在当今数字时代，图像处理在各个行业中扮演着重要的角色。不论是计算机视觉、医学影像还是广告设计，对于图像处理专业人才的需求都在不断增加。如果你对图像处理非常感兴趣，并正在寻找相关职位，那么你可能需要备好一些常见的图像处理职位面试题，以提前做好准备。
以下是一些常见的图像处理职位面试题，供你参考：
什么是图像处理？
图像处理是指使用计算机和数字技术对图像进行各种操作和处理的过程。它可以包括图像获取、图像增强、图像分割、图像压缩、图像恢复等技术。
你在图像处理方面的经验是什么？
回答这个问题时，你可以谈论你在大学或研究机构中进行的相关项目或研究。还可以提及你对常见图像处理软件和工具的熟悉程度。
请解释下采样和上采样的概念。
采样是指将连续信号转换成离散信号的过程。下采样是指采样频率降低，减少采样点的个数；上采样是指采样频率增加，增加采样点的个数。
怎样处理图像的噪声？
可以使用各种滤波器来处理图像的噪声，比如高斯滤波器和中值滤波器。这些滤波器可以通过不同的算法来减弱或消除图像中的噪声。
请谈谈图像分割。
图像分割是指将图像分成多个不同的区域或物体的过程。常见的图像分割技术包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
解释一下图像压缩的原理。
图像压缩是指通过减少图像数据量来减小图像文件大小的过程。压缩可以通过编码和解码两个过程完成。编码阶段会利用图像中的冗余信息进行压缩，而解码阶段则会恢复图像的原始信息。
除了上述的常见面试题，以下是一些其他图像处理领域的重要考点：
模式识别：了解模式识别的基本概念和算法，并能解释常见的模式识别方法，如支持向量机和卷积神经网络。
特征提取：熟悉图像的特征提取方法，如SIFT、SURF和HOG等，并了解它们在实际应用中的优缺点。
图像重建：理解图像重建的概念和常用方法，如反投影重建算法和滤波重建算法。
计算机视觉：具备一定的计算机视觉基础，了解物体检测、目标跟踪和图像分类等相关技术。
数据处理：熟悉数据处理方法和工具，如Python中的NumPy和OpenCV库，以及MATLAB等。
图像处理职位面试常常会涉及到各种基础的图像处理概念和算法的应用。在准备面试的过程中，你可以通过系统地学习相关知识、进行实践和项目经验的积累，来提高你的应答能力。此外，与他人进行面试模拟和参加相关的技术研讨会也是不错的准备方式。通过认真准备，你定能在图像处理领域找到理想的工作！
医学图像更多的三维重建(体绘制和面绘制)，分割，配准，识别等。视频应该就是目标跟踪，检测之类的吧。技术上有交叉，也有区别，像三维重建就属于图形学的内容，不完全属于视觉的内容
从事深度学习研究两年，谈一谈个人经历及感受。
传统图像处理方法：特征提取主要依赖人工设计的特征提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。传统图像算法能解决某些特定场景的、可人工定义、设计、理解的图像任务。特定场景效果好，但普遍泛化性弱，可解释性更强，性能一般更好，但调参依赖专业知识和经验。目前在某些极端低算力场景、特定海量处理场景仍有一定应用价值。
深度学习方法：主要基于数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。深度学习能够解决更多高级的、语义级别的、只能抽象描述的图像识别、检测、风格、创造性的问题。优点是效果优异、泛化更好、可端到端训练、无需复杂调参，仍处于蓬勃发展的时期；但算力、数据消耗大，可解释性目前很弱。
综上所述，深度学习方法逐渐成为主流，传统方法依然有用武之地。
图像处理(image processing)别称ps，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。可以说是包括了PS。
图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。
图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。
在人工智能技术的快速发展下，图像识别成为一个备受关注的领域。对于从事图像识别工作的专业人士来说，面试时经常会遇到关于图像识别的问题。本文将介绍一些常见的图像识别面试题，帮助读者更好地准备面试。
1. 什么是图像识别？
图像识别是利用计算机技术对图像内容进行分析和识别的过程。通过图像识别技术，计算机可以识别图像中的物体、场景或特征，实现自动化处理。
2. 图像识别的基本流程是什么？
图像识别的基本流程包括图像采集、预处理、特征提取、特征匹配和识别分类等步骤。在这些步骤中，特征提取和分类是关键。
3. 介绍一下常用的图像处理算法。
1. 什么是图像分割？
图像分割是将图像划分成多个区域的过程，每个区域代表图像中的一个对象或部分。常用的图像分割算法有哪些？
2. 什么是图像特征提取？
图像特征提取是将图像中的信息转化为容易理解和分析的形式的过程。常用的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
3. 讲解一下卷积神经网络（CNN）的原理。
