请问大家AI图像处理与传统图像处理各自有何优劣？

一、请问大家AI图像处理与传统图像处理各自有何优劣？

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。

二、医学图像处理和视频图像处理？

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

三、图像处理是信息与信号处理方向吗？

是的，图像处理是信息与信号处理方向的一个重要分支。它涉及到数字信号处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多个领域，是一门交叉学科。在图像处理领域中，需要对数字图像进行采集、表示、压缩、增强、恢复、分割、识别等处理，以达到对图像信息的提取、分析、理解和应用。

四、cad与ps哪个处理图像更好？

ps 更好。 ps主要是对图像进行编辑美化

五、图像与视频处理专业就业薪资？

根据行业和地区的不同，图像与视频处理专业的就业薪资可能会有所差异。一般来说，就业薪资可以分为初级、中级和高级三个层次。以下是一些大致的参考薪资范围：初级职位：一般工作经验不到2年，薪资范围可能在每月4000-8000元人民币（在中国）或每年40,000-80,000美元（在美国）。中级职位：具有2-5年工作经验，可能有一定的技术专长，薪资范围可能在每月8000-15000元人民币（在中国）或每年80,000-150,000美元（在美国）。高级职位：具有5年以上工作经验，可能具备领导能力和高级技术专长，薪资范围可能在每月15000元以上人民币（在中国）或每年150,000美元以上（在美国）。需要注意的是，这只是一个大致的参考范围，实际的薪资还受到公司规模、个人能力、地理位置和行业需求等因素的影响。

六、图像与视频处理专业就业前景？

图像与视频处理是一门广泛的学科，涉及计算机科学、数学、统计学、信号处理等多个领域。在当今数字化的时代，图像与视频处理技术在许多行业中都有广泛的应用，如医学影像、机器视觉、自动驾驶、安防监控、广告制作、影视制作等等。因此，图像与视频处理专业的就业前景非常广阔，需求量不断增加。

在就业方面，图像与视频处理专业的毕业生可以选择在科技公司、医疗机构、广告公司、安防公司、影视制作公司等各个领域就业。此外，一些相关领域的公司也会聘请图像与视频处理专业的人才担任高级研究员、数据科学家、算法工程师等职位。总的来说，图像与视频处理专业有很好的就业前景，且随着技术的不断发展，市场需求也会不断增加。

七、图形与图像处理技术是什么？

《图形与图像处理技术》是2011年清华大学出版社出版的图书，作者是张枝军。

八、模式识别与智能系统与图像处理？

这个主要要看导师了。

九、图像识别与图像处理的区别

近年来，随着人工智能的飞速发展，图像处理和图像识别成为了研究的热点之一。但是，很多人对于图像识别和图像处理往往存在一定的误解，认为它们是相同的概念。然而，实际上，图像识别与图像处理是完全不同的两个领域，具有不同的目标和方法。

图像处理

图像处理是指对图像进行一系列的算法操作，以改善图像的质量、增强图像的特征或提取图像的信息。图像处理可以包括图像的滤波、增强、降噪、锐化等操作。图像处理的目标是通过算法的手段来改变图像的外观或特征，使图像在视觉上更加清晰、美观或适合特定的应用需求。

图像处理的方法主要包括基于数学模型的传统图像处理方法和基于深度学习的卷积神经网络方法。传统方法通常采用一些经典的算法，如高斯滤波、边缘检测等，对图像进行处理。而基于深度学习的方法则通过训练神经网络来学习图像特征的提取和图像的变换。图像处理广泛应用于图像编辑、图像增强、图像复原等领域。

图像识别

图像识别是一种自动化技术，旨在通过计算机程序对图像进行分析和理解，识别和分类图像中的对象或场景。图像识别的目标是从输入的图像中提取有用的信息，并将其与预先定义的类别进行比对和匹配。图像识别可以用于人脸识别、物体检测、场景理解等领域。

图像识别的方法主要包括传统的机器学习方法和深度学习方法。传统方法常常基于特征提取和分类器的组合来实现图像识别。而深度学习方法则利用深度神经网络来自动学习图像的特征并进行分类。深度学习在图像识别领域取得了很大的突破，尤其是在大规模数据集的训练过程中能够获得更好的识别效果。

图像识别与图像处理的区别

尽管图像识别和图像处理的目标和方法有所不同，但它们之间也存在一定的联系和重叠。图像识别通常需要对图像进行预处理，以提取有用的特征；而图像处理技术在实际应用中，也常常需要借助图像识别的技术来辅助完成任务。

总的来说，图像处理更注重对图像的改变和优化，通过一系列的算法操作来达到预设的目标。而图像识别则更注重对图像中的对象或场景进行分析，通过训练模型来识别和分类图像中的内容。

