图像处理研究生怎么学

2016-10-25 16:58:58 qq_23225317 阅读数 0

经历了半年多的学习,图像处理总算入门了,做了个小项目,将之前所学的都用到了。虽不敢说精通,但该掌握的工具都掌握了,包括图像算法。图像处理虽说不难,但刚开始入门,还是不易的,我也走了不少弯路,希望借鉴给有缘人。

首先,搞图像处理,熟悉图像算法是必经之路,如果上过图像处理这门课的话,再好不过。如果没有,我推荐中科院研究生院刘定生老师的数字图像处理与分析(视频),这位老师上课引人入胜,值得推荐。其次,在这个阶段,配套的书籍自然是《冈萨雷斯版数字图像处理》这本书,最好同时用matlab软件,仿真每一个图像算法案例,推荐《matlab宝典》。大概花一个月时间,基本的图像算法,相信你已经学完了。第二阶段,希望你再次认真学习C++,推荐《C++ Primer》,因为以后我们开发程序,都是基于类的开发,什么虚函数,类的继承、多态、命名空间、文件的输入输出、模板STL都应非常熟悉。在这之后,VC++你也应该掌握,圣经级的书籍自然是孙鑫的《VC++深入详解》,大概花一个时间,将书上每一个代码都敲一边,消息的映射机制,尤其要非常熟悉,MFC的框架结构也应明白。在此阶段,有时间的话,看看中科院研究生院杨力祥老师的高级windows程序设计(视频),这些代码开发都是基于VC6.0的。

以上如果你都搞明白了,就进入重头戏了。将图像处理算法和代码结合起来,进行开发。首推北航老师谢凤英, 赵主培主编的《Visual C++数字图像处理》这本书,将上面的代码都敲一边,你会有不一样的感觉。

最后一个阶段,因为在实际的开发过程中,不可能每一基本算法都要自己写,前人已经写好了。所以推荐大家使用opencv这个开源库,他实现了大多数图像算法,实际开发中,用他的函数就够了,推荐书籍《学习opencv》,《opencv教程》,视频自然是庞峰老师的视频,大家可以在opencv中文论坛上免费观看。至此,该掌握的工具你已经掌握了,但是将MFC和opencv结合起来开发,最好是要有一个项目,你会理解许多。

最后,我想说MFC开发已经过时了(俗称没饭吃),但是他的那套消息机制还是非常有用的,建议大家界面开发的用C#或QT,代码编写结合opencv,这样你会轻松很多。在图像处理领域中,真正得到大牛都是搞算法的,建议大家在看看计算机视觉和模式识别、机器学习方面的书籍。至此,以上就是我的感悟。

2013-03-20 05:07:30 wxx199101046 阅读数 14271

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(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。

 

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。

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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 
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

2015-10-30 22:05:33 cafucwxy 阅读数 35047
这个推荐答案被反复粘贴n遍。没有新意。应该让专业从业人员回答这个问题。刚好本人就是。。那个链接值得推荐,比较中肯。但是分析的还是太窄。
如果从人生整体规划上讲应该考虑一下问题:
1 现实所逼,你准备在哪个城市发展(买房,女友工作等等),该城市是否有充分的图像处理行业以供选择。如,北京上海深圳,北京的图像企业感觉占近半数江山。多年招聘的感觉。剩下的广州,武汉,成都也有为数不多的图像企业。像本人所在的城市,牛逼大学再多,学图像的再多不顶用,没行业没研究所从事图像方向。你个博士奈何。。学校的坑你更是进不去的。
2 学图像的研究生能从事本专业的不到15%,这个是我身边的统计数据。图像分析受环境影响比较大,如光照。这个另说了,就是比较难又不太可靠。所以作为一个检测手段还有很多路要走。如果你没有在做图像的公司实习并取得信任那么你用图像处理就业的可能性大为下降。全世界每年能实用的图像算法能有多少,那些发paper的同志们,你们自己知道自己算法的约束性。就是state of the art的paper,适用的场景又能有多少。所以不要迷信自己的算法有多牛逼。好好提高自己的编程水平,没事看看图形方面的东西(不要问我图像,图形有啥不同。。),玩玩并行运算,嵌入式,扩展下自己的就业面。
3 到主观的地方了,谈谈正面的。公司缺人么?每个公司都缺。但你是否能胜任它职位所需要的岗位。回到图像上来说,人类获取信息80%的信息都是通过图像获取的,你说图像重要么。图像处理,模式识别的方向的确相对通讯电子是窄,但是你说造原子弹的科学家就业窄不。。相信自己的专业,时间越长越不可替代,可以走技术专家路线,比较自由。自动化,人工智能是今后发展的大方向,图像是个重要的手段。工作经验告诉我,图像处理这个东西不在人多,贵在精深。不要单干,一个小而精的团队战斗力是非常强悍的,但只是需要一两个人做图像算法的公司不建议去。掂量下自己有没有这个热情,头脑,数学功力,和沟通能力。如果你已经进入了相关企业,程序相关的东西可以再学习培养(看看应聘公司有这个前瞻性和魄力当然你要有头脑和数学底子),分析问题,解决问题的能力很重要,更重要的是提出问题。学习好的同学比较擅长前两项,而图像这个创新的工作更加看重提出问题,这个是创新思维的表现。这个可不是口号。当然,能提出问题取决于,你对问题研究的深度广度,最终取决于你对研究的兴趣。

