圖像演算法先進性

A. 數字圖像處理演算法優劣的衡量指標有哪些圖像失真程度有木有衡量指標

一幅圖形或者圖像被分割成像素矩陣，每個像素表示圖像獨立的點，而一幅圖像中所使用像素的個數就是解析度，像素的大小取決於解析度。
也就是說圖像的失真程度跟其解析度相關，解析度越大，像素越高，圖像越清晰，越不會失真。

B. 圖像處理演算法包含技術

1.輸入圖像雜訊的平滑
2.對比度增強和邊緣檢測信號的預處理
3.分類識別結果的在處理

C. 圖像平滑演算法的幾種方法比較

你可以去下載一下CxImage的Demo，裡面有關於幾種平滑演算法的例子，可以很直觀的看出來，也可以去看他的源代碼裡面的具體演算法

地址如下：
http://www.codeproject.com/KB/graphics/cximage.aspx

D. 做圖像識別演算法用什麼語言好

圖像識別 C++ 語言是最好的。
有C的基礎，入門很容易。
再往下就看你的天賦和學習能力了。

E. 圖像演算法應用的領域主要有哪些

應用領域
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
1）航天和航空技術方面
航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區進行大量的空中攝影。對由此得來的照片進行處理分析，以前需要僱用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。從60年代末以來，美國及一些國際組織發射了資源遙感衛星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由於成像條件受飛行器位置、姿態、環境條件等影響，圖像質量總不是很高。因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須採用數字圖像處理技術。如LANDSAT系列陸地衛星，採用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區以18天為一周期進行掃描成像，其圖像解析度大致相當於地面上十幾米或100米左右（如1983年發射的LANDSAT-4，解析度為30m）。這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信號存入磁帶中，在衛星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然後由處理中心分析判讀。這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須採用很多數字圖像處理方法。現在世界各國都在利用陸地衛星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦產量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業規劃（如土壤營養、水份和農作物生長、產量的估算等），城市規劃（如地質結構、水源及環境分析等）。我國也陸續開展了以上諸方面的一些實際應用，並獲得了良好的效果。在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發揮了相當大的作用。

F. 圖像處理和計算機視覺的區別

1、程度不同

圖像處理，用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術。

計算機視覺是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

2、內容不同

圖像處理技術一般包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。

計算機視覺技術包括圖像獲取、預處理、特徵提取、檢測分割、高級處理。

3、應用程度不同

圖像處理應用於：攝影及印刷、衛星圖像處理、醫學圖像處理、面孔識別，特徵識別、顯微圖像處理、汽車障礙識別

計算機視覺應用於：視覺是各個應用領域，如製造業、檢驗、文檔分析、醫療診斷，和軍事等領域中各種智能/自主系統中不可分割的一部分。由於它的重要性，一些先進國家，例如美國把對計算機視覺的研究列為對經濟和科學有廣泛影響的科學和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰。

G. 圖像演算法工程師需要扎實的VC++編程能力嗎

圖像處理中演算法很重要，所以數學根底是必須的。當然也不是說開發圖像處理應用的公司只做演算法，也會有用戶交互，產品升級，特徵控制，軟體授權，等等諸多方面的內容，看你怎麼發展了，對於感興趣的事就不要說什麼復雜困難，否則還不如趁早放棄。C語言是移植性強的語言，而且更接近底層，如果寫演算法應該學習。C++從 功能上來說是C的擴展集合，對C的關鍵字是兼容的，不過兩者的設計理念差距很大。如果真想做，就學吧。

H. 視覺演算法和圖像演算法的區別

兩者其實差別都不算很大，從專業本身來說，模式識別研發就比如汽車的車牌，你怎麼去識別，圖像演算法主要研究目的就是比如車牌你怎麼讓他更清楚地被你採集後得到有用的信息，還原圖片的原來面目等。都是演算法類的研究，當然演算法也是離不開程序的，如果你對軟體不敢新區，那麼這兩個專業都不是適合你。

