在當(dāng)今數(shù)字時代，圖像處理在各個行業(yè)中扮演著重要的角色。不論是計算機視覺、醫(yī)學(xué)影像還是廣告設(shè)計，對于圖像處理專業(yè)人才的需求都在不斷增加。如果你對圖像處理非常感興趣，并正在尋找相關(guān)職位，那么你可能需要備好一些常見的圖像處理職位面試題，以提前做好準(zhǔn)備。
以下是一些常見的圖像處理職位面試題，供你參考：
什么是圖像處理？
圖像處理是指使用計算機和數(shù)字技術(shù)對圖像進行各種操作和處理的過程。它可以包括圖像獲取、圖像增強、圖像分割、圖像壓縮、圖像恢復(fù)等技術(shù)。
你在圖像處理方面的經(jīng)驗是什么？
回答這個問題時，你可以談?wù)撃阍诖髮W(xué)或研究機構(gòu)中進行的相關(guān)項目或研究。還可以提及你對常見圖像處理軟件和工具的熟悉程度。
請解釋下采樣和上采樣的概念。
采樣是指將連續(xù)信號轉(zhuǎn)換成離散信號的過程。下采樣是指采樣頻率降低，減少采樣點的個數(shù)；上采樣是指采樣頻率增加，增加采樣點的個數(shù)。
怎樣處理圖像的噪聲？
可以使用各種濾波器來處理圖像的噪聲，比如高斯濾波器和中值濾波器。這些濾波器可以通過不同的算法來減弱或消除圖像中的噪聲。
請談?wù)剤D像分割。
圖像分割是指將圖像分成多個不同的區(qū)域或物體的過程。常見的圖像分割技術(shù)包括閾值分割、邊緣檢測和區(qū)域生長等。
解釋一下圖像壓縮的原理。
圖像壓縮是指通過減少圖像數(shù)據(jù)量來減小圖像文件大小的過程。壓縮可以通過編碼和解碼兩個過程完成。編碼階段會利用圖像中的冗余信息進行壓縮，而解碼階段則會恢復(fù)圖像的原始信息。
除了上述的常見面試題，以下是一些其他圖像處理領(lǐng)域的重要考點：
模式識別：了解模式識別的基本概念和算法，并能解釋常見的模式識別方法，如支持向量機和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
特征提取：熟悉圖像的特征提取方法，如SIFT、SURF和HOG等，并了解它們在實際應(yīng)用中的優(yōu)缺點。
圖像重建：理解圖像重建的概念和常用方法，如反投影重建算法和濾波重建算法。
計算機視覺：具備一定的計算機視覺基礎(chǔ)，了解物體檢測、目標(biāo)跟蹤和圖像分類等相關(guān)技術(shù)。
數(shù)據(jù)處理：熟悉數(shù)據(jù)處理方法和工具，如Python中的NumPy和OpenCV庫，以及MATLAB等。
圖像處理職位面試常常會涉及到各種基礎(chǔ)的圖像處理概念和算法的應(yīng)用。在準(zhǔn)備面試的過程中，你可以通過系統(tǒng)地學(xué)習(xí)相關(guān)知識、進行實踐和項目經(jīng)驗的積累，來提高你的應(yīng)答能力。此外，與他人進行面試模擬和參加相關(guān)的技術(shù)研討會也是不錯的準(zhǔn)備方式。通過認(rèn)真準(zhǔn)備，你定能在圖像處理領(lǐng)域找到理想的工作！
醫(yī)學(xué)圖像更多的三維重建(體繪制和面繪制)，分割，配準(zhǔn)，識別等。視頻應(yīng)該就是目標(biāo)跟蹤，檢測之類的吧。技術(shù)上有交叉，也有區(qū)別，像三維重建就屬于圖形學(xué)的內(nèi)容，不完全屬于視覺的內(nèi)容
從事深度學(xué)習(xí)研究兩年，談一談個人經(jīng)歷及感受。
傳統(tǒng)圖像處理方法：特征提取主要依賴人工設(shè)計的特征提取器，需要有專業(yè)知識及復(fù)雜的調(diào)參過程，同時每個方法都是針對具體應(yīng)用，泛化能力及魯棒性較差。傳統(tǒng)圖像算法能解決某些特定場景的、可人工定義、設(shè)計、理解的圖像任務(wù)。特定場景效果好，但普遍泛化性弱，可解釋性更強，性能一般更好，但調(diào)參依賴專業(yè)知識和經(jīng)驗。目前在某些極端低算力場景、特定海量處理場景仍有一定應(yīng)用價值。
