數字圖像處理專業就業前景怎麼樣

數字圖像處理是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特徵等處理的方法和技術。下面是小編為你整理的數字圖像處理專業就業前景，希望對你有幫助。

就我看來，個人覺得圖像處理的就業還是不錯的。首先可以把圖像看成二維、三維或者更高維的信號，從這個意義上來説，圖像處理是整個信號處理裏面就業形勢最好的，因為你不僅要掌握(一維)信號處理的基本知識，也要掌握圖像處理(二維或者高維信號處理)的知識。其次，圖像處理是計算機視覺和視頻處理的基礎，掌握好了圖像處理的基本知識，就業時就可以向這些方向發展。目前的模式識別，大部分也都是圖像模式識別。在實際應用場合，採集的信息很多都是圖像信息，比如指紋、條碼、人臉、虹膜、車輛等等。説到應用場合，千萬不能忘了醫學圖像這一塊，如果有醫學圖像處理的背景，去一些醫療器械公司或者醫療軟件公司也是不錯的選擇。圖像處理對編程的要求比較高，如果編程很厲害，當然就業也多了一個選擇方向，並不一定要侷限在圖像方向。

下面談談我所知道的一些公司信息，不全，僅僅是我所瞭解到的或者我所感興趣的，實際遠遠不止這麼多。

搜索方向

基於內容的圖像或視頻搜索是很多搜索公司研究的熱點。要想進入這個領域，必須有很強的編程能力，很好的圖像處理和模式識別的背景。要求高待遇自然就不錯，目前這方面的代表公司有微軟、google、yahoo和百度，個個鼎鼎大名。

醫學圖像方向

目前在醫療器械方向主要是幾個大企業在競爭，來頭都不小，其中包括Simens、GE、飛利浦和柯達，主要生產CT和MRI等醫療器材。由於醫療器械的主要功能是成像，必然涉及到對圖像的處理，做圖像處理的很有機會進入這些公司。它們在國內都設有研發中心，simens的在上海和深圳，GE和柯達都在上海，飛利浦的在瀋陽。由於醫療市場是一個沒有完全開發的市場，而一套醫療設備的價格是非常昂貴的，所以在這些地方的待遇都還可以，前景也看好。國內也有一些這樣的企業比如深圳安科和邁瑞

計算機視覺和模式識別方向

我沒去調研過有哪些公司在做，但肯定不少，比如指紋識別、人臉識別、虹膜識別。還有一個很大的方向是車牌識別，這個我倒是知道有一個公司高德威智能交通似乎做的很不錯的樣子。目前視頻監控是一個熱點問題，做跟蹤和識別的可以在這個方向找到一席之地。

上海法視特位於上海張江高科技園區，在視覺和識別方面做的不錯。北京的我也知道兩個公司：大恆和凌雲，都是以圖像作為研發的主體。

視頻方向

一般的高校或者研究所側重在標準的制定和修改以及技術創新方面，而公司則側重在編碼解碼的硬件實現方面。一般這些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，選擇了這個方向，只要做的還不錯，基本就不愁飯碗。由於這不是我所感興趣的方向，所以這方面的公司的信息我沒有收集，但平常在各個bbs或者各種招聘網站經常看到。

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。隨着人類活動範圍的不斷擴大，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衞星遙感技術中。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衞星(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系列陸地衞星，採用多波段掃描器(MSS)，在900km高空對地球每一個地區以18天為一週期進行掃描成像，其圖像分辨率大致相當於地面上十幾米或100米左右(如1983年發射的LANDSAT-4，分辨率為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，在衞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衞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)。中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。

2)生物醫學工程方面

數字圖像處理在生物醫學工程方面的應用十分廣泛，而且很有成效。除了上面介紹的CT技術之外，還有一類是對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫學診斷方面都廣泛地應用圖像處理技術。

3)通信工程方面

當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。具體地講是將電話、電視和計算機以三網合一的方式在數字通信網上傳輸。其中以圖像通信最為複雜和困難，因圖像的數據量十分巨大，如傳送彩色電視信號的速率達100Mbit/s以上。要將這樣高速率的數據實時傳送出去，必須採用編碼技術來壓縮信息的比特量。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。

4)工業和工程方面

在工業和工程領域中圖像處理技術有着廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量、並對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和製造技術中採用工業視覺等等。其中值得一提的是研製具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機器人，將會給工農業生產帶來新的激勵，目前已在工業生產中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。

5)軍事公安方面

在軍事方面圖像處理和識別主要用於導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等;公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑑別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。目前已投入運行的高速公路不停車自動收費系統中的車輛和車牌的自動識別都是圖像處理技術成功應用的例子。

6)文化藝術方面

目前這類應用有電視畫面的數字編輯，動畫的製作，電子圖像遊戲，紡織工藝品設計，服裝設計與製作，髮型設計，文物資料照片的複製和修復，運動員動作分析和評分等等，現在已逐漸形成一門新的藝術--計算機美術。

7)機器人視覺

機器視覺作為智能機器人的重要感覺器官，主要進行三維景物理解和識別，是目前處於研究之中的開放課題。機器視覺主要用於軍事偵察、危險環境的自主機器人，郵政、醫院和家庭服務的智能機器人，裝配線工件識別、定位，太空機器人的自動操作等。

8)視頻和多媒體系統

目前，電視製作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統中靜止圖像和動態圖像的採集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。

9)科學可視化

圖像處理和圖形學緊密結合，形成了科學研究各個領域新型的研究工具。

10)電子商務

在當前呼聲甚高的電子商務中，圖像處理技術也大有可為，如身份認證、產品防偽、水印技術等。

總之，圖像處理技術應用領域相當廣泛，已在國家安全、經濟發展、日常生活中充當越來越重要的角色，對國計民生的作用不可低估。

研究方向

自20世紀60年代第三代數字計算機問世以後，數字圖像處理技術出現了空前的發展，在該領域中需要進一步研究的問題主要有如下五個方向：

1)在進一步提高精度的同時着重解決處理速度問題;

2)加強軟件研究，開發新的處理方法，特別要注意移植和借鑑其他學科的技術和研究成果，創造新的處理方法;

3)加強邊緣學科的研究工作，

促進圖像處理技術的發展;

4)加強理論研究，逐步形成處理科學自身的理論體系;

5)時刻注意圖像處理領域的標準化問題。

處理信息量很大

數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白圖像，要求約64kbit的數據量;對高分辨率彩色512×512圖像，則要求768kbit數據量;如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～22.5Mbit數據量。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。

佔用頻帶較寬

數字圖像處理佔用的頻帶較寬。與語言信息相比，佔用的頻帶要大幾個數量級。如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上，技術難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。

各像素相關性大

數字圖像中各個像素是不獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，其相關係數可達0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關性比幀內相關性一般説還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。

無法復現全部信息

由於圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復現三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背後部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點圖像。在理解三維景物時需要知識導引，這也是人工智能中正在致力解決的知識工程問題。

受人的因素影響較大

數字圖像處理後的圖像一般是給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。由於人的視覺系統很複雜，受環境條件、視覺性能、人的情緒愛好以及知識狀況影響很大，作為圖像質量的評價還有待進一步深入的研究。另一方面，計算機視覺是模仿人的視覺，人的感知機理必然影響着計算機視覺的研究。例如，什麼是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關係，優先敏感的結構、屬性和時間特徵等，這些都是心理學和神經心理學正在着力研究的課題。