• 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。...

            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:
    Computer Vision and Image Processing    
    IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) IEEE 
    International Journal of Computer Vision (IJCV)  Springer 
    Vision Research Elsevier 
    IEEE Transactions on Image Processing (IEEE-T-IP) IEEE 
    ACM Transactions on Applied Perception  ACM 
    Computer Vision and Image Understanding (CVIU) Elsevier 
    Image and Vision Computing Elsevier 
    Journal of Vision JV 
    Journal of Visual Communication and Image Representation (JVCIR) Elsevier 
    Journal of Mathematical Imaging and Vision  Springer  
    Journal of Electronic Imaging  SPIE 
    ICGST International Journal on Graphics, Vision and Image Processing (GVIP) ICGST  
    MGV: Machine GRAPHICS & VISION Institute of Computer Science 
    International Journal of Imaging Systems and Technology Wiley InterScience  
    Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis  Elcvia 
    The Visual Computer Springer 
    IET Image Processing IET 
    IET Computer Vision IET 
    International Journal of Image and Graphics (IJIG) World Scientific 
    International Journal of Remote Sensing  Taylor & Francis 
    SIAM Journal on Imaging Sciences  SIAM 
    Signal, Image and Video Processing  Springer 
    Pattern Recognition    
    Pattern Recognition Elsevier 
    Pattern Recognition Letters (PRL) Elsevier 
    International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence  World Scientific  
    Pattern Analysis & Applications  Springer  
    Journal of Pattern Recognition Research (JPRR) JPRR 
    Signal Processing    
    IEEE Signal Processing Letters IEEE 
    IEEE Signal Processing Magazine IEEE 
    Signal Processing  Elsevier 
    EURASIP Journal on Applied Signal Processing EURASIP 
    Signal Processing : Image Communication Elsevier 
    IET Signal Processing IET 
    Neurophysical Journals in Computer Vision    
    Nature Neuroscience. Nature 
    Visual Neuroscience. Cambridge 
    IEEE Transactions on Neural Networks. IEEE 
    Neural Networks Elsevier 
    Perception and Psychophysics. Psychonomic Society 
    Perception. Pion Ltd. 
    Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. Elsevier 
    Computer Graphics    
    ACM Transactions on Graphics ACM 
    IEEE Computer Graphics and Applications (CG&A)  IEEE 
    IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics IEEE 
    ACM SIGGRAPH Computer Graphics ACM 
    Computers and Graphics Science Direct 
    Computer Graphics Forum (including Eurographics) Eurographics 
    Graphics Interface Graphics Interface  
    Journal of Graphics Tools ACM 
    Journal of Visualization and Computer Animation Wiley 
    Symposium on Interactive 3D (I3D) ACM 
    Virtual Reality    
    Virtual Reality Software and Technology (VRST)  ACM 
    Machine Vision Applications    
    Machine Vision and Applications Springer 
    Real-Time Imaging Elsevier 
    Vision Interface Vision Interface 
    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  IEEE 
    International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation  Elsevier 
    Remote Sensing of Environment  Elsevier 
    ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING  ISPRS 
    Journal of Applied Remote Sensing  SPIE 
    Journal of the Indian Society of Remote Sensing  Springer 
    Multimedia    
    IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology IEEE 
    IEEE Transactions on Multimedia IEEE 
    Optics    
    Journal Optical Society of America OSA 
    Optometry and Vision Science LW&W 
    Information Fusion    
    Information Fusion Elsevier 
    Information Processing Letters Elsevier 
    Information Sciences Elsevier 
    Information Sciences - Applications Elsevier 
    Information Systems Elsevier 
    Soft Computing    
    Applied Soft Computing  Elsevier 
    Journal of Soft Computing  Springer 
    Others    
    Medical Image Analysis Elsevier 
    ACM Transactions on Information Systems ACM 
    Swarm Intelligence Springer 
    IET Information Security IET 
    Numerical Functional Analysis and Optimization  Taylor & Francis 
    Sadhana - Academy Proceedings in Engineering Sciences  Springer 
    International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing (IJWMIP)  World Scientific 
    IETE Technical Review IETE 
    IETE Journal of Research IETE 
    IEEE Transactions on Information Forensics and Security  IEEE

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  • 本文为捷克布拉格化学技术研究所(作者:Victor Musoko)...噪声消除或去噪是图像处理中的一项重要任务,用于恢复被噪声破坏的信号。磁共振图像中的随机噪声是由仪器中的电子元件产生的。本文提出了一种可用于生物医...