深度學(xué)習(xí)方法：主要基于數(shù)據(jù)驅(qū)動進行特征提取，根據(jù)大量樣本的學(xué)習(xí)能夠得到深層的、數(shù)據(jù)集特定的特征表示，其對數(shù)據(jù)集的表達更高效和準(zhǔn)確，所提取的抽象特征魯棒性更強，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺點是樣本集影響較大，算力要求較高。深度學(xué)習(xí)能夠解決更多高級的、語義級別的、只能抽象描述的圖像識別、檢測、風(fēng)格、創(chuàng)造性的問題。優(yōu)點是效果優(yōu)異、泛化更好、可端到端訓(xùn)練、無需復(fù)雜調(diào)參，仍處于蓬勃發(fā)展的時期；但算力、數(shù)據(jù)消耗大，可解釋性目前很弱。
綜上所述，深度學(xué)習(xí)方法逐漸成為主流，傳統(tǒng)方法依然有用武之地。
圖像處理(image processing)別稱ps，用計算機對圖像進行分析，以達到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理?？梢哉f是包括了PS。
圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機、攝像機、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過拍攝得到的一個大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。
圖像處理技術(shù)的一般包括圖像壓縮，增強和復(fù)原，匹配、描述和識別3個部分。 常見的系統(tǒng)有康耐視系統(tǒng)、圖智能系統(tǒng)等，目前是正在逐漸興起的技術(shù)。
在人工智能技術(shù)的快速發(fā)展下，圖像識別成為一個備受關(guān)注的領(lǐng)域。對于從事圖像識別工作的專業(yè)人士來說，面試時經(jīng)常會遇到關(guān)于圖像識別的問題。本文將介紹一些常見的圖像識別面試題，幫助讀者更好地準(zhǔn)備面試。
1. 什么是圖像識別？
圖像識別是利用計算機技術(shù)對圖像內(nèi)容進行分析和識別的過程。通過圖像識別技術(shù)，計算機可以識別圖像中的物體、場景或特征，實現(xiàn)自動化處理。
2. 圖像識別的基本流程是什么？
圖像識別的基本流程包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取、特征匹配和識別分類等步驟。在這些步驟中，特征提取和分類是關(guān)鍵。
3. 介紹一下常用的圖像處理算法。
1. 什么是圖像分割？
圖像分割是將圖像劃分成多個區(qū)域的過程，每個區(qū)域代表圖像中的一個對象或部分。常用的圖像分割算法有哪些？
2. 什么是圖像特征提取？
圖像特征提取是將圖像中的信息轉(zhuǎn)化為容易理解和分析的形式的過程。常用的圖像特征包括顏色、紋理、形狀等。
3. 講解一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的原理。
CNN是一種包含多個卷積層和池化層的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過卷積操作和非線性激活函數(shù)學(xué)習(xí)圖像特征。其原理是通過多層次的特征提取和組合，逐漸實現(xiàn)對圖像的分類和識別。
4. 圖像識別中的損失函數(shù)有哪些？
5. 什么是卷積操作？
卷積操作是圖像處理中常用的一種操作，通過卷積核與輸入圖像進行卷積計算，提取圖像的局部特征。卷積操作可以有效降低參數(shù)量，并保留關(guān)鍵信息。
1. 如何提高圖像識別的準(zhǔn)確率？
提高圖像識別準(zhǔn)確率的方法包括增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、調(diào)整超參數(shù)、數(shù)據(jù)增強等。同時，對于特定任務(wù)，選擇合適的算法和損失函數(shù)也很重要。
