图像处理研究生没有课题

问：研究生学习图像处理，需要哪些基础课程？

1. 答：图像编码技术、图像分割等。
   图像处理的各个内容是互相有联系的。一个实用的图像处理系统往往结合应用几种图像处理技术才能得到所需要的结果。图像编码技术可用以传输和存储图像。图像增强和复原可以是图像处理的最后目的，也可以是为进一步的处理作准备。
   通过图像分割得出的图像特征可以作为最后结果，也可以作为下一步图像分析的基础。图像匹配、描述和识别对图像进行比较和配准，通过分制提取图像的特征及相互关系，得到图像符号化的描述，再把它同模型比较，以确定其分类。
   扩展资料：
   图像处理要求规定：
   1、简歼图像增强的目的是改善图像的视觉效果，它是各种技术的汇集，还没有形成一套通用的理论。图像增强技术有对比度处理、直方图修正、噪音处理、边缘增强、变换处理和伪彩色等漏咐衡。在多媒体应用中，对各类图像主要进行图像增强处理，各类图像处返做理软件都支持图像增强技术。
   2、图像的几何处理方法为经过运算，改变图像的像素位置和排列顺序，从而实现图像的放大与缩小、图像旋转、图像镜像、以及图像平移等效果的处理过程。
   参考资料来源：百度百科-图像处理

问：研究生阶段，数字图像处理和模式识别，会开设哪些课程呢？难学吗？

1. 答：一般学校都是选课制的，也就是说课程分为学位基础课，专业基础课和公共基础课。学位基础课和专业基础课要求在多少学分以上，总学分在多少以上，修够学分就可以毕竖悔桥业。
   学位基础课包括随机过程，矩阵论或者矩阵代数，数值分析，硕士学位英语。
   专业基础课模式识别和数字图像处理两门课建议一定要选，其他的看导师要求和个人情况。余猛
   公共基础课建议以应用数学为主。
   关于前做难学与否的问题我个人观点是看你愿意不愿意多学，基本上到了这个阶段从学的角度已经没有很多要求了，如果只是想毕业的话只需要在某一个问题上深入研究，多找一些资料和文献看一下，然后做出来毕业论文不成问题。比如你做个人脸识别，只需要深入研究一下神经网络的某种算法，然后看一看相关文献，选好题以后做出来实验结果就足以毕业了。
   但是如果想把整个理论体系研究透彻的话，那就需要很多的精力投入，学习的难度只能是看你想研究的深度和广度。
   所以说总体而言要毕业没有什么难度，只要下一些功夫做点学术工作就可以，但是要很深入的学习那会非常困难。当然这个情况也不仅适用于这一个专业，其他的工科专业也是如此。
2. 答：电子信息工程数字图像处理专业的学生会学到，也是必须学的，难度是有的

问：研究生图像处理方向具体学哪些知识，用哪些软件？

1. 答：你说的图像处理其实也不是很具体。。。我当初学的是计算机科学技术、你这个州神方向有点窄了。。看你老师搞什么方向了。图像处理里边也有很多东西呢。内容加密水印、用MATLAB编程搞算法处理图像、用向量机、神经网络、其他的模式识别技术完成册春亏图像识别与确认。采集、增强什么的。。。小方向可以拓展到很多森并方向。编程软件当然就是语言类的、其他的像MATLAB也可以用。。。望采纳
2. 答：我们实验室就是做FPGA图像处理的。建议你学差段习一下《信号与系统》，《数字信号处理》。然后学习一下冈萨雷斯写的《数字图像处理》那本书。有了基础之后，选定一个方向进行具体研究。图虚液誉像处理的方向比较多，图像增强，图像复原，图像压缩，图像分割等等。个人感觉FPGA做图像预处理（譬如图像去噪）比较好，如果涉及较为复杂的算法，用FPGA就需要深厚的功底。埋谨毕竟FPGA的计算能力不强。总之，你先把基础打好，然后选定一个喜欢的方向深入研究。FPGA只是实现的工具。
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3. 答：请问:图象处理和模式识别考研需要哪些知识,需要做哪些准备? 必须要学C++吗?
4. 答：请问你是那个学校的？我研究生是学图像处理的。
5. 答：大体上分为低级图像处理和高级图像处理，前者主要涉及一些预处稿激枝理，可以看冈萨雷斯的数字图像处理，键敏后者主要是模式识别，麻省理工的computer vision a modern approa很经典。如果想从事铅弯这方面工作请学好C++。