CNN是一种包含多个卷积层和池化层的深度学习网络，通过卷积操作和非线性激活函数学习图像特征。其原理是通过多层次的特征提取和组合，逐渐实现对图像的分类和识别。
4. 图像识别中的损失函数有哪些？
5. 什么是卷积操作？
卷积操作是图像处理中常用的一种操作，通过卷积核与输入图像进行卷积计算，提取图像的局部特征。卷积操作可以有效降低参数量，并保留关键信息。
1. 如何提高图像识别的准确率？
提高图像识别准确率的方法包括增加训练数据量、优化模型结构、调整超参数、数据增强等。同时，对于特定任务，选择合适的算法和损失函数也很重要。
2. 图像识别中有哪些常见问题？
常见的图像识别问题包括光照变化、尺度变化、视角变化、遮挡等。针对这些问题，可以采用数据预处理、数据增强等方法进行处理。
3. 如何评估图像识别模型的性能？
评估图像识别模型的性能常用的指标包括准确率、召回率、精确率、F1值等。同时，可以使用混淆矩阵、ROC曲线等工具进行性能评估。
图像识别作为人工智能技术中的重要应用领域，具有广阔的发展前景。通过不断学习和实践，我们可以提升图像识别技术水平，为社会生产生活带来更多便利。希望本文介绍的图像识别面试题能够帮助读者更好地理解和掌握相关知识，预祝各位在图像识别领域取得更大的成就！
1. 基础类：《Digital Image Processing》（3rd Edition），2007
－介绍经典算法
2. 前沿类：《Computer Vision: Algorithms and Applications》，2011
－介绍最新进展
3. 程序解读类：《Digital Image Processing Using Matlab》（2nd Edition），2009
《Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library》，2008
－编程指导
以上供参考！
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抱歉，没看题干，罗嗦了一堆！
推荐一篇二值化算法经典的综述性文献：《Evaluation of Binarization Methods for Document Images》，现在的算法多数是在这篇文章中介绍的方法基础上扩展的。
信号处理包括图像处理的。信号处理是数学、计算机科学、信息和电气工程的一个分支，涉及信号的分析、合成和修改，广义地说，其中信号被定义为传递“关于某些现象的行为或属性的信息”的函数， 如声音、图像和生物量。
信号处理可用于特征提取，如图像理解和语音识别。 质量改进，如降噪、图像增强和回声消除。 (信源编码)，包括音频压缩、图像压缩和视频压缩。
没有数据集时，深度学习说，这事我干不了。试试SIFT等手工特征吧。
不考虑速度和算力成本时，手工特征说：深度学习带带我，我抱你大腿，能改善性能。别扔下我不管。要考虑时，手工特征说，深度学习就是高射炮，打蚊子不如电蚊拍，又快又准。2020年出了个新的局部描述子。
传统图像处理: 依赖手工特征(有理有据，可解释。但天花板就是设计特征的人的思维？)深度学习： 依赖模型学到的特征。用算力 来突破工程师的脑力和想象力 (贫穷限制了我的想象力, 因为买不起GPU)。难解释。【但人脑的机理现在也解释不清啊，不也用了起码上千年吗】
传统 CV 技术：
* 基于特征 * 这些传统方法包括：
特征描述子（如 SIFT 和 SURF）通常与传统机器学习分类算法（SVM和KNN）结合使用，来解决 CV 问题。
传统CV方法的优点：
1.快, 2.不强求gpu 3.透明.
可以判断解决方案能否在训练环境外有效运转。 CV 工程师了解其算法可以迁移至的问题，这样一旦什么地方出错，他们可以执行调参，使算法能够有效处理大量图像。
深度学习有时会「过犹不及」，传统 CV 技术通常能够更高效地解决问题，所用的代码行数也比深度学习少。 SIFT，甚至简单的色彩阈值和像素计数等算法，可对任意图像执行同样的操作。 相反，深度神经网络学得的特征是特定于训练数据的。
因此，SIFT 等算法通常用于图像拼接/3D 网格重建等应用，这些应用不需要特定类别知识。 这些任务也可以通过训练大型数据集来实现，但为一个封闭应用费这么大劲并不实际。
ref: 机器之心：传统计算机视觉技术落伍了吗？不，它们是深度学习的「新动能」
某论文：
将 乘积累加运算 减少到深度学习方法的 130-1000 分之一，帧率相比深度学习方法有 10 倍提升。此外，混合方法使用的内存带宽仅为深度学习方法的一半，消耗的 CPU 资源也少得多。
过去4年内的论文有做:
2. Editorial Image Retrieval Using Handcrafted and CNN Features
In this work, we present a combined feature representation based on handcrafted and deep approaches, to categorize editorial images into six classes (athletics, football, indoor, outdoor, portrait, ski).