2. 圖像識別中有哪些常見問題？
常見的圖像識別問題包括光照變化、尺度變化、視角變化、遮擋等。針對這些問題，可以采用數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)增強等方法進行處理。
3. 如何評估圖像識別模型的性能？
評估圖像識別模型的性能常用的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1值等。同時，可以使用混淆矩陣、ROC曲線等工具進行性能評估。
圖像識別作為人工智能技術(shù)中的重要應(yīng)用領(lǐng)域，具有廣闊的發(fā)展前景。通過不斷學(xué)習(xí)和實踐，我們可以提升圖像識別技術(shù)水平，為社會生產(chǎn)生活帶來更多便利。希望本文介紹的圖像識別面試題能夠幫助讀者更好地理解和掌握相關(guān)知識，預(yù)祝各位在圖像識別領(lǐng)域取得更大的成就！
1. 基礎(chǔ)類：《Digital Image Processing》（3rd Edition），2007
－介紹經(jīng)典算法
2. 前沿類：《Computer Vision: Algorithms and Applications》，2011
－介紹最新進展
3. 程序解讀類：《Digital Image Processing Using Matlab》（2nd Edition），2009
《Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library》，2008
－編程指導(dǎo)
以上供參考！
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抱歉，沒看題干，羅嗦了一堆！
推薦一篇二值化算法經(jīng)典的綜述性文獻：《Evaluation of Binarization Methods for Document Images》，現(xiàn)在的算法多數(shù)是在這篇文章中介紹的方法基礎(chǔ)上擴展的。
信號處理包括圖像處理的。信號處理是數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、信息和電氣工程的一個分支，涉及信號的分析、合成和修改，廣義地說，其中信號被定義為傳遞“關(guān)于某些現(xiàn)象的行為或?qū)傩缘男畔ⅰ钡暮瘮?shù)， 如聲音、圖像和生物量。
信號處理可用于特征提取，如圖像理解和語音識別。 質(zhì)量改進，如降噪、圖像增強和回聲消除。 (信源編碼)，包括音頻壓縮、圖像壓縮和視頻壓縮。
沒有數(shù)據(jù)集時，深度學(xué)習(xí)說，這事我干不了。試試SIFT等手工特征吧。
不考慮速度和算力成本時，手工特征說：深度學(xué)習(xí)帶帶我，我抱你大腿，能改善性能。別扔下我不管。要考慮時，手工特征說，深度學(xué)習(xí)就是高射炮，打蚊子不如電蚊拍，又快又準(zhǔn)。2020年出了個新的局部描述子。
傳統(tǒng)圖像處理: 依賴手工特征(有理有據(jù)，可解釋。但天花板就是設(shè)計特征的人的思維？)深度學(xué)習(xí)： 依賴模型學(xué)到的特征。用算力 來突破工程師的腦力和想象力 (貧窮限制了我的想象力, 因為買不起GPU)。難解釋?！镜四X的機理現(xiàn)在也解釋不清啊，不也用了起碼上千年嗎】
傳統(tǒng) CV 技術(shù)：
* 基于特征 * 這些傳統(tǒng)方法包括：
特征描述子（如 SIFT 和 SURF）通常與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)分類算法（SVM和KNN）結(jié)合使用，來解決 CV 問題。
傳統(tǒng)CV方法的優(yōu)點：
1.快, 2.不強求gpu 3.透明.