    在这里插入图片描述

    本文为捷克布拉格化学技术研究所(作者:Victor Musoko)的博士论文,共36页。

    本论文的主要目的是研究基于离散小波变换(DWT)的去噪算法,该算法可以成功地应用于增强二维(2-D)图像切片和三维(3-D)图像立体的多维磁共振(MR)噪声数据集。噪声消除或去噪是图像处理中的一项重要任务,用于恢复被噪声破坏的信号。磁共振图像中的随机噪声是由仪器中的电子元件产生的。本文提出了一种可用于生物医学图像处理的新方法,即二维图像分解、阈值分割重建以及磁共振图像立体的三维去噪。本文主要介绍了复小波变换在磁共振图像去噪中的研究和应用,将展示使用分水岭变换和基于小波特征提取的图像纹理分割,以通过具有竞争性的神经网络对图像纹理进行分类。

    本论文的另一个感兴趣的主题是使用一些MATLAB函数可视化二维MR切片和三维图像立体。这样就可以在不需要特殊镜片的情况下可视化图像,尤其是对于三维图像量,也不需要使用一些专业的特别昂贵的软件程序。所提出的算法主要应用于磁共振成像(MRI)领域,作为一种主要用于医学领域的成像技术,可以产生高质量的人体软组织图像。了解MRI数据集的可视化,即2-D图像切片或3-D图像立体,对医生来说至关重要。

    本文介绍了用于生物医学图像分析和处理的基本数学工具(离散傅立叶变换DFT和DWT)理论。DWT在磁共振图像去噪中起着越来越重要的作用。三维数字图像处理,特别是三维离散小波变换,是一个发展迅速的研究领域,在生物医学、地震学、遥感、材料科学等许多领域有着广泛的应用。三维离散小波变换算法是对现有二维算法的扩展。利用均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和视觉观感等不同的指标,定量评价了该算法的性能。根据噪声类型和小波变换,对相关结果进行了讨论。小波特性使其具有良好的时间和频率局部化特性,非常适合于处理生物医学信号(EEG、ECG等)和图像(MR)等非平稳信号。传统的傅立叶变换只提供信号的频谱信息,因此不适用于非平稳信号的分析。

    本文主要分析并实现了剑桥大学Nick Kingsbury博士提出的一种新的复小波变换(CWT)。对小波变换的双树实现进行了描述,并对其相对于经典小波变换的优点进行了分析和讨论,然后将此增强变换应用于MRI数据分析。实验结果表明,复小波去噪算法能有效地提高有噪磁共振成像数据集的PSNR。

    论文的最后部分主要研究了分水岭变换用于分割磁共振图像的基本原理。在对模拟纹理进行验证后,将其用于人体膝关节磁共振图像的分割。该算法可以很容易地分辨出包括肌肉、骨骼和组织在内的膝关节解剖区域。分割是医学应用中的一个重要领域,可用于疾病诊断,如检测脑肿瘤细胞。

    基于图像小波分解的人工纹理分析是纹理分类的一种预处理方法,利用小波系数的均值或标准差得到小波特征。对于纹理的分类,这些特征向量构成了有竞争力神经网络的输入。本文还提出了自己的类边界评价算法。纹理分析在遥感、卫星成像、医学图像处理等领域有着广泛的应用,最后对今后的研究工作进行了总结和建议。本文还介绍了利用Matlab网络服务器(MWS)实现生物医学图像在网络上的去噪和可视化。

    The main goal of the thesis is to show thede-noising algorithms based upon the discrete wavelet transform (DWT) that canbe applied successfully to enhance noisy multidimensional magnetic resonance(MR) data sets i.e two-dimensional (2-D) image slices and three-dimensional(3-D) image volumes. Noise removal or de-noising is an important task in imageprocessing used to recover a signal that has been corrupted by noise. Randomnoise that is present in MR images is generated by electronic components in theinstrumentation. The thesis present both 2-D image decomposition, thresholdingand reconstruction and the 3-D de-noising of MR image volumes using the DWT asa new approach which can be used in the processing of biomedical images. Anovel use of the complex wavelet transform for the study and application in thede-noising of MR images is presented in the main part of the thesis.Segmentation of image textures using a watershed transform and a wavelet basedfeature extraction for classification of image textures by a competitive neuralnetwork will be shown.

