有多少,我的朋友中很多做工程的,况且现在在通信领域,很大的一个难点,也是多媒体通信。
2)说到比计算机差,我觉得这与你怎么看待计算机专业有关,有人觉得是基础,是工具,有人觉得是专业。况且计算机那边,现在研究图像的也不少。
3)再者,说微波,RFID等入门难,但要做精又谈何容易,而且兴趣真的很重要,没有兴趣,再有前景的专业,你也不一定能做好,还有女生并不适合搞这个,就业时,单位一般会暗示。另外,就业面也较窄,好公司真的难进,找工的时候,真的很郁闷,特别对女生。或许将来很大发展前途,这个另当别论。
4)说回图像处理,我觉得还是较中肯的,略有好的嫌疑,关键还是在读研的时候能把方向做宽(一般做图像处理,需要何模式识别等相结合,拓宽知识面是必要的,在真正做研究的时候,也发现是必须的),研究点做深入,注重实现能力、创新能力和学习能力,通过论文。多培养自己的材料组织提炼能力,锻炼逻辑思维。如果真的能做到三年光阴不虚度,找工应该不是问题,到时真正要考虑的是定位问题。
5)当然,最后,找工的时候,包装是一种技巧,整合是一种需要。
我觉得做图像处理还是很有前途的。
作图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前沿的内容;其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献),解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目,边做边写文章。
做好这几点的途径之一就是充分利用网络资源,特别是权威网站和大拿们的个人主页。下面是我收集的一些资源,希望对大家有用。(这里我要感谢SMTH AI版的alamarik和Graphics版的faintt)
导航栏: [1]研究群体、[2]大拿主页、[3]前沿期刊、[4]GPL软件资源、[5]搜索引擎。
一、研究群体
http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页,上面提供很全的资料,从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件,甚至还有一个搜索引擎。
http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm
这是一个侧重图像分析的站点,一般。但是提供一个Image Analysis环境---ZIMAGE and SZIMAGE。
http://www.via.cornell.edu/
康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组,好像是电子和计算机工程系的。侧重医学方面的研究,但是在上面有相当不错资源,关键是它正在建设中,能够跟踪一些信息。 /istl/groups/did/didoverview.shtml
有一个很有意思的项目:DID(文档图像解码)。
http://www-cs-students.stanford.edu/
斯坦福大学计算机系主页,自己找吧:(
http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/
主要研究:Brain Extraction Tool,Nonlinear noise reduction,Linear Image Registration,
Automated Segmentation,Structural brain change analysis,motion correction,etc.
http://www.cse.msu.edu/prip/
这是密歇根州立大学计算机和电子工程系的模式识别--图像处理研究组,它的FTP上有许多的文章(NEW)。