽,就业时的选择就会越多。

    图像处理方向毕业的就业面非常广,而且待遇在应届生应该是中上等。其实还是一句话,能力决定一切。只要研究生三年没有白过,根本不愁找不到好工作。祝所有正在读研或者即将读研的朋友将来都能有一份满意的工作。

     

    我说点不好的 呵呵 版主的说法我同意 都是正面的

    反面的来说:现在大学和研究机构 做图象的越来越多了,这里面老板自己懂图象的不知道有多少?!老板不懂,影响还是很大的

    多数做图象的是用MATLAB,用别人的代码(如小波)。在研究生三年学好C++毕业的有多少?在公司C++是重要的。

    图象其实就是信号处理,除了本科是学信号的以外,信号与系统、数字信号处理是一定要学好的,那相应的数学方面的概率,多元统计,甚至泛函也要了解。

    外语的基本要求是看懂英文文献(不一定全看懂),相应的英文书。去外企做研发,这是必备的。然后是口语和听力。

    说这些不是波冷水,希望大家了解清楚。

    Compared to the number of jobs available each year in the imaging soceity, the people who are majoring on it are way too much. I have to say most of the people who studied the this area were not end up with working on this area anymore.

    The most important thing here is to understand image processing, it requires a broad level of knowledge including, some math (algrebra, statistics, PDE), dsp, pattern recognition, programming skills...
    It is all these background skills will find you a job, so prepare to have a deep understanding on all these areas related to image processing

    我也是学模式识别的,但是研究方向是遥感图像处理和识别.总的来说这个方向是比较专,但也是目前图像处理中比较难做的一个方向,因为遥感图像的复杂性超过我们所见过的任何图像.
    其实谈到就业问题,我觉得如果研究方向比较适合,特别是读研期间能到斑竹谈的那些牛比的公司实习,了解企业真正需要的方向可能做起来有目标性.
    顺便提下:高德威公司还是不要考虑,因为本人在毕业面试过程中,虽然面试的人力资源人员很友善,但是通过他们老板写的一些文章可以发现他们还是一个比较自恋和自大的公司.
    楼主是好人
    不过此文更多是安慰
    新手不可太当真
    衡量专业好坏的标准有两个:应用前景和技术门槛
    个人觉得图像处理应用前景一般,比通信,计算机差远了,而技术门槛,相信不是新手都清楚,比微波之类低不少
    总的来说图像方向就业一般,在it业算较冷得,特别是模式识别,人工智能之类,看起来高深邪乎,其实就是博士都不好找工作(亲身所见)

    1)说到图像处理比通信差,很大部分的原因是当前行业背景,但通信真正的研发在中国又有多少,我的朋友中很多做工程的,况且现在在通信领域,很大的一个难点,也是多媒体通信。

    2)说到比计算机差,我觉得这与你怎么看待计算机专业有关,有人觉得是基础,是工具,有人觉得是专业。况且计算机那边,现在研究图像的也不少。

    3)再者,说微波,RFID等入门难,但要做精又谈何容易,而且兴趣真的很重要,没有兴趣,再有前景的专业,你也不一定能做好,还有女生并不适合搞这个,就业时,单位一般会暗示。另外,就业面也较窄,好公司真的难进,找工的时候,真的很郁闷,特别对女生。或许将来很大发展前途,这个另当别论。

    4)说回图像处理,我觉得还是较中肯的,略有好的嫌疑,关键还是在读研的时候能把方向做宽(一般做图像处理,需要何模式识别等相结合,拓宽知识面是必要的,在真正做研究的时候,也发现是必须的),研究点做深入,注重实现能力、创新能力和学习能力,通过论文。多培养自己的材料组织提炼能力,锻炼逻辑思维。如果真的能做到三年光阴不虚度,找工应该不是问题,到时真正要考虑的是定位问题。

    5)当然,最后,找工的时候,包装是一种技巧,整合是一种需要。

    我觉得做图像处理还是很有前途的。

    有做图像三维重建的来找我,我们公司做医疗影像的。

    可以跟我Email联系:yalee@sina.com

    作图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前

    沿的内容;其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就

    是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿(看看他们都在作什么)和最权威的

    出版物(阅读上面最新的文献),解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个

    实际应用的项目,边做边写文章。

    做好这几点的途径之一就是充分利用网络资源,特别是权威网站和大拿们的个人主页。下面是我收集的一些资源,希望对大家有用。(这里我要感谢SMTH AI版的alamarik和Graphics版的faintt)

    导航栏:

    [1]研究群体
    [2]大拿主页
    [3]前沿期刊
    [4]GPL软件资源
    [5]搜索引擎

    一、研究群体
    http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
    这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页,上面提供很全的资料,从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件,甚至还有一个搜索引擎。

    http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm
    这是一个侧重图像分析的站点,一般。但是提供一个Image Analysis环境---ZIMAGE and SZIMAGE。

    http://www.via.cornell.edu/
    康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组,好像是电子和计算机工程系的。侧重医学方面的研究,但是在上面有相当不错资源,关键是它正在建设中,能够跟踪一些信息。

    http://www2.parc.com/istl/groups/did/didoverview.shtml
    有一个很有意思的项目:DID(文档图像解码)。

    http://www-cs-students.stanford.edu/
    斯坦福大学计算机系主页,自己找吧:(

    http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/
    主要研究:Brain Extraction Tool,Nonlinear noise reduction,Linear Image Registration,

