1樓：夜星辰
你還是天真了，事實上，這是沒有選擇，你選影象處理演算法我估計最後還是繞不開學習深度學習，學深度學習演算法最後還是繞不開去搞影象處理。
2樓：Kerry
二者不矛盾啊。深度學習本身就可以用於影象處理啊，而且很多演算法最開始也是為了進行影象處理而產生的。兩者都要用到數學，本質上都是演算法，只是影象是演算法應用的物件。
3樓：徐周
影象處理是深度學習細分的乙個研究領域，建議的話，從找工作這個角度來說難度都不小，尤其現如今這個大環境下，努力髮頂會，多拿幾個競賽好的名次，爭取跨過演算法工程師的門檻！
4樓：SkippingStone
1.計算機視覺應用
包括分類、檢測、識別、分割等等基礎影象處理應用。從目前科研來講，應用研究也分為兩大塊：a.
基礎應用理論研究，即基於深度學習的分類、檢測、識別、分割的基礎網路研究。b.純應用，包括最成熟的人臉識別、車牌識別(OCR)、行人重識別等等。
另外這一塊還包括交叉應用，如遙感影象處理、醫學影象處理。總體來說，這一部分的研究者或者是工作者大多數是把深度學習當黑盒子的工具來使用，要求不是特別高。
2.純深度學習理論研究
這一塊涉及網路架構設計，目標函式設計，甚至涉及到優化領域，需要很強的數學基礎。
作為研究生來講，需要結合課題組和導師情況進行選擇。計算機視覺研究門檻相對較低，但是需要做好也是很難。
5樓：遠處群山
其實在當下，影象處理裡的很多問題都可以用深度學習的技術來做，所以二者並不是不相交的，而是有很大的交集的。
所以如果說要做某種切割的，姑且可以認為你說的影象處理指的是經典的計算影象處理。如果你碩士讀完了還要讀博士，計算影象處理算是個不賴的方向。因為這個方向對數學要求非常高，逼得你不得不加強數學基礎。
如果打算碩士讀完了去工作，建議別做這方向，很難出成績。舉個例子，計算影象處理裡經典的全變差模型，如果碩士讀完的時候能把這個模型和它的基本變種搞透徹，那應該說碩士讀的相當不錯了。
計算影象處理的幾乎每個分支都有類似的情形，要做到前沿特別困難。而且這東西有點屠龍術的意思，很難用於實際。
當下計算影象處理發生了相當大的分野，高階的特別高階，SIAM IMAGING發不停。普通的呢，很多都轉去做深度學習了，我認識的好幾個人都是這樣。
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