最后谈谈图像处理研究的门类。
1医疗2识别类3零件检测4卫星图像。
总的说来医疗口的就业量比较大,企业相对比较多。对其他图像而言,医学图像标准化更好对外界影响小,不同设备间的差距也比较小。毕竟是诊断的凭据。所以你如果想跳槽(嘿嘿),同样类别算法基本不用删改都是适用的(注意知识产权哦)。
下来识别类,所有的文字,行人,车辆等等需要识别跟踪的物体。做好了发大财,譬如美国一家公司的指纹检测在911后,速度准确性最好。拿了政府大单,回报丰厚。
但是想做好谈何容易。。但,这个是本人最喜欢的,最有人工智能的感觉。这个是自动化类专业研究图像的最高形态。
3零件检测,包括一些食品包装类的异物检测。对于工业自动化也是很有前景的方向,有些甚至用于芯片级的检测,如果显微图像的话多涉及到亚像素及三维相关。
4卫星图像。一般国家需要,如果可能有些研究所有相关类别。公司的话,不太清楚
对了忘说了比较重要的一条。英语。这个不费话了。中文的paper可以做个科普,想做算法研究的话,你看不懂显然是不可以的。如果英文整体实力NB了,可以去些外企。客观上说,欧美的企业还是不错滴,重视人,创造,做算法有耐心。薪酬也比较丰厚。这类企业貌似上海那边比较多

综上,如果你没耐心看完,去找图像类的公司实习,这个前提是手上有一些做程序的功夫,这个真不难。。,玩玩opencv,然后自己就感觉出来了。还有积累人脉。这个也是极重要的。刚从学校出来的没有利害到一定程度,也没有工作经验,实习经验的重要性超乎想象。

劝一句,如果你对图像没有兴趣还是不要做下去。你也做不好。


各位学长学姐好!
今年被图形图像所录取,暑假前导师给了两个方向让我选择,参考的文献全是英语论文,伤不起啊。看过后 还是不太懂,在这里请教一下

方向 1、体数据建模 (需要学习的软件pov-ray,这个软件,中文教程都很少,自学 很吃力)
2、等几何分析 (需要学习的软件matlab,感觉这个太偏向数学了)
PS:导师是本科是数学专业出身,博士是 应用数学专业计算机辅助设计与图形

问题 1、请了解的大神 解释一下这两个方向,或者说说这两个方向毕业后能干啥
2、我也咨询过同一个导师的学姐,她说研究生的方向 和将来工作是无关的,问她为啥,她说 你来了就知道了。请知道的学长解释一下
3、导师坑不坑就不说了,要是不想跟导师的做,自学的话 在毕业时,会不会有大麻烦
4、将来毕业后想进互联网公司,学这些计算机辅助工程设计的方向 互联网公司有这些需求吗?


研究生学图形图像处理,就业可以有哪些选择?