    Further topic of interest to be presentedin the thesis is the visualization of 2-D MR slices and 3-D image volumes usingsome MATLAB functions. This makes it possible to visualize images without theneed of special glasses especially for 3-D image volumes or using specialexpensive software programs which will need some bit of expertise. Theapplication of the proposed algorithms is mainly in the area of magneticresonance imaging (MRI) as an imaging technique used primarily in medical fieldto produce high quality images of the soft tissues of the human body. An insightto the visualization of MRI data sets i.e. 2-D image slices or 3-D imagevolumes is of paramount importance to the medical doctors.

    The thesis presents the theory of thefundamental mathematical tools (discrete Fourier transform (DFT) and DWT) thatare used for the analysis and processing of biomedical images. DWT plays anincreasingly important role in the de-noising of MR images. 3-D digital imageprocessing, and in particular 3-D DWT, is a rapidly developing research areawith applications in many scientific fields such as biomedicine, seismology,remote sensing, material science, etc. The 3-D DWT algorithms are implementedas an extension of the existing 2-D algorithms. The performance of thede-noising algorithms are quantitatively assessed using different criterianamely the mean square error (MSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR) and thevisual appearance. The results are discussed in accordance to the type of noiseand wavelets implemented. The properties of wavelets make them special in thatthey have a good time and frequency localization which make them ideal for theprocessing of non-stationary signals like the biomedical signals (EEG, ECG,…)and images (MR). The traditional Fourier transform only provides the spectralinformation of a signal and thus it is not suitable for the analysis ofnon-stationary signals.

    A novel complex wavelet transform (CWT)which was introduced by Dr. Nick Kingsbury of Cambridge University is analyzedand implemented in the main part of the thesis. The description of the dualtree implementation of CWT is followed by its analysis and discussions devotedto its advantages over the classical wavelet transform. This enhanced transformis then applied to MRI data analysis. Experimental results show that complexwavelet de-noising algorithm can powerfully enhance the PSNR in noisy MRI datasets.

    The further part of the thesis devoted tothe description of basic principles of a watershed transform for segmentationof MR images. After its verification for simulated textures it is used forsegmentation of a human knee MR image. The anatomical regions of the knee whichincludes the muscle, bone and tissue can be easily distinguished by thisalgorithm. Segmentation is an important field in medical applications and canbe used for disease diagnosis e.g. detecting brain tumor cells.

    Texture analysis of artificial texturesbased on image wavelet decomposition is considered as a pre-processing methodfor the classification of the textures. The wavelet features are obtained byusing the mean or the standard deviations of the wavelet coefficients. For theclassification of the textures these feature vectors form the inputs to acompetitive neural network. The work also presents own algorithms for classboundaries evaluation. Texture analysis is used in a variety of applications,including remote sensing, satellite imaging, medical image processing, etc.Finally, I conclude and give suggestions for future research work. The thesisalso gives a review of the de-noising and visualization of biomedical images onthe web using the Matlab Web Server (MWS).

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  • 稀疏和冗余-在信号图像处理方面从理论到实际应用(中文)
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    遥感、雷达

    IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
    国际地球科学与遥感大会,每年召开
    Jul. 19 - 24, 2020, Hawaii, USA
    主页:www.igarss2020.org
    H5指数:28

    IEEE Radar Conference (RadarConf)
    IEEE雷达会议,每年召开
    Sep. 21 - 25, 2020, Florence, Italy
    主页:www.radarconf20.org
    H5指数:29

    SPIE Remote Sensing
    SPIE(国际光学工程学会)国际遥感会议,每年在欧洲召开
    Sept. 21 - 24, 2020, Edinburgh, United Kingdom
    主页:spie.org/conferences-and-exhibitions/remote-sensing
    H5指数:20

    European Conference on Synthetic Aperture Radar (EuSAR)
    欧洲合成孔径雷达会议,偶数年在欧洲召开
    Jun. 15 - 18, 2020, Leipzig, Germany
    主页:www.eusar.de
    H5指数:15

