如何学好数字图像处理_数字图像处理的就业前景

  本文关键词：数字图像处理，由笔耕文化传播整理发布。

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
和百度，个个鼎鼎大名。
医学图像方向

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

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。

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。

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
因为遥感图像的复杂性超过我们所见过的任何图像.
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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


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。
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
~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。

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。

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。

有一个很有意思的项目：DID(文档图像解码)。

斯坦福大学计算机系主页，自己找吧:(

主要研究：Brain Extraction Tool,Nonlinear noise reduction,Linear Image Registration,

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

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)。

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。

~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.

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.

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
~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。

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.

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。

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：

四、大拿网页

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。

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

~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。

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。

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。

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
IEEE Transactionson Image Processing
Pattern Recognition
Pattern Recognition Letters

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