医学图像处理就业前景？-科压科技

一、医学图像处理就业前景？

回答如下：医学图像处理是一个快速发展的领域，随着医疗科技的不断进步，医学图像处理技术在医疗领域的应用越来越广泛，其就业前景也越来越广阔。一些就业方向包括：

1. 医学影像分析师：负责对医学影像进行分析，提取有用信息，帮助医生进行诊断和治疗。

2. 医学图像算法工程师：负责开发和优化医学图像处理算法，提高医学图像处理的效率和准确性。

3. 医学图像产品经理：负责医学图像产品的研发和推广，以满足医疗机构的需求。

4. 医学图像技术支持：负责解决医学图像处理设备使用中的问题，提供技术支持。

总之，医学图像处理领域的就业前景非常广阔，同时也需要具备较高的专业技能和严谨的工作态度。

二、人工智能图像处理前景？

人工智能图像处理不错，目前以图像处理为基础的视觉公司不断出现，著名的ai四小龙已经纷纷上市或者启动上市，图像处理在人脸识别安防，工业互联网等有些广泛的应用，现在另一块图像处理也是广大区域，医学图像处理，现在各种ai医学图像处理也是当前过热领域

三、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

四、人工智能图像处理方向的前景和就业如何？

没有特别的优势，又回落到人工智能火之前的境况。

行业越来越冷静，画大饼忽悠钱的事门槛高了，项目落地才有钱赚。

人工智能图像处理项目落地难：

确定的细分应用场景
高度定制化的传统算法研究或者深度网络模型训练
部署到应用平台也有成本要求，需要针对平台的移植，优化

到后来挣得就是辛苦钱。

五、医学图像识别就业前景？

这个专业就业前景应该说来还是不错的。因为如今随着社会生活水平提升，人们越来越重视健康问题，而医学作为重要保障，对于人才的需求也越来越大，医学图像识别在医学体系中占有重要地位，各大医院非常需要这样的专业人才，相信是就业市场一片光明。

六、什么是医学图像处理？

生物医学图像处理课程由生物医学成像和生物医学图像处理两部分组成，是生物医学工程专业的主干课程。生物医学成像及图像处理在生命科学研究、医学诊断、临床治疗等方面起着重要的作用，X射线、CT、MRI的发现或发明者获得诺贝尔奖，就是其重要价值的印证。生物医学图像处理课程旨在让学生掌握生物医学成像和图像处理方面的基本原理、方法和发展趋势，培养学生解决该方面实际问题的能力，拓宽学生的知识基础，提高学生素质，使学生也具有解决一般成像和图像处理问题的能力，培养和造就与社会需求相适应的人才。做什么就得看你自己，有可能去医院，也有可能去研究所。

七、遥感图像处理就业前景？

就业前景看好。

遥感科学与技术专业就业方向有本专业就业面较广，毕业生可在测绘、遥感、地质、水利、交通、农业、林业、石油、矿山、煤炭、国防、军工、城建、环保、文物保护等行业和部门从事与摄影测量与遥感相关的科研、教学、设计、生产及管理工作。

八、图像处理前景

图像处理前景

随着科技的不断突破和发展，图像处理技术正变得越来越重要和普遍。图像处理不仅仅是一种技术，更是一项科学，涵盖了数字图像处理、计算机视觉、模式识别等领域，广泛应用于医学影像、无人驾驶、安防监控、虚拟现实等众多领域。

图像处理前景广阔，随着人工智能、深度学习等技术的不断改进和普及，图像处理技术将会有更加深入的应用和发展。未来，我们可以期待图像处理在医学诊断、智能交通、智能家居等领域中扮演更为重要的角色。

图像处理技术的发展趋势

随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅速普及和应用，图像处理技术也在不断地发展和完善。未来，图像处理技术将会呈现以下几个发展趋势：

深度学习技术的广泛应用：随着深度学习技术的不断进步，图像处理领域将更多地借助深度学习网络进行图像识别、分析和处理。
实时性和效率的提升：随着硬件设备性能的提升和算法优化，图像处理技术的实时性和效率将得到极大改善。
图像处理与物联网的结合：未来，图像处理技术将与物联网技术相结合，实现更加智能化和高效化的应用场景。
自然语言处理和图像处理的融合：自然语言处理和图像处理的结合将会开辟全新的应用领域，实现更加智能化的交互体验。