可以判斷解決方案能否在訓(xùn)練環(huán)境外有效運轉(zhuǎn)。 CV 工程師了解其算法可以遷移至的問題，這樣一旦什么地方出錯，他們可以執(zhí)行調(diào)參，使算法能夠有效處理大量圖像。
深度學(xué)習(xí)有時會「過猶不及」，傳統(tǒng) CV 技術(shù)通常能夠更高效地解決問題，所用的代碼行數(shù)也比深度學(xué)習(xí)少。 SIFT，甚至簡單的色彩閾值和像素計數(shù)等算法，可對任意圖像執(zhí)行同樣的操作。 相反，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)得的特征是特定于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的。
因此，SIFT 等算法通常用于圖像拼接/3D 網(wǎng)格重建等應(yīng)用，這些應(yīng)用不需要特定類別知識。 這些任務(wù)也可以通過訓(xùn)練大型數(shù)據(jù)集來實現(xiàn)，但為一個封閉應(yīng)用費這么大勁并不實際。
ref: 機器之心：傳統(tǒng)計算機視覺技術(shù)落伍了嗎？不，它們是深度學(xué)習(xí)的「新動能」
某論文：
將 乘積累加運算 減少到深度學(xué)習(xí)方法的 130-1000 分之一，幀率相比深度學(xué)習(xí)方法有 10 倍提升。此外，混合方法使用的內(nèi)存帶寬僅為深度學(xué)習(xí)方法的一半，消耗的 CPU 資源也少得多。
過去4年內(nèi)的論文有做:
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為主 手工特征為輔) 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一行代碼，提升14%圖像匹配效果_OpenCV中文網(wǎng)-CSDN博客ref: 圖像局部特征點檢測算法綜述 - ☆Ronny丶 - 博客園
（個人抒發(fā)千古騷情時間）
手工特征是具體的，固定的，可描述的。深度學(xué)習(xí)的特征，尤其是深層網(wǎng)絡(luò)的特征，是抽象的，semantic的，人類難描述的。但人類自己如何分辨貓和狗，有時也難用語言描述。
如果把手工特征比喻成常量，深度特征就是變量。手工特征，如角點，是深度特征的子集。
大道無形，“水無形而有萬形，水無物能容萬物”。
唯有不囿于“形”，方能窺見“神”。
人類無法理解與解釋的特征，可能機器容易理解與解釋。畢竟人眼看山還是山，但機器看山不是山，看水不是水，看到的是RGB, HSV, Lab，是pattern，是高斯分布。
一、基本步驟
1、圖像預(yù)處理，包括高斯濾波，圖像去噪，圖像增強等
2、圖像分割
3、孔洞填充
4、連通域標(biāo)記
5、特征提取
6、結(jié)果輸出
二、圖像的預(yù)處理
為了方便計算，系統(tǒng)通常將獲取的圖片灰度化。將彩色圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過程就稱為圖像的灰度化處理。彩色圖像中R、G、B三個分量的值決定了具體的像素點。一個像素點可以有上千萬種顏色。而灰度圖像是一種彩色圖像，但是它的特點在于R、G、B三個分量具體的值是一致的?；叶葓D中每個像素點的變化區(qū)間是0到255，由于方便計算，所以在實際工程處理中會先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像。在保留圖像輪廓和特征的基礎(chǔ)上，灰度圖仍然能夠反映整幅圖像輪廓和紋理。在Opencv里面有實現(xiàn)圖像灰度化的接口。調(diào)用OpenCV中的cvSmooth函數(shù)進行中值濾波處理，以去除細小毛刺。
三、圖像二值化
局部自適應(yīng)二值化是針對灰度圖像中的每一個像素逐點進行閾值計算，它的閾值是由像素的鄰域內(nèi)的點的局部灰度特性和像素灰度值來確定的。局部閾值法是逐個計算圖像的每個像素灰度級，保存了圖像的細節(jié)信息，非均勻光照條件等情況雖然影響整個圖像的灰度分布，卻不影響局部的圖像性質(zhì)，但也存在缺點和問題，相比全局閾值法來說，它的計算時間較長，但適用于多變的環(huán)境。
四、缺陷檢測六大基本方法
1. blob + 特征
2. blob + 特征+ 差分
3. 頻域 + 空間域
4. 光度立體法
5. 特征訓(xùn)練（分類器，機器學(xué)習(xí)）
6. 測量
圖像處理(imageprocessing)，用計算機對圖像進行分析，以達到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理?？梢哉f是包括了PS。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機、攝像機、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過拍攝得到的一個大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的一般包括圖像壓縮，增強和復(fù)原，匹配、描述和識別3個部分。常見的系統(tǒng)有康耐視系統(tǒng)、圖智能系統(tǒng)等，目前是正在逐漸興起的技術(shù)。 在計算機中，按照顏色和灰度的多少可以將圖像分為二值圖像、灰度圖像、索引圖像和真彩色RGB圖像四種基本類型。大多數(shù)圖像處理軟件都支持這四種類型的圖像。