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10 个回答


2016-02-26 17:48:13 baimafujinji 阅读数 69388

什么是数字图像处理?历史、以及它所研究的内容。

 

说起图像处理,你会想到什么?你是否真的了解这个领域所研究的内容。纵向来说,数字图像处理研究的历史相当悠久;横向来说,数字图像处理研究的话题相当广泛。

数字图像处理的历史可以追溯到近百年以前,大约在1920年的时候,图像首次通过海底电缆从英国伦敦传送到美国纽约。图像处理的首次应用是为了改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量,那时就应用了图像编码,被编码后的图像通过海底电缆传送至目的地,再通过特殊设备进行输出。这是一次历史性的进步,传送一幅图片的时间从原来的一个多星期减少到了3小时。

1950年,美国的麻省理工学院制造出了第一台配有图形显示器的电子计算机——旋风I号(Whirlwind I)。旋风I号的显示器使用一个类似于示波器的阴极射线管(Cathode Ray Tube,CRT)来显示一些简单的图形。1958年美国Calcomp公司研制出了滚筒式绘图仪,GerBer公司把数控机床发展成为平板式绘图仪。在这一时期,电子计算机都主要应用于科学计算,而为这些计算机配置的图形设备也仅仅是作为一种简单的输出设备。

随着计算机技术的进步,数字图像处理技术也得到了很大的发展。1962年,当时还在麻省理工学院攻读博士学位的伊凡·苏泽兰(Ivan Sutherland)成功开发了具有划时代意义的“画板”(Sketchpad)程式。而这正是有史以来第一个交互式绘图系统,同时这也是交互式电脑绘图的开端。从此计算机和图形图像被更加紧密地联系到了一起。鉴于伊凡·苏泽兰为计算机图形学创立所做出的杰出贡献,他于1988年被授予计算机领域最高奖——图灵奖。

1964年,美国加利福尼亚的喷气推进实验室用计算机对“旅行者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,以校正航天器上摄影机中各种类型的图像畸变,收到了明显的效果。在后来的宇航空间技术中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。

到了20世纪60年代末期,数字图像处理已经形成了比较完善的学科体系,这套理论在20世纪70年代发展得十分迅速,并开始应用于医学影像和天文学等领域。1972年,美国物理学家阿伦·马克利奥德·柯麦科(Allan MacLeodCormack)和英国电机工程师戈弗雷·纽博尔德·豪恩斯弗尔德(Godfrey Newbold Housfield)发明了轴向断层术,并将其用于头颅诊断。世界第一台X射线计算机轴向断层摄影装置由EMI公司研制成功,这也就是人们通常所说的CT(Computer Tomograph)。CT可通过一些算法用感知到的数据去重建通过物体的“切片”图像。这些图像组成了物体内部的再现图像,也就是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来进行图像重建。鉴于CT对于医学诊断技术的发展所起到的巨大推动作用,柯麦科和豪恩斯弗尔德于1979年获得了诺贝尔生理或医学奖。

随后在2003年,诺贝尔生理或医学奖的殊荣再次授予了两位在医疗影像设备研究方面做出杰出贡献的科学家——美国化学家保罗·劳特伯尔(Paul Lauterbur)和英国物理学家彼得·曼斯菲尔(Peter Mansfield)。两位获奖者在利用磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)显示不同结构方面分别取得了开创性成就。瑞典卡罗林斯卡医学院称,这两位科学家在MRI领域的开创性工作,代表了医学诊疗和研究的重大突破。而事实上,核磁共振的成功同样也离不开数字图像处理方面的发展。即使在今天,诸如MRI图像降噪等问题依然是数字图像处理领域的热门研究方向。

说到数字图像的发展历程,还有一项至关重要的成果不得不提,那就是电荷耦合元件(Charge-coupled Device,CCD)。CCD最初是由美国贝尔实验室的科学家维拉德·波义耳(Willard Sterling Boyle)和乔治·史密斯(George Elwood Smith)于1969年发明的。CCD的作用就像胶片一样,它能够把光学影像转化为数字信号。今天人们所广泛使用的数码照相机、数码摄影机和扫描仪都是以CCD为基础发展而来的。换句话说,我们现在所研究的数字图像主要也都是通过CCD设备获取的。由于波义耳和史密斯在CCD研发上所做出的巨大贡献,他们两人共同荣获了2009年度的诺贝尔物理学奖。

