數字圖像處理專業如何快速入門？謝謝。

01-28

數字圖像處理方向要掌握哪些基礎的知識（技能），如何儘快的入門，作為過來人您對這個方向的初學者有哪些話要講，謝謝！

謝邀，我本人是在讀PhD，所以就只談一談科研入門的個人看法。

個人經驗是，科研就好比練武功，大概要分為招式，心決還有內功三方面：

1）招式：如果是快速入門的話，掌握招式是捷徑。比起從深奧的數學基礎開始學習，熟練應用一兩個實現圖像處理的軟體和演算法可以比作招式。題主可以看一些例如image processing using MATLAB之類的書，這樣以實踐為主的體驗容易激發興趣。遇到一些術語不會，也可以當作黑箱，弄清楚I/O就好。

2）心法：再深入一點，就需要掌握一些圖像處理的理論基礎了：基礎從信號處理開始，比如Fourier系列變換，DCT，KLT（PCA）。再到visual，壓縮，傳輸，降噪，去模糊這些的基本知識和演算法原理。還有向量空間內的處理的內容，比如稀疏模型，降維，inverse problem，各種filter，super resolution這些的原理。

3）內功：其實圖像處理歸根到底是數學。所以真正想成為高手，你需要數學分析，統計，隨機過程，linear algebra，函數分析這些知識，才算是吃透了...

介於問題是如何快速入門，那麼從（1）出發是最快選擇，但是這樣很可能就把北冥神功練成吸心大發，把九陰真經練成白骨爪了...

首先，圖像處理是一個非常大的門類，它主要是數字信號處理，但還包括了許多你也許不覺的是圖像處理的東西。也跟其他學科：計算機視覺，計算機圖形學有交集。想入門要看你想入哪一個門，你是做segmentation，那就需要各種變換，markov random field, 概率...，做coding 需要知道濾波，變換，資訊理論，視覺原理... 還是做retreival 需要machine learning，優化，變換 .... 。但有兩樣東西是基本功必須紮實，一個是數學，一個是編程。數學, @Bihan Wen 已經說的很清楚了，數字信號處理，數字濾波，離散數學，組合，各種分解，偏微分方程，概率，機器學習，優化，資訊理論... 另外一個絕對不能忽略的是編程。Matlab一般做prototype還行，也很方便。但除了上手塊Matlab真不是一個好的平台，實際上的產品都不是Matlab的。比如H.264 codec 和 OpenCV 都是C/C++的。你很可能需要混合編程，因為你需要用到不少libary他們可能是Python的，可能是C/C++的，也可能是其他什麼的。各種演算法/數據結構要熟練掌握才能很好的工作。

如果只是作為入門的話，推薦岡薩雷斯的《數字圖像處理》《數字圖像處理(第3版)(英文版)》和對應的Matlab版本。一本講基礎的理論，一本講怎麼用Matlab實現。最好能在短時間內（一個月？）通讀一邊，知道一些基本的概念（image representation，image filtering )。個人感覺，作為入門，一定要容易快速上手，糾結太多語言上的實現（例如用OpenCV來學習）會分散很多精力，導致掌握不了基本思想。有了核心概念三板斧，以後遇到其他演算法，也能快速夠觸類旁通了。

注意：只是說入門，高階的訓練還是要參考 @Bihan Wen 和 @Guoxin Jin 的答案。

研究生在讀，圖像處理方向

個人認為，快速入門的唯一方法就是找個圖像處理的班去上，或者在youtube上找一個image processing的list一集一集看。

要不然，自學的話，第一個遇到的挫折估計就會在二維傅里葉變換那裡，而且如果沒有人指導的話，自己能想明白並不是很容易的事情。二維傅里葉變換又是接下來很多內容的基礎，如果這部分沒有學好的話，接下來的學習就會異常痛苦。

學習過程中圖像處理的project都是用matlab寫，所以每學一個知識點然後再去用matlab自己實現一下，就會加深理解。

BTW，快速入門的後果就是到中期就會發現，哎，還是好好從頭再說吧。所以咯，出來混，早晚都是要還的。Good Luck~！

如果你強調快速的話，別光看書，一開始別太局限於數學。這是門工科，數學層面的一些東西開始沒弄懂不要緊，先應用起來，慢慢對演算法有了深入理解了，再回過頭看數學，就能看透徹了。

儘早做一些project，多面向問題，進步會很快。

沒有快速入門之法！

慢慢理解岡薩雷斯那本《數字圖像處理》吧。先看框架，然後看自己關注點，然後補充自己的知識結構。

https://book.douban.com/subject/27077714/