    Automated Segmentation,Structural brain change analysis,motion correction,etc.

    http://www.cse.msu.edu/prip/
    这是密歇根州立大学计算机和电子工程系的模式识别--图像处理研究组,它的FTP上有许多的文章(NEW)。

    http://pandora.inf.uni-jena.de/p/e/index.html
    德国的一个数字图像处理研究小组,在其上面能找到一些不错的链接资源。

    http://www-staff.it.uts.edu.au/~sean/CVCC.dir/home.html
    CVIP(used to be CVCC for Computer Vision and Cluster Computing) is a research group focusing on cluster-based computer vision within the Spiral Architecture.

    http://cfia.gmu.edu/
    The mission of the Center for Image Analysis is to foster multi-disciplinary research in image, multimedia and related technologies by establishing links

    between academic institutes, industry and government agencies, and to transfer key technologies to

    help industry build next

    generation commercial and military imaging and multimedia systems.

    http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html
    可以通过它来搜索全世界各地的知名的计算机视觉研究组(CV Groups),极力推荐。

    二、图像处理GPL库
    http://www.ph.tn.tudelft.nl/~klamer/cppima.html
    Cppima 是一个图像处理的C++函数库。这里有一个较全面介绍它的库函数的文档,当然你也可以下载压缩的GZIP包,里面包含TexInfo格式的文档。

    http://iraf.noao.edu/
    Welcome to the IRAF Homepage! IRAF is the Image Reduction and Analysis Facility, a general purpose software

    system for the reduction and analysis of astronomical data.

    http://entropy.brni-jhu.org/tnimage.html
    一个非常不错的Unix系统的图像处理工具,看看它的截图。你可以在此基础上构建自己的专用图像处理工具包。

    http://sourceforge.net/projects/
    这是GPL软件集散地,到这里找你想要得到的IP库吧。

    三、搜索资源
    当然这里基本的搜索引擎还是必须要依靠的,比如Google等,可以到我常用的链接看看。下面的链接可能会节省你一些时间:

    http://sal.kachinatech.com/
    http://cheminfo.pku.edu.cn/mirrors/SAL/index.shtml
    四、大拿网页
    http://www.ai.mit.edu/people/wtf/
    这位可是MIT人工智能实验室的BILL FREEMAN。大名鼎鼎!专长是:理解--贝叶斯模型。

    http://www.merl.com/people/brand/
    MERL(Mitsubishi Electric Research Laboratory)中的擅长“Style Machine”高手。

    http://research.microsoft.com/~ablake/
    CV界极有声望的A.Blake 1977年毕业于剑桥大学三一学院并或数学与电子科学学士学位。之后在MIT,Edinburgh,Oxford先后组建过研究小组并成为Oxford的教授,直到1999年进入微软剑桥研究中心。主要工作领域是计算机视觉。

    http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/user/har/Web/home.html
    这位牛人好像正在学习汉语,并且搜集了诸如“两只老虎(Two Tigers)”的歌曲,嘿嘿:)
    他的主页上面还有几个牛:Shumeet Baluja, Takeo Kanade。他们的Face Detection作的绝对是世界一流。他毕业于卡奈基梅隆大学的计算机科学系,兴趣是计算机视觉。

    http://www.ifp.uiuc.edu/yrui_ifp_home/html/huang_frame.html
    这位老牛在1963年就获得了MIT的博士学位!他领导的Image Lab比较出名的是指纹识别。

    --------------------------------------------------------------------------------

    下面这些是我搜集的牛群(大部分是如日中天的Ph.D们),可以学习的是他们的Study Ways!

    Finn Lindgren(Sweden):Statistical image analysis http://www.maths.lth.se/matstat/staff/finn/
    Pavel Paclik(Prague):statistical pattern recognition http://www.ph.tn.tudelft.nl/~pavel/
    Dr. Mark Burge:machine learning and graph theory http://cs.armstrong.edu/burge/
    yalin Wang:Document Image Analysis http://students.washington.edu/~ylwang/
    Geir Storvik: Image analysis http://www.math.uio.no/~geirs/
    Heidorn http://alexia.lis.uiuc.edu/~heidorn/
    Joakim Lindblad:Digital Image Cytometry http://www.cb.uu.se/~joakim/index_eng.html
    S.Lavirotte: http://www-sop.inria.fr/cafe/Stephane.Lavirotte/
    Sporring:scale-space techniques http://www.lab3d.odont.ku.dk/~sporring/
    Mark Jenkinson:Reduction of MR Artefacts http://www.fmrib.ox.ac.uk/~mark/
    Justin K. Romberg:digital signal processing http://www-dsp.rice.edu/~jrom/
    Fauqueur:Image retrieval by regions of interest http://www-rocq.inria.fr/~fauqueur/
    James J. Nolan:Computer Vision http://cs.gmu.edu/~jnolan/
    Daniel X. Pape:Information http://www.bucho.org/~dpape/
    Drew Pilant:remote sensing technology http://www.geo.mtu.edu/~anpilant/index.html