数字图像处理在今天是非常热门的技术之一,生活中无处不存在着它的影子,可以说它是一种每时每刻都在改变着人类生活的技术。但长久以来,很多人对数字图像处理存在着较大的曲解,人们总是不自觉地将图像处理和Photoshop联系在一起。大名鼎鼎的Photoshop无疑是当前使用最为广泛的图像处理工具。类似的软件还有Corel公司生产的CorelDRAW等软件。

尽管Photoshop是一款非常优秀的图像处理软件,但它的存在并不代表数字图像处理的全部理论与方法。它所具有的功能仅仅是数字图像处理中的一部分。总的来说,数字图像处理研究的内容主要包括如下几个方面:

  • 1)图像获取和输出
  • 2)图像编码和压缩
  • 3)图像增强与复原
  • 4)图像的频域变换
  • 5)图像的信息安全
  • 6)图像的区域分割
  • 7)图像目标的识别
  • 8)图像的几何变换

但图像处理的研究内容,又不仅限于上述内容!所以说图像处理的研究话题是相当宽泛的。那现在图像处理都应用在哪些领域呢?或许我们可能熟知的例子有(当然,你应该还能举出更多例子):

  • 1)一些专业图像处理软件:Photoshop、CorelDRAW……
  • 2)一些手机APP应用:美图秀秀、玩图……
  • 3)一些医学图像处理应用:MRI、彩超图像处理……
  • 4)一些制造业上的应用:元器件检测、瑕疵检测……
  • 5)一些摄像头、相机上的应用:夜间照片的质量改善……
  • 6)一些电影工业上是应用:换背景、电影特技……

 

什么样的人会去学(或者需要学)图像处理?

 

1)如果你是我上述那些应用领域的从业者,你当然需要掌握图像方面的理论和技术;2)相关专业的研究人员、大专院校的博士生、研究生。

所谓相关专业又是指什么呢?这个答案也可能相当宽泛,例如(但不仅限于此):Computer Science, Software Engineering, Electronic Engineering, Biomedical Engineering, Automation, Control, Applied Mathematics……

 

如何学好图像处理——我的一些箴言

 

1)对于初级入门者

 

一个扎实的基础和对于图像处理理论的完整的、系统的整体认识对于后续的深入研究和实践应用具有非常非常重要的意义。

我经常喜欢拿武侠小说《天龙八部》中的一段情节来向读者说明此中的道理,相信读者对这部曾经被多次搬上银幕的金庸作品已经耳熟能详了。书中讲到有个名叫鸠摩智的番僧一心想练就绝世武学,而且他也算是个相当勤奋的人了。但是,他错就错在太过于急功近利,甚至使用道家的小无相功来催动少林绝技。看上去威力无比,而且可以在短时间内“速成”,但实则后患无穷。最终鸠摩智走火入魔,前功尽废,方才大彻大悟。这个故事其实就告诉我们打牢基础是非常重要的,特别是要取得更长足的发展,就更是要对基本原理刨根问底,力求甚解,从而做到庖丁解牛,游刃有余。

一些看似高深的算法往往是许多基础算法的组合提升。例如,令很多人望而却步的SIFT特征构建过程中,就用到了图像金字塔、直方图、高斯滤波这些非常非常基础的内容。但是,它所涉及的基础技术显然有好几个,如果缺乏对图像处理理论的系统认识,你可能会感觉事倍功半。因为所有的地方好像都是沟沟坎坎。

关于课程——

在这个阶段其实对于数学的要求并不高,你甚至可以从一些感性的角度去形象化的理解图像处理中很多内容(但不包括频域处理方面的内容)。具体到学习的建议,如果有条件(例如你还在高校里读书)你最好能选一门图像处理方面的课程,系统地完整的地去学习一下。这显然是入门的最好办法。如此一来,在建立一个完整的、系统的认知上相当有帮助。如果你没办法在学校里上一门这样的课,网上的一些公开课也可以试试。但现在中文MOOC上还没有这方面的优质课程推荐。英文的课程则有很多,例如美国加州伦斯勒理工学院Rich教授的数字图像处理公开课——https://www.youtube.com/channel/UCaiJlKxXamoODQtlx486qJA?spfreload=10。