3. Using CNN With Handcrafted Features for Prostate Cancer Classification
Our model combines both convolutional neural network (CNN) extracted features and handcrafted features. In our model, the input data is sent into two subnets. One is a modified ResNet with an improved spatial transformer (ST) for high dimension feature extraction. The other subnet extracts three handcrafted features and processes them with a simple CNN. After those two subnets, the output features of the two subnets are concatenated and then sent into the final classifier for prostate cancer classification. Experimental results show that our model achieves an accuracy of 0.947, which is better than other state-of-the-art methods
4. Feature Engineering Meets Deep Learning: A Case Study on Table Detection in Documents
…… As a side effect, decades of research into hand-crafted features is considered outdated. In this paper, we present an approach for table detection in which we leverage a deep learning based table detection model with hand-crafted features from a classical table detection method. We demonstrate that by using a suitable encoding of hand-crafted features, the deep learning model(DL为主 手工特征为辅) is able to perform better at the detection task. comparable with the state-of-the-art deep learning methods without the need of extensive hyper-parameter tuning
5. Object detection on deformable surfaces using local feature sets， 2017
randomly oriented objects in pick-and-place systems. Feature matching algorithms such as SIFT, SURF etc. usually fail when there are multiple instances of same object and object shape deformation problems in the scene. we present an approach which uses SURF feature sets consisting of local neighbor features for matching and hierarchical clustering for estimating object center. Using extracted local neighbor features and their descriptors, our algorithm finds more number of true-positive matches among features and improves the detection in the case of deformation and multiple instances.
6. Engineering Hand-designed and Deeply-learned features for person Re-identification
ref: 修改OpenCV一行代码，提升14%图像匹配效果_OpenCV中文网-CSDN博客ref: 图像局部特征点检测算法综述 - ☆Ronny丶 - 博客园
（个人抒发千古骚情时间）
手工特征是具体的，固定的，可描述的。深度学习的特征，尤其是深层网络的特征，是抽象的，semantic的，人类难描述的。但人类自己如何分辨猫和狗，有时也难用语言描述。
如果把手工特征比喻成常量，深度特征就是变量。手工特征，如角点，是深度特征的子集。
大道无形，“水无形而有万形，水无物能容万物”。
唯有不囿于“形”，方能窥见“神”。
人类无法理解与解释的特征，可能机器容易理解与解释。毕竟人眼看山还是山，但机器看山不是山，看水不是水，看到的是RGB, HSV, Lab，是pattern，是高斯分布。
一、基本步骤
1、图像预处理，包括高斯滤波，图像去噪，图像增强等
2、图像分割
3、孔洞填充
4、连通域标记
5、特征提取
6、结果输出
二、图像的预处理
为了方便计算，系统通常将获取的图片灰度化。将彩色图像转化成为灰度图像的过程就称为图像的灰度化处理。彩色图像中R、G、B三个分量的值决定了具体的像素点。一个像素点可以有上千万种颜色。而灰度图像是一种彩色图像，但是它的特点在于R、G、B三个分量具体的值是一致的。灰度图中每个像素点的变化区间是0到255，由于方便计算，所以在实际工程处理中会先将各种格式的图像转变成灰度图像。在保留图像轮廓和特征的基础上，灰度图仍然能够反映整幅图像轮廓和纹理。在Opencv里面有实现图像灰度化的接口。调用OpenCV中的cvSmooth函数进行中值滤波处理，以去除细小毛刺。
三、图像二值化
局部自适应二值化是针对灰度图像中的每一个像素逐点进行阈值计算，它的阈值是由像素的邻域内的点的局部灰度特性和像素灰度值来确定的。局部阈值法是逐个计算图像的每个像素灰度级，保存了图像的细节信息，非均匀光照条件等情况虽然影响整个图像的灰度分布，却不影响局部的图像性质，但也存在缺点和问题，相比全局阈值法来说，它的计算时间较长，但适用于多变的环境。
四、缺陷检测六大基本方法
1. blob + 特征
2. blob + 特征+ 差分
3. 频域 + 空间域
4. 光度立体法
5. 特征训练（分类器，机器学习）
6. 测量
图像处理(imageprocessing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。可以说是包括了PS。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。 在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。