图像处理技术在医学领域的应用

图像处理技术在医学影像诊断中有着重要的应用价值。通过图像处理技术，医生可以更准确地诊断疾病、制定治疗方案，提高医疗诊断的准确性和效率。

未来，随着人工智能和深度学习技术的发展，图像处理技术在医学领域的应用将会更加广泛。例如，基于深度学习算法的医学影像学习系统能够帮助医生自动识别和分析病灶，提高医学影像诊断的精准度。

结语

图像处理技术作为一项重要的前沿技术，将在未来发展中发挥越来越重要的作用。随着科技的不断进步和创新，图像处理技术将会在各个领域发挥重要作用，为社会发展和生活带来更多便利和改善。

因此，投身于图像处理技术的学习和研究，将会是一项具有广阔前景和发展潜力的事业选择。相信随着科技的不断创新和发展，图像处理技术必将迎来更加美好的未来！

九、传统图像处理还有前景吗？

直观认识

没有数据集时，深度学习说，这事我干不了。试试SIFT等手工特征吧。

不考虑速度和算力成本时，手工特征说：深度学习带带我，我抱你大腿，能改善性能。别扔下我不管。要考虑时，手工特征说，深度学习就是高射炮，打蚊子不如电蚊拍，又快又准。2020年出了个新的局部描述子。

传统图像处理: 依赖手工特征(有理有据，可解释。但天花板就是设计特征的人的思维？)深度学习：依赖模型学到的特征。用算力来突破工程师的脑力和想象力 (贫穷限制了我的想象力, 因为买不起GPU)。难解释。【但人脑的机理现在也解释不清啊，不也用了起码上千年吗】

具体对比

传统 CV 技术：

* 基于特征 * 这些传统方法包括：

尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）
Speeded Up Robust Feature，SURF
基于加速分割测试的特征（Features from Accelerated Segment Test，FAST）
Hough transform
Geometric hashing

特征描述子（如 SIFT 和 SURF）通常与传统机器学习分类算法（SVM和KNN）结合使用，来解决 CV 问题。

传统CV方法的优点：

1.快, 2.不强求gpu 3.透明.

可以判断解决方案能否在训练环境外有效运转。 CV 工程师了解其算法可以迁移至的问题，这样一旦什么地方出错，他们可以执行调参，使算法能够有效处理大量图像。

深度学习有时会「过犹不及」，传统 CV 技术通常能够更高效地解决问题，所用的代码行数也比深度学习少。 SIFT，甚至简单的色彩阈值和像素计数等算法，可对任意图像执行同样的操作。 相反，深度神经网络学得的特征是特定于训练数据的。

因此，SIFT 等算法通常用于图像拼接/3D 网格重建等应用，这些应用不需要特定类别知识。这些任务也可以通过训练大型数据集来实现，但为一个封闭应用费这么大劲并不实际。

ref: 机器之心：传统计算机视觉技术落伍了吗？不，它们是深度学习的「新动能」

目前深度学习还不能一统天下的方向(传统方法的用武之地)：

3D视觉(3D CNN 的计算复杂度随着分辨率呈现三次方增长。)
数据增强：人们希望数据增强步骤需要极少的计算，且可在深度学习训练流程中实现，这样变换后的图像就不必存储在磁盘中了。 PCA、噪声添加、在特征空间的样本之间进行内插或外推(Mixup等方法？)，以及基于分割标注，建模视觉语境周边物体。
在低成本微处理器上处理简单场景。例如，对流水线传送带上的两类产品进行分类，一类是红色一类是蓝色。深度神经网络需要首先收集充足的训练数据。然而，使用更简单、快速的色彩阈值方法也能达到同样的效果。

手工特征+深度学习 = （maybe)到又快又准：

某论文：

将 乘积累加运算 减少到深度学习方法的 130-1000 分之一，帧率相比深度学习方法有 10 倍提升。此外，混合方法使用的内存带宽仅为深度学习方法的一半，消耗的 CPU 资源也少得多。

过去4年内的论文有做:

0. iccv2019

Local Learning With Deep and Handcrafted Features for Facial Expression Recognition

2. Editorial Image Retrieval Using Handcrafted and CNN Features

In this work, we present a combined feature representation based on handcrafted and deep approaches, to categorize editorial images into six classes (athletics, football, indoor, outdoor, portrait, ski).