关于教材——

显然,只听课其实还不太够,如果能一并读一本书就最好了。其实不用参考很多书,只要一本,你能从头读到尾就很好了。如果你没有条件去上一门课,那读一本来完整的自学一下就更有必要了。这个阶段,去网上到处找博客、看帖子是不行的。因为你特别需要在这个阶段对这门学问建立一个系统的完整的知识体系。东一块、西一块的胡拼乱凑无疑是坑你自己,你的知识体系就像一个气泡,可能看起来很大,但是又脆弱的不堪一击。

现在很多学校采用冈萨雷斯的《数字图像处理》一书作为教材。这是一本非常非常经典的著作。但是我必须要提醒读者:

1)这是一本专门为Electronic Engineering专业学生所写的书。它需要有信号与系统、数字信号处理这两门课作为基础。如果你没有这两门课的基础,你读这本书要么是看热闹,要么就是看不懂。

下面是冈书中的一张插图。对于EE的学生来说,这当然不是问题。但是如果没有我说的那两门课的基础,其实你很难把握其中的精髓。H和h,一个大小一个小写,冈书中有的地方用H,有的地方用h,这都是有很深刻用意的。原作者并没有特别说明它们二者的区别,因为他已经默认你应该知道二者是不同的。事实上,它们一个表示频域信号,一个表示时域信号,这也导致有时候运算是卷积,有时候运算是乘法(当然这跟卷积定理有关)。所以我并不太建议那些没有这方面基础的学生在自学的时候读这本书。

 

2)冈萨雷斯教授的《数字图像处理》第一版是在1977年出版的,到现在已经快40年了;现在国内广泛使用的第二版是2002年出版的(第三版是2007年但是其实二者差异并不大),到现在也有20年左右的时间了。事实上,冈萨雷斯教授退休也有快30年了。所以这本书的内容已经偏于陈旧。数字图像处理这个领域的发展绝对是日新月异,突飞猛进的。特别在最近二三十年里,很多新思路,新方法不断涌现。如果你看了我前面推荐的Rich教授的公开课(这也是当前美国大学正在教学的内容),你一下子就会发现,原来我们的教育还停留在改革开放之前外国的水平上。这其实特别可怕。所以我觉得冈萨雷斯教授的《数字图像处理》作为学习过程中的一个补充还是不错的,但是如果把它作为主参考,那真的就是:国外都洋枪洋炮了,我们还在大刀长矛。

 

那么现在问题来了,对于图像处理学习者而言到底看什么书好呢?我的意见是你可以选择下面两本书中的任何一本《数字图像处理原理与实践(Matlab版)》,以及《数字图像处理:技术详解与Visual C++实践》,当然选择的标准之一就是到底你更擅长使用MATLAB还是C++。

   

 

 

 

2)对于中级水平者

 

纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。对于一个具有一定基础的,想更进一步的中级水平的人来说,这个阶段最重要的就是增强动手实践的能力。

还是说《天龙八部》里面的一个角色——口述武功、叹为观止的王语嫣。王语嫣的脑袋里都是武功秘籍,但问题是她从来都没练过一招一式。结果是,然并卵。所以光说不练肯定不灵啊。特别是,如果你将来想从事这个行业,结果一点代码都不会写,那几乎是不可想象的。学习阶段,最常被用来进行算法开发的工具是Matlab和OpenCV。你可以把这两个东西都理解为一个相当完善的库。当然,在工业中C++用得更多,所以Matlab的应用还是很有限的。前面我们讲到,图像处理研究内容其实包括:图像的获取和编解码,但使用Matlab和OpenCV就会掩盖这部分内容的细节。你当然永远不会知道,JPEG文件到底是如何被解码的。

如果你的应用永远都不会涉及这些话题,那么你一直用Matlab和OpenCV当然无所谓。例如你的研究领域是SIFT、SURF这种特征匹配,可以不必理会编解码方面的内容。但是如果你的研究话题是降噪或者压缩,可能你就绕不开这些内容。最开始学的时候,如果能把这部分内容也自己写写,可能会加深你的理解。以后做高级应用开发时,再调用那些库。所以具体用什么,要不要自己写,是要视你所处的阶段和自己的实际情况而定的。以我个人的经验,在我自学的时候,我就动手写了Magic House,我觉得这个过程为我奠定了一个非常夯实的基础,对于我后续的深入研究很有帮助。