I. 圖像處理幾個演算法的實現開題報告

怎麼寫開題報告呢？
首先要把在准備工作當中搜集的資料整理出來，包括課題名稱、課題內容、課題的理論依據、參加人員、組織安排和分工、大概需要的時間、經費的估算等等。
第一是標題的擬定。課題在准備工作中已經確立了，所以開題報告的標題是不成問題的，把你研究的課題直接寫上就行了。比如我曾指導過一組同學對倫教的文化諸如「倫教糕」、倫教木工機械、倫教文物等進行研究，擬定的標題就是「倫教文化研究」。
第二就是內容的撰寫。開題報告的主要內容包括以下幾個部分：
一、課題研究的背景。 所謂課題背景，主要指的是為什麼要對這個課題進行研究，所以有的課題乾脆把這一部分稱為「問題的提出」，意思就是說為什麼要提出這個問題，或者說提出這個課題。比如我曾指導的一個課題「倫教文化研究」，背景說明部分里就是說在改革開放的浪潮中，倫教作為珠江三角洲一角，在經濟迅速發展的同時，她的文化發展怎麼樣，有哪些成就，對居民有什麼影響，有哪些還要改進的。當然背景所敘述的內容還有很多，既可以是社會背景，也可以是自然背景。關鍵在於我們所確定的課題是什麼。
二、課題研究的內容。課題研究的內容，顧名思義，就是我們的課題要研究的是什麼。比如我校黃姝老師的指導的課題「佛山新八景」，課題研究的內容就是：「以佛山新八景為重點，考察佛山歷史文化沉澱的昨天、今天、明天，結合佛山經濟發展的趨勢，擬定開發具有新佛山、新八景、新氣象的文化旅遊的可行性報告及開發方案。」
三、課題研究的目的和意義。
課題研究的目的，應該敘述自己在這次研究中想要達到的境地或想要得到的結果。比如我校葉少珍老師指導的「重走長征路」研究課題，在其研究目標一欄中就是這樣敘述的：
1、通過再現長征歷程，追憶紅軍戰士的豐功偉績，對長征概況、長征途中遇到了哪些艱難險阻、什麼是長征精神，有更深刻的了解和感悟。
2、通過小組同學間的分工合作、交流、展示、解說，培養合作參與精神和自我展示能力。
3、通過本次活動，使同學的信息技術得到提高，進一步提高信息素養。
四、課題研究的方法。
在「課題研究的方法」這一部分，應該提出本課題組關於解決本課題問題的門路或者說程序等。一般來說，研究性學習的課題研究方法有：實地調查考察法(通過組織學生到所研究的處所實地調查，從而得出結論的方法)、問卷調查法（根據本課題的情況和自己要了解的內容設置一些問題，以問卷的形式向相關人員調查的方法）、人物采訪法（直接向有關人員采訪，以掌握第一手材料的方法）、文獻法（通過查閱各類資料、圖表等,分析、比較得出結論）等等。在課題研究中，應該根據自己課題的實際情況提出相關的課題研究方法，不一定面面俱到，只要實用就行。
五、課題研究的步驟。
課題研究的步驟，當然就是說本課題准備通過哪幾步程序來達到研究的目的。所以在這一部分里應該著重思考的問題就是自己的課題大概准備分幾步來完成。一般來說課題研究的基本步驟不外乎是以下幾個方面：准備階段、查閱資料階段、實地考察階段、問卷調查階段、采訪階段、資料的分析整理階段、對本課題的總結與反思階段等。
六、課題參與人員及組織分工。
這屬於對本課題研究的管理范疇，但也不可忽視。因為管理不到位，學生不能明確自己的職責，有時就會偷懶或者互相推諉，有時就會做重復勞動。因此課題參與人員的組織分工是不可少的。最好是把所有的參與研究的學生分成幾個小組，每個小組通過民主選舉的方式推選出小組長，由小組長負責本小組的任務分派和落實。然後根據本課題的情況，把相關的研究任務分割成幾大部分，一個小組負責一個部分。最後由小組長組織人員匯總和整理。
七、課題的經費估算。
一個課題要開展，必然需要一些經費來啟動，所以最後還應該大概地估算一下本課題所需要 的資金是多少，比如搜集資料需要多少錢，實地調查的外出經費，問卷調查的印刷和分發的費用，課題組所要佔用的場地費，有些課題還需要購買一些相關的材料，結題報告等資料的印刷費等等。所謂「大軍未動，糧草先行」，沒有足夠的資金作後盾，課題研究勢必舉步維艱，捉襟見肘，甚至於半途而廢。因此，課題的經費也必須在開題之初就估算好，未雨綢繆，才能真正把本課題的研究做到最好。

J. 圖像演算法工程師就業難度如何

目前來講就業應該還可以，同部門演算法薪資也會比軟體工程師要高一點點。