图像识别和图像处理的不同点可以总结为以下几个方面：

• 目标不同：图像处理的目标是通过操作和变换图像来改善图像的质量和特征；而图像识别的目标是从图像中提取有用的信息，进行分类和匹配。
• 方法不同：图像处理使用传统的算法和深度学习技术对图像进行处理，主要包括滤波、增强、复原等操作；而图像识别则依赖于图像的特征提取和分类器的训练，主要包括特征提取、分类与匹配等过程。
• 应用领域不同：图像处理广泛应用于图像编辑、图像增强、图像复原等领域；而图像识别常用于人脸识别、物体检测、场景理解等领域。

图像处理和图像识别作为人工智能领域的重要组成部分，各自在不同的应用场景中具有着重要的作用。准确理解图像识别和图像处理的区别，对于正确选择和应用相关技术具有重要意义。

未来，随着人工智能技术的不断进步和发展，图像识别和图像处理的应用前景将更加广阔。无论是在医疗影像、智能安防、自动驾驶等领域，还是在日常生活中的智能手机、相机等设备中，图像处理和图像识别将为我们带来更多便利和智能化的体验。

十、图像处理与图像识别的关系

图像处理和图像识别是数字图像处理领域中两个重要的概念，它们之间有着紧密的关联。图像处理是指对数字图像进行各种算法和技术处理的过程，旨在改善图像的质量、增强图像的特征、提取图像的信息等。而图像识别则是指通过计算机算法和模型，将图像中的物体、场景、文字等信息自动识别并分类。

图像处理的基本概念

图像处理主要涉及到对图像进行各种空间域和频域的处理。在空间域中，常见的图像处理操作包括图像的增强、滤波、锐化、平滑等。这些操作通过改变图像的像素值以及像素间的关系，来实现对图像质量的改善或特定目标的实现。

在频域中，图像通常会通过傅里叶变换或小波变换等方法，将图像从空间域转换为频域表示。这样做的目的是为了更好地理解图像的频率特性，并在频域进行一些处理，比如滤波、压缩等。

图像识别的基本概念

图像识别是一种基于计算机视觉的技术，旨在实现对图像中物体、场景、文字等的自动识别和分类。图像识别的核心是提取图像中的特征，并将这些特征与已有的模型进行匹配，从而实现对图像内容的准确识别。

图像识别主要包括图像分类、目标检测和图像分割等任务。图像分类是指将图像分为不同的预定义类别；目标检测是指在图像中定位和识别特定目标；图像分割是指将图像分割为不同的区域或对象。

图像处理与图像识别的关系

图像处理和图像识别是紧密相关的领域，它们之间存在着相互依赖的关系。

首先，图像处理是图像识别的基础。在进行图像识别之前，通常需要对图像进行预处理，以提高图像的质量和减少噪声。这包括图像的去噪、增强、归一化等操作，这些操作可以帮助图像识别算法更好地提取图像的特征。

其次，图像处理可以为图像识别提供更多的信息。通过图像处理技术，我们可以从图像中提取出更多的特征，比如纹理特征、颜色特征、形状特征等。这些特征可以作为图像识别算法的输入，帮助算法更准确地进行识别和分类。

最后，图像处理和图像识别相互促进、相互发展。图像处理的发展为图像识别提供了更多的方法和工具，比如基于深度学习的图像识别算法。而图像识别的不断进步也推动了图像处理技术的发展，比如从传统的图像处理方法向基于机器学习和神经网络的方法转变。

图像处理与图像识别的应用

图像处理和图像识别在许多领域中都有着广泛的应用。

在医学领域，图像处理和图像识别被用于医学影像的分析和诊断，如CT扫描、MRI图像等。通过图像处理技术，医生可以对图像进行增强，以更清晰地观察病灶和异常。而图像识别则可以帮助医生自动识别和定位疾病，比如智能辅助诊断。

在安防领域，图像处理和图像识别被广泛应用于视频监控和人脸识别等任务。通过图像处理技术，可以对视频进行实时处理和分析，进行目标检测和跟踪。而图像识别则可以用于人脸识别和行为分析，实现对安全问题的监测和预警。

在无人驾驶领域，图像处理和图像识别是关键技术之一。通过对车载摄像头获取的图像进行处理和识别，可以实现对道路上的车辆、行人、交通标志等的识别和分析，从而实现自动驾驶和智能交通控制。

结论

图像处理和图像识别是数字图像处理领域中两个紧密相关的概念。图像处理为图像识别提供了基础和支持，而图像识别则推动了图像处理技术的发展和应用。它们在许多领域中都有着广泛的应用，如医学、安防、无人驾驶等。随着深度学习和人工智能的不断发展，图像处理和图像识别的前景更加广阔，将为人们的生活带来更多的便利和创新。