    IEEE International Radar Conference (RADAR)
    国际雷达会议,美中英澳法五国每年轮流召开
    Apr. 27 - May. 01, 2020, Washington, DC, USA
    主页:radar2020.org
    H5指数:14

    European Radar Conference (EuRAD)
    欧洲雷达会议,欧洲微波年会(Europe Microwave Week)之一,每年在欧洲召开
    Sep. 13 - 18, 2020, Utrecht, Netherlands
    主页:www.eumweek.com
    H5指数:14

    International Radar Symposium (IRS)
    国际雷达研讨会,每年在欧洲召开
    Jun. 18 - 21, 2020, Vilnius, Lithuania
    主页:www.dgon-irs.org
    H5指数:14

    IEEE Asia-Pacific Conference on Synthetic Aperture Radar (APSAR)
    亚太合成孔径雷达会议,奇数年在亚太地区召开
    Nov. 26 - 29, 2019, Xiamen, China
    主页:apsar2019.org.cn
    H5指数:8

    IET International Radar Conference (IRC)
    IET国际雷达会议
    Nov. 04 - 06, 2020, Chongqing, China
    主页:www.ietradar.org
    H5指数:7

    信号与图像处理、模式识别与计算机视觉

    IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
    国际计算机视觉与模式识别会议,计算机视觉领域三大顶会之一,每年在美国召开
    Jun. 14 - 19, 2020, Seattle, Washington, USA
    主页:cvpr2020.thecvf.com
    H5指数:240

    International Conference on Computer Vision (ICCV)
    国际计算机视觉会议,计算机视觉领域三大顶会之一,奇数年召开
    Oct. 27 - Nov. 03, 2019, Seoul, Korea
    主页:iccv2019.thecvf.com
    H5指数:129
    European Conference on Computer Vision (ECCV)
    欧洲计算机视觉会议,计算机视觉领域三大顶会之一,偶数年在欧洲召开
    Aug. 23 - 28, 2020, Glasgow, Scotland
    主页:eccv2020.eu
    H5指数:137

    IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
    国际声学、语音与信号处理会议,规模最大、最全面的信号处理及其应用方面的会议,每年召开
    May 04 - 09, 2020, Barcelona, Spain
    主页:2020.ieeeicassp.org
    H5指数:80

    British Machine Vision Conference (BMVC)
    英国机器视觉会议,计算机视觉领域著名国际会议,每年在英国召开
    Sep. 2020, Manchester, UK
    主页:Coming soon
    H5指数:46

    IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
    国际图像处理会议,每年召开
    Sept. 25 - 28, 2020, Abu Dhabi, UAE
    主页:2020.ieeeicip.org
    H5指数:45

    International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
    国际模式识别会议,偶数年召开
    Sep. 13 - 18, 2020, Milan, Italy
    主页:icpr2020.com
    H5指数:38

    Asian Conference on Computer Vision (ACCV)
    亚洲计算机视觉会议,在亚太地区召开,2010年之前奇数年召开,之后偶数年
    Nov. 30 - Dec. 04, 2020, Kyoto, Japan
    主页:accv2020.kyoto
    H5指数:38

    European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
    欧洲信号处理会议,每年在欧洲召开
    Aug. 24 - 28, 2020, Amsterdam, Netherlands
    主页:eusipco2020.org
    H5指数:28

    IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)
    全球信号与信息处理会议,每年召开
    Nov., 2020, TBD, Canada
    主页:Coming soon
    H5指数:27

    International Conference on Information Fusion (FUSION)
    国际信息融合会议,每年召开
    Jul. 06 - 09, 2020, Sun City, South Africa
    主页:fusion2020.org
    H5指数:26

    IEEE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP)
    国际视觉通信与图像处理会议,每年召开
    Dec. 01 - 04, 2020, Hong Kong
    主页:vcip2020.org
    H5指数:14

    IEEE International Conference on Signal Processing (ICSP)
    国际信号处理会议,偶数年召开
    Oct. 18 - 22, 2020, Beijing, China
    主页:icsp-ieee.org
    H5指数:13

    机器学习与人工智能

    International Conference on Learning Representations (ICLR)
    国际学习表征会议,深度学习顶级会议,由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办,每年召开
    Apr. 26 - 30, 2020, Addis Ababa Ethiopia
    主页:iclr.cc/Conferences/2020
    H5指数:150