3. Using CNN With Handcrafted Features for Prostate Cancer Classification

Our model combines both convolutional neural network (CNN) extracted features and handcrafted features. In our model, the input data is sent into two subnets. One is a modified ResNet with an improved spatial transformer (ST) for high dimension feature extraction. The other subnet extracts three handcrafted features and processes them with a simple CNN. After those two subnets, the output features of the two subnets are concatenated and then sent into the final classifier for prostate cancer classification. Experimental results show that our model achieves an accuracy of 0.947, which is better than other state-of-the-art methods

4. Feature Engineering Meets Deep Learning: A Case Study on Table Detection in Documents

…… As a side effect, decades of research into hand-crafted features is considered outdated. In this paper, we present an approach for table detection in which we leverage a deep learning based table detection model with hand-crafted features from a classical table detection method. We demonstrate that by using a suitable encoding of hand-crafted features, the deep learning model(DL为主手工特征为辅) is able to perform better at the detection task. comparable with the state-of-the-art deep learning methods without the need of extensive hyper-parameter tuning

5. Object detection on deformable surfaces using local feature sets， 2017

randomly oriented objects in pick-and-place systems. Feature matching algorithms such as SIFT, SURF etc. usually fail when there are multiple instances of same object and object shape deformation problems in the scene. we present an approach which uses SURF feature sets consisting of local neighbor features for matching and hierarchical clustering for estimating object center. Using extracted local neighbor features and their descriptors, our algorithm finds more number of true-positive matches among features and improves the detection in the case of deformation and multiple instances.

6. Engineering Hand-designed and Deeply-learned features for person Re-identification

cv离不开opencv，opencv2020年的更新：

更好的SIFT（Better SITF）
RANSAC的改进 RANSAC, 随机一致性采样, 主要解决样本中的外点问题，最多可处理50%的外点情况。
penCV 4.5.1中最令人兴奋的特性之一： BEBLID (Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor 二值图像局部描述子)：2020年引入的一个新的描述符，改善了ORB [ 导向快速和旋转jianduan：有10年的历史，效果好]。提高图像匹配精度，同时减少执行时间！只需更改一行代码，将ORB描述符替换为BEBLID ，就可以将这两个图像的匹配结果提高14%。这在需要局部特征匹配的高级任务中, 比如姿态估计, 计算视差图(用于深度估计), 会产生很大影响

ref: 修改OpenCV一行代码，提升14%图像匹配效果_OpenCV中文网-CSDN博客ref: 图像局部特征点检测算法综述 - ☆Ronny丶 - 博客园

OpenCV一直引入新论文的算法,包括DL.
基于GMM的MOG2, 被AIC比赛的获奖队伍用于背景提取。(应该是因为可以直接调用。换成深度学习的方法, 效果可能更好, 但实现起来更复杂。) https://docs.opencv.org/master/d0/de3/citelist.html#CITEREF_MOG2001

科学哲学？

（个人抒发千古骚情时间）

手工特征是具体的，固定的，可描述的。深度学习的特征，尤其是深层网络的特征，是抽象的，semantic的，人类难描述的。但人类自己如何分辨猫和狗，有时也难用语言描述。

如果把手工特征比喻成常量，深度特征就是变量。手工特征，如角点，是深度特征的子集。

大道无形，“水无形而有万形，水无物能容万物”。

唯有不囿于“形”，方能窥见“神”。

人类无法理解与解释的特征，可能机器容易理解与解释。毕竟人眼看山还是山，但机器看山不是山，看水不是水，看到的是RGB, HSV, Lab，是pattern，是高斯分布。

十、人工智能图像处理

人工智能在图像处理中的应用

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样具备智能的科学与技术。随着计算机技术的不断进步，人工智能已经在各个领域展现出巨大的潜力。其中，在图像处理领域，人工智能的应用正在引起广泛的关注和兴趣。本文将探讨人工智能在图像处理中的应用。

1. 人工智能图像识别技术

图像识别是指通过计算机对图像进行分析和理解，从而实现对图像中物体、场景、人脸等的自动识别和分类。人工智能图像识别技术是实现这一目标的重要手段之一。通过深度学习算法，计算机可以从海量的图像中学习，提取出图像的特征，并且将其与已知的图像分类进行比较，从而实现对图像中物体的识别和分类。

