Estudiante de Posgrado en Codificación Estadística Aplicada
(1)El procesamiento de imágenes digitales es un tema interdisciplinario. Es el área más prometedora y desafiante para el futuro desarrollo tecnológico inteligente.
El campo de investigación es amplio y profundo, y los campos de aplicación son muy amplios. Cada campo puede brindarle estabilidad para toda la vida. Jaja, déjame darte algunos ejemplos populares con los que estás familiarizado.
En lo que respecta a la profesión de la comunicación, considerando que la capacidad de lo que el remitente quiere transmitir (flujo de vídeo) es demasiado grande y el canal (ancho de banda) utilizado para la transmisión no siempre es suficiente, queremos evitar perder demasiada información, hacer que lo que se va a transmitir sea más pequeño (codificación de compresión) y luego decodificarlo en el extremo receptor para restaurar la apariencia original de la señal. Luego aparece una aplicación típica del procesamiento de imágenes digitales: compresión y transmisión de imágenes (o comunicación de imágenes) (como: estándar de compresión JPEG para imágenes fijas; estándar MPEG dinámico, estándares similares en telecomunicaciones son H.264, y en entretenimiento MP4 también cae en esta categoría). El contenido principal de la investigación es desarrollar algoritmos de codificación y decodificación de imágenes más efectivos (ahora hay muchos chips de codificación y decodificación implementados en hardware, y los indicadores de rendimiento específicos son diferentes de los estándares aplicables).
El reconocimiento biométrico con el que está familiarizado es la aplicación del procesamiento de imágenes digitales en el campo de la seguridad de la información (incluido el reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento de iris, reconocimiento facial, etc., por supuesto, el reconocimiento de matrículas utilizado). En el sistema de transporte la tecnología es similar. El modo general es: preprocesamiento de imágenes (como eliminación de ruido, mejora, etc.), extracción de características invariantes y coincidencia de características en la biblioteca de características => reconocimiento;
Y el procesamiento de imágenes digitales que realmente se centra en lo más software y hardware avanzados Los campos de aplicación incluyen (matar y salvar personas, jaja):
Militar: en primer lugar, los tipos de datos de imágenes incluyen todas las bandas de frecuencia de imágenes (como radio (imágenes de radar), infrarrojos, luz visible, ultravioleta, rayos X) y se puede obtener la imagen. . . Puede comprenderlo abriendo el espectro electromagnético) y también es posible utilizar imágenes de eco acústico, como el sonar. Nunca entiendas que la imagen es una imagen unilateral de luz visible. Ésta es la limitación del ojo humano, jaja.
Incluye principalmente estos contenidos de investigación: adquisición de objetivos, bloqueo de objetivos y seguimiento de objetivos.
Procesamiento de imágenes médicas: imágenes por tomografía computarizada, imágenes por resonancia magnética, ultrasonido, imágenes por rayos X. . .
Contenido principal de la investigación: eliminación de ruido de imágenes, mejora de imágenes, reconocimiento de imágenes, visualización tridimensional, etc.
Robot Vision: Ah, los robots de hoy siguen siendo muy estúpidos. Es bueno poder sortear obstáculos por tu cuenta. Trabajen duro, colegas.
(2) Al ser una materia interdisciplinaria, es necesario dominar muchos conocimientos básicos.
La base de las matemáticas y la física es muy importante: las matemáticas avanzadas de pregrado, el álgebra lineal, la probabilidad y la estadística son, por supuesto, los cursos más básicos de física matemática de posgrado: teoría de matrices; aprender bien, especialmente los dos primeros;
Cursos profesionales: sistema de señales; procesamiento de señales digitales (especialmente para comprender la teoría de Fourier (curso de posgrado) procesamiento de señales digitales moderno (recomendado: Zhang Xianda, Tsinghua Publishing) Por supuesto, es bueno aprender bien la teoría de la transformada de wavelets (esto requiere una buena base en la teoría funcional y la ciencia de las redes neuronales);
Chino: Jaja, tenemos que admitir que el procesamiento de imágenes digitales está actualmente cerca y la tecnología occidental aún está avanzada. Intenta aprender bien el inglés. Estarás muy relajado al buscar información, y lo estarás aún más al realizar intercambios académicos. . .
Aplicación informática: Sólo ideas. Si no puedes realizar tus propias ideas, te quedarás simplemente hablando en papel. Mejore sus habilidades de ingeniería y aprenda las estructuras de datos en C/C. Se recomienda utilizar STL al programar.
Resumen: Soy doctor en procesamiento de imágenes. Llevo varios años trabajando. Solía hacer "matar" pero ahora "rescatar gente", jaja. Le he dado un resumen aproximado del campo de investigación aplicada del procesamiento de imágenes digitales y espero que le resulte útil. Este campo es vasto y profundo, y sólo perseverando y soportando las dificultades podremos lograr algo.
Con respecto a la dirección del tema, las sugerencias son:
(1) Interés primero (elija su propia dirección de investigación de acuerdo con sus propios intereses y también debe considerar la industria en la que participará en el futuro);
(2) Seleccione las capacidades RD actuales de su jefe y las condiciones experimentales más sólidas. La elección de una dirección temática no es arbitraria, debe combinarse con sus planes profesionales futuros y sus propios intereses y pasatiempos, y considerarse de manera integral bajo las condiciones existentes que su jefe pueda brindarle.
Después de seleccionar el contenido de la investigación, concéntrese en revisar la literatura relevante (es mejor leer primero artículos resumidos y artículos relacionados en el país y en el extranjero, y luego recopilar más artículos académicos profesionales)