 

下面这个文中,我给出了一些这方面的资源,代码多多,很值得参考学习:图像处理与机器视觉网络资源收罗

http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/32332079

 

3)对于高级进阶者

 

到了这个程度的读者,编程实现之类的基本功应该不在话下。但是要往深,往高去学习、研究和开发图像处理应用,你最需要的内容就变成了数学。这个是拦在很多处于这个阶段的人面前的一大难题。如果你的专业是应用数学,当然你不会感觉有问题。但如果是其他专业背景的人就会越发感觉痛苦。

如果你的图像处理是不涉及机器学习内容的,例如用Poisson方程来做图像融合,那你就要有PDE数值解方面的知识;如果你要研究KAZE特征,你就必须要知道AOS方面的内容。如果你研究TV降噪,你又要知道泛函分析中的BV空间内容……这些词你可能很多都没听过。总的来说,这块需要的内容包括:复变函数、泛函分析、偏微分方程、变分法、数学物理方法……

如果你要涉足机器视觉方法的内容,一些机器学习和数据挖掘方法的内容就不可或缺。而这部分内容同样需要很强大的数学基础,例如最大似然方法、梯度下降法、欧拉-拉格朗日方程、最小二乘估计、凸函数与詹森不等式……

当然,走到这一步,你也已经脱胎换骨,从小白到大神啦!路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。

 

(全文完)

 

 

2015-07-29 10:52:41 qq_26898461 阅读数 15951

经历了半年多的学习,图像处理总算入门了,做了个小项目,将之前所学的都用到了。虽不敢说精通,但该掌握的工具都掌握了,包括图像算法。图像处理虽说不难,但刚开始入门,还是不易的,我也走了不少弯路,希望借鉴给有缘人。

首先,搞图像处理,熟悉图像算法是必经之路,如果上过图像处理这门课的话,再好不过。如果没有,我推荐中科院研究生院刘定生老师的数字图像处理与分析(视频),这位老师上课引人入胜,值得推荐。其次,在这个阶段,配套的书籍自然是《冈萨雷斯版数字图像处理》这本书,最好同时用matlab软件,仿真每一个图像算法案例,推荐《matlab宝典》。大概花一个月时间,基本的图像算法,相信你已经学完了。第二阶段,希望你再次认真学习C++,推荐《C++ Primer》,因为以后我们开发程序,都是基于类的开发,什么虚函数,类的继承、多态、命名空间、文件的输入输出、模板STL都应非常熟悉。在这之后,VC++你也应该掌握,圣经级的书籍自然是孙鑫的《VC++深入详解》,大概花一个时间,将书上每一个代码都敲一边,消息的映射机制,尤其要非常熟悉,MFC的框架结构也应明白。在此阶段,有时间的话,看看中科院研究生院杨力祥老师的高级windows程序设计(视频),这些代码开发都是基于VC6.0的。

以上如果你都搞明白了,就进入重头戏了。将图像处理算法和代码结合起来,进行开发。首推北航老师谢凤英, 赵主培主编的《Visual C++数字图像处理》这本书,将上面的代码都敲一边,你会有不一样的感觉。

最后一个阶段,因为在实际的开发过程中,不可能每一基本算法都要自己写,前人已经写好了。所以推荐大家使用opencv这个开源库,他实现了大多数图像算法,实际开发中,用他的函数就够了,推荐书籍《学习opencv》,《opencv教程》,视频自然是庞峰老师的视频,大家可以在opencv中文论坛上免费观看。至此,该掌握的工具你已经掌握了,但是将MFC和opencv结合起来开发,最好是要有一个项目,你会理解许多。

最后,我想说MFC开发已经过时了(俗称没饭吃),但是他的那套消息机制还是非常有用的,建议大家界面开发的用C#或QT,代码编写结合opencv,这样你会轻松很多。在图像处理领域中,真正得到大牛都是搞算法的,建议大家在看看计算机视觉和模式识别、机器学习方面的书籍。至此,以上就是我的感悟。