2. 人工智能图像处理技术

图像处理是指对图像进行处理、分析和改变的过程。人工智能图像处理技术可以使用机器学习算法和神经网络来自动分析和处理图像。例如，通过人工智能图像处理技术，可以实现图像的去噪、边缘检测、图像增强等功能，从而提升图像的质量和清晰度。

3. 人工智能在图像搜索中的应用

图像搜索是指通过一张图像作为查询条件，在数据库中搜索与之相似的图像的过程。人工智能在图像搜索中的应用可以使得搜索更加精确和高效。通过将图像转化为向量表示，利用人工智能算法进行向量匹配，可以实现图像之间的相似度计算和搜索引擎的建立。

4. 人工智能在图像识别安防领域中的应用

人工智能在图像识别安防领域中的应用也越来越广泛。通过人工智能图像识别技术，可以实现对监控图像中异常行为的检测和预警。例如，系统可以自动识别出有人闯入、车辆异常或其他异常事件，并及时报警和采取相应的措施。这对于保护公共安全、预防犯罪具有重要的意义。

5. 人工智能在医学图像处理中的应用

医学图像处理是指对医学图像（如X射线片、CT扫描图像等）进行处理和分析的过程。人工智能在医学图像处理中的应用可以帮助医生更快速、准确地诊断疾病。通过人工智能的图像分析技术，可以自动发现和标记图像中的异常细胞、病灶等，从而辅助医生进行疾病的诊断和治疗。

总结

人工智能在图像处理中的应用不断推动着图像处理技术的发展和创新。无论是在图像识别、图像处理、图像搜索还是医学图像处理等领域，人工智能都发挥着重要的作用。随着人工智能技术的不断进步，相信人工智能在图像处理领域将会有更多的应用和突破。

### 人工智能在图像处理中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样具备智能的科学与技术。随着计算机技术的不断进步，人工智能已经在各个领域展现出巨大的潜力。其中，在图像处理领域，人工智能的应用正在引起广泛的关注和兴趣。本文将探讨人工智能在图像处理中的应用。 **1. 人工智能图像识别技术** 图像识别是指通过计算机对图像进行分析和理解，从而实现对图像中物体、场景、人脸等的自动识别和分类。人工智能图像识别技术是实现这一目标的重要手段之一。通过深度学习算法，计算机可以从海量的图像中学习，提取出图像的特征，并且将其与已知的图像分类进行比较，从而实现对图像中物体的识别和分类。 **2. 人工智能图像处理技术** 图像处理是指对图像进行处理、分析和改变的过程。人工智能图像处理技术可以使用机器学习算法和神经网络来自动分析和处理图像。例如，通过人工智能图像处理技术，可以实现图像的去噪、边缘检测、图像增强等功能，从而提升图像的质量和清晰度。 **3. 人工智能在图像搜索中的应用** 图像搜索是指通过一张图像作为查询条件，在数据库中搜索与之相似的图像的过程。人工智能在图像搜索中的应用可以使得搜索更加精确和高效。通过将图像转化为向量表示，利用人工智能算法进行向量匹配，可以实现图像之间的相似度计算和搜索引擎的建立。 **4. 人工智能在图像识别安防领域中的应用** 人工智能在图像识别安防领域中的应用也越来越广泛。通过人工智能图像识别技术，可以实现对监控图像中异常行为的检测和预警。例如，系统可以自动识别出有人闯入、车辆异常或其他异常事件，并及时报警和采取相应的措施。这对于保护公共安全、预防犯罪具有重要的意义。 **5. 人工智能在医学图像处理中的应用** 医学图像处理是指对医学图像（如X射线片、CT扫描图像等）进行处理和分析的过程。人工智能在医学图像处理中的应用可以帮助医生更快速、准确地诊断疾病。通过人工智能的图像分析技术，可以自动发现和标记图像中的异常细胞、病灶等，从而辅助医生进行疾病的诊断和治疗。 **总结** 人工智能在图像处理中的应用不断推动着图像处理技术的发展和创新。无论是在图像识别、图像处理、图像搜索还是医学图像处理等领域，人工智能都发挥着重要的作用。随着人工智能技术的不断进步，相信人工智能在图像处理领域将会有更多的应用和突破。