    五、前沿期刊(TOP10)
    这里的期刊大部分都可以通过上面的大拿们的主页间接找到,在这列出主要是为了节省直接想找期刊投稿的兄弟的时间:)

    IEEE Trans. On PAMI http://www.computer.org/tpami/index.htm
    IEEE Transactionson Image Processing http://www.ieee.org/organizations/pubs/transactions/tip.htm
    Pattern Recognition http://www.elsevier.com/locate/issn/00313203
    Pattern Recognition Letters http://www.elsevier.com/locate/issn/01678655

     

    神经网络

    Neural Networks Tutorial Review
    http://hem.hj.se/~de96klda/NeuralNetworks.htm
    ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html


    Image Compression with Neural Networks
    http://www.comp.glam.ac.uk/digimaging/neural.htm


    Backpropagator's Review
    http://www.dontveter.com/bpr/bpr.html


    Bibliographies on Neural Networks
    http://liinwww.ira.uka.de/bibliography/Neural/


    Intelligent Motion Control with an Artificial Cerebellum
    http://www.q12.org/phd.html


    Kernel Machines
    http://www.kernel-machines.org/


    Some Neural Networks Research Organizations
    http://www.ieee.org/nnc/
    http://www.inns.org/


    Neural Network Modeling in Vision Research
    http://www.rybak-et-al.net/nisms.html


    Neural Networks and Machine Learning
    http://learning.cs.toronto.edu/


    Neural Application Software
    http://attrasoft.com/


    Neural Network Toolbox for MATLAB
    http://www.mathworks.com/products/neuralnet/


    Netlab Software
    http://www.ncrg.aston.ac.uk/netlab/


    Kunama Systems Limited
    http://www.kunama.co.uk/

     

    Computer Vision

    Computer Vision Homepage, Carnegie Mellon University
    www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html

    Annotated Computer Vision Bibliography
    http://iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliography/contents.html
    http://iris.usc.edu/Vision-Notes/rosenfeld/contents.html

    Lawrence Berkeley National Lab Computer Vision and Robotics Applications
    http://www-itg.lbl.gov/ITG.hm.pg.docs/VISIon/vision.html

    CVonline by University of Edinburgh
    The Evolving, Distributed, Non-Proprietary, On-Line Compendium of Computer Vision, www.dai.ed.ac.uk/CVonline

    Computer Vision Handbook, www.cs.hmc.edu/~fleck/computer-vision-handbook

    Vision Systems Courseware
    www.cs.cf.ac.uk/Dave/Vision_lecture/Vision_lecture_caller.html

    Research Activities in Computer Vision
    http://www-syntim.inria.fr/syntim/analyse/index-eng.html

    Vision Systems Acronyms
    www.vision-systems-design.com/vsd/archive/acronyms.html

    Dictionary of Terms in Human and Animal Vision
    http://cns-web.bu.edu/pub/laliden/WWW/Visionary/Visionary.html

    Metrology based on Computer Vision
    www.cranfield.ac.uk/sme/amac/research/metrology/metrology.html

    Digital Photography

    Digital Photography, Scanning, and Image Processing
    www.dbusch.com/scanners/scanners.html

     

    Educational Resources, Universities

    Center for Image Processing in Education
    http://www.cipe.com/
    Library of Congress Call Numbers Related to Imaging Science by Rochester Institute of Technology
    http://wally2.rit.edu/pubs/guides/imagingcall.html

    Mathematical Experiences through Image Processing, University of Washington
    www.cs.washington.edu/research/metip/metip.html

    Vismod Tech Reports and Publications, MIT
    http://vismod.www.media.mit.edu/cgi-bin/tr_pagemaker

    Vision Lab PhD dissertation list, University of Antwerp
    http://wcc.ruca.ua.ac.be/~visielab/theses.html

    INRIA (France) Research Projects: Human-Computer Interaction, Image Processing, Data Management, Knowledge Systems
    www.inria.fr/Themes/Theme3-eng.html

    Image Processing Resources
    http://eleceng.ukc.ac.uk/~rls3/Contents.htm

    Publications of Carsten Steger
    http://www9.informatik.tu-muenchen.de/people/steger/publications.html

    FAQs

    comp.dsp FAQ
    www.bdti.com/faq/dsp_faq.htm
    Robotics FAQ
    www.frc.ri.cmu.edu/robotics-faq

    Where's the sci.image.processing FAQ?
    www.cc.iastate.edu/olc_answers/packages/graphics/sci.image.processing.faq.html

    comp.graphics.algorithms FAQ, Section 3, 2D Image/Pixel Computations
    www.exaflop.org/docs/cgafaq

    Astronomical Image Processing System FAQ
    www.cv.nrao.edu/aips/aips_faq.html

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