    International Conference on Machine Learning (ICML)
    国际机器学习会议,如今已发展为由国际机器学习学会(IMLS)主办的年度机器学习国际顶级会议,每年召开
    Jul. 12 - 18, 2020, Vienna, Austria
    主页:icml.cc/Conferences/2020
    H5指数:135

    Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
    神经信息处理系统大会,机器学习领域的顶级会议,每年召开
    Dec. 08 - 14, 2019, Vancouver, Canada
    主页:nips.cc/Conferences/2019
    H5指数:134

    AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)
    美国人工智能协会主办的人工智能大会,人工智能领域的顶级会议之一,每年在美国召开(个别年份在加拿大)
    Feb. 07 - 12, 2020, New York, USA
    主页:aaai.org/Conferences/AAAI-20
    H5指数:95

    International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)
    国际人工智能联合会议,人工智能领域顶级国际会议,原为奇数年召开,自2015年起改为每年召开
    Jul. 11 - 17, 2020, Yokohama, Japan
    主页:www.ijcai20.org
    H5指数:67

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  • 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低;而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的...

              我们知道图像也是信号的一种,其实数字图像处理就是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵;通过对二维矩阵的处理,从二维矩阵图像中恢复出三维场景,这正是计算机视觉的主要任务之一。于是可以将图像处理分两个阶段:第一阶段:信号处理阶段也就是采样、量化的过程,图像处理其实就是二维和三维信号处理,而处理的信号又有一定的随机性,因此经典信号处理和随机信号处理都是图像处理和计算机视觉中必备的理论基础。第二阶段就是数学处理阶段,图像处理涉及到了微积分 、矩阵、概率论等相关数学知识,而这些正是考研必考的内容,这也是很多视觉专业出身的原因吧。

             

             图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低;而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说,傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数,傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。

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  • 最近把信号与系统的东西又看了一遍,这些东西实在太重要了。但是一边看一边忘,有必要整理归纳一下。 一、傅里叶级数 csdn好像不能编辑公式,那我直接截图吧。 傅里叶级数用于周期的连续函数,周期为T,做的是求和...

    最近把信号与系统的东西又看了一遍,但是一边看一边忘,有必要整理归纳一下。


    一、傅里叶级数

    csdn好像不能编辑公式,我就不再罗列公式了。

    傅里叶级数用于周期的连续函数,做的是求和运算。

    傅里叶级数是为了引出傅里叶变换。


    二、傅里叶变换

    傅里叶变换,针对的是非周期连续函数,要求函数可积分。

    对于这部分,着重理解采样的概念。

    包括过采样,欠采样等,欠采样会导致图像出现混淆,意味着图像表达的和实际场景并不一致,出现失真 。

    奈奎斯特采样定律指出如果要无失真还原出原始信号,采样率不小于函数最大频率的2倍。


    三、离散傅里叶变换(DFT)

    离散傅里叶变换针对的是离散的情况,是对连续信号进行等间隔采样之后的处理。

    离散傅里叶变换对是周期的。

    因为图像就是离散的数值,所以离散傅里叶变换用于对图像做频域的分析和处理。

    离散傅里叶变换对是周期的,所以把图像当做周期函数的一个周期进行处理。

    在进行空域卷积的时候,因为是周期函数,为避免缠绕错误,需要对图像进行0值填充,将两个不同尺寸的矩阵填充到相同的尺寸。

    我觉得对于卷积本身来说,并不一定要空间滤波器的尺寸和图像的尺寸一样大,如果真的是一样大,并且都有非零数值的话,那这个计算量就太大了。

    但是如果需要对滤波器进行频域分析的话,必须要对空间滤波器进行填充,使得图像和滤波器具有相同的尺寸。

    因为卷积定理中,空域卷积和频域乘积,互为一对DFT的前提,是两个频域公式的尺寸相同,如果尺寸不同,频域没法做乘法。

    我们常用的滤波器尺寸一般是3x3,5x5等比较小的尺寸,进行填充之后,比如填充到720x480,原来的滤波器在中心的位置,其他数值为0,所以在实际运算的时候,虽然滤波器尺寸很大,但是起作用的只有中间的一小块。


    四、快速傅里叶变换FFT

    快速傅里叶变换是为了加速离散傅里叶变换的。

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