选择深度学习,现在传统方法做图像处理基本是比不过深度学习做图像处理,如果你要学深入,就多学机器学习理论 图像处理指的是一个领域,深度学习只是工具库中的一个工具,其实并不矛盾。图像处理本质上是多维信号的分析与处理,涉及到很多方面的综合知识,如果想有比较大的收获就选图像处理。深度学习就是神经网络,如果导师有确定的研究课题,期望你用深度学习的方法去解决,也不失为一种选择,建议可以和导师认真讨论一下听听老师的想法。下图的书是比较好的入门教材,选图像处理的话可以认真研读一下。 用深度学习做图像处理啊,多么好的一个方向,For example "Image denoising based on deep learning" 看院校和导师的学生去向,选对口的。说实话硕士做不出来什么,都是找轮子配接口直接用。相对来说深度学习可应用的面更广,重点考虑。最终建议选导师团队擅长的。 我研究生也是学了点算法,感觉都差不多优化算法喝智能算法就那几种 主要是自己能不能举一反三,能不能根据具体情况来优化所选的算法 我不知道你的具体专业,听起来应该是计算机方向的。现在人工智能是一个大的研究方向,这里的图像处理算法是一个综合性较强的,需要你把图像数据从扫描到接受到识别等一系列过程都做好,不一定做精。但深度学习不一样,深度学习是机器学习新兴的,也是最难的,如果把它用但图像处理中,它就是图像识别中最精髓的部分。如果你的数学好,并且有精力,有耐力,我建议你学习深度学习方向。我就是算法工程师,人工智能绝对是新兴方向,智能学习算法又是人工智能的精髓,而深度学习正是精髓中的精髓,它虽然兴起不过二三十年,但发展最快。你可以去各招聘网上看一下,深度学习很受欢迎 近10年,这2个方向己被做烂了。 这两者并不冲突。图像处理是一个大的研究领域,图像处理的算法有很多种,你可以先掌握一些基本的图像处理算法,如滤波,增强,锐化,变换,匹配等等。而深度学习可以用来解决图像处理领域内的实际问题,比如做图像匹配,目标检测等,都可以用深度学习算法来完成。 图像处理技术应该是比较容易突破,当然了,是被别人突破,这种事是很常见的,也许就是一天早上突然宣布,某国外研究人员改善了算法,技术出现了质的突破,那你的研究也就宣告终结了,而深度学习不那么容易,或许能让你有机会有一些作为, 深度学习是方法,可以解决很多ai问题,包括图像处理,图像处理是应用方向,解决图像处理的方法库很多,如opencv,两个无法并列做选择