图像降噪工程师发展前景

『壹』 Camera tuning工程师到底是怎么样的工作

楼主你好，我是做了4年多的camera tuning Engineer，目前安卓智能手机行业包括高通，MTK，展讯，intel（最近宣布放弃此业务了），平板如全志，瑞星微等平台都需要针对camera调试的人员；
跟以前camera CMOS感光芯片的isp集成在芯片端不一样（此类soc camera 的tuning工作基本由camera芯片V厂支持，如索尼，三星，OV，国内厂家主要集中在低端的格科微，思比科），现在camera的感光芯片的isp都集成在平台端了（只输出raw格式图像，再经平台isp处理成yuv格式），这样平台厂商开发的调试工具对于tuning人员来说就方便许多，手机终端，模组厂，方案公司，芯片商都可以较快的学习tuning上手，但是要精通还是要时间经验积累的；
说完背景，那么现在主要说说Camera tuning工程师平常主要做的，对于一般的客户，都有自己的客观和主观效果的测试标准，你的最终目标就是调试的camera的拍照功能和效果达到测试标准让客户满意；
一般都是先调试客观，这个比较快，基本按照平台调试工具的流程走一下，在稍微调整基本都没什么问题，参数发给客户用图像测试软件测试相关客观指标，主流的有imatest（客户有自己的要求有时候），客观调试后就是主观调试，所谓主观，就是各有所好，有的希望清晰点，噪点没那么重要，有的希望肤色白点好看重要，有的觉得真实重要；一般客户都会提供对比参考机器，网对比机器的方向调，客户会测试很多实际场景，从颜色，曝光亮度，细节清晰度等各方面与参考机对比，最终评审通过结果，当然这是个反复非过程，反复调试，测试；
调试测试的一些主要项目包括但不限于lsc均匀度，白平衡awb，色彩还原ccm，动态范围gamma，清晰度解析度等；
总的来说camera tuning Engineer不太需要很多特别专业的知识基础，但是需要好学，因为他涉及很广的知识范围，光学，cmos半导体，色彩，图像处理等基础知识，一般两三年后很好找工作一般的公司都会要，运气好的话三年后的薪水在12-15K左右，视情况而定有的20K也有，总之还是比较有前景的一个方向吧，比较摄像头这个东西现在是必不可少的；

中午没吃饭一个字一个字码的，忘楼主采纳

『贰』 算法工程师的就业前景如何

人工智能工作最受欢迎。算法工程师平均招聘工资建议达到25978元。由于人才匮乏，企业竞争激烈，平均加薪超过7%。该市90%以上的人工智能高薪工作都在天河区.近日，由广州天河人才港和BOSS直接就业研究院联合发布的《广州市天河区2018年1-4月人才趋势报告》，展示了该地区的主流发展趋势：IAB已经成为天河区，和天河区创新型企业和大型企业布局或发展的核心主方向，企业以高薪吸引更多的行业优秀人才。“天河区企业渴望以高薪攫取IAB人才，这意味着企业要在这些行业中发挥实力。

『叁』 环保工程师的主要工作是什么发展前景如何

环保工程师的主要工作内容:
1、识别获取适用的环境法律法规及其它要求，并贯彻落实；进行法律法规合规性评价。
2、负责环境保护和水土保持的教育培训、信息交流工作。
3、负责环保水保记录资料的管理。
4、进行环境审计监察，作出环境评估，多所发现的环境问题提出治理建议。
5、组织、督促落实各项应急准备工作，对发生的环境污染事故要及时向上级领导、上级主管部门和当地有关部门报告；参加上一级单位组织的检查和事故调查工作；落实事故处置方案的实施。
环保工程师的发展前景:
随着人类生活水平的不断改善，对环境质量的关注与要求逐步提高。环保工程师的重要性不断凸显出来!注册环保工程师的待遇必然也会逐步提高!
预计5~10年内注册环保工程师的年薪将上升到10-15万左右。
执业范围：
(一)环保专业工程设计;
(二)环保专业工程技术咨询;
(三)环保专业工程设备招标、采购咨询;
(四)环保专业工程的项目管理;
(五)对本专业设计项目的施工进行指导和监督;

『肆』 请问做声学算法工程师有前景吗

声学算法工程师是很有前景的职业，而且应用广泛，包括医疗、国防、建筑、科技等等，属于高新职业，月薪在15000以上，并且工作经验越长工资越高，最主要的是你有兴趣，当然更好！

『伍』 数字图像处理的发展趋势

数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。
20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。
数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、量测、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域。
遥感影像数字图像处理的内容主要有：①图像恢复。即校正在成像、记录、传输或回放过程中引入的数据错误、噪声与畸变。包括辐射校正、几何校正等；②数据压缩。以改进传输、存储和处理数据效率；③影像增强。突出数据的某些特征，以提高影像目视质量。包括彩色增强、反差增强、边缘增强、密度分割、比值运算、去模糊等；④信息提取。从经过增强处理的影像中提取有用的遥感信息。包括采用各种统计分析、集群分析、频谱分析等自动识别与分类。通常利用专用数字图像处理系统来实现，且依据目的不同采用不同算法和技术。
数字图像处理概述
数字图像处理发展概况
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
数字图像处理主要研究的内容
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面： 1) 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2) 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3) 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4) 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 5) 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。 6) 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
数字图像处理的基本特点
（1）目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。（2）数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。（3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。（4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。（5）数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。
数字图像处理的优点
1. 再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。 2．处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。 3．适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
数字图像处理的应用
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 1）航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了上面介绍的JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。 2）生物医学工程方面的应用数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。 3）通信工程方面的应用当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。 4）工业和工程方面的应用在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。 5）军事公安方面的应用在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。 6）文化艺术方面的应用目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。

『陆』 算法工程师未来的发展方向35岁以后呢

技术能力是技术人员的立身之本。站在算法的角度，这里的技术能力主要是算法应用能力，包括阅读论文、算法实现、工程化以及相关文档的撰写。
技术人员常见的一个认知误区是技术大于一切，认为只要技术做好了，就应该得到认可或奖励。事实上，技术在大多数情况下只是商业中的一环，技术做得好不能确保商业上的成功。
以自营电商为例，技术人员做一款功能强大的购物APP不难，但同时必须有商品研发、供应链和物流配送才能完成一个极小的商业闭环。此外，要想商品卖得好得有市场和运营团队一起发力。在这样的背景下，购物APP只是诸多商业环节中的一个节点，因此仅仅依赖软件研发技术显然不足以实现商业上的成功。好的技术团队必须始终围绕各商业环节，有能力定位问题，并研发工具有效地解决问题。
作为算法工程师，在立项和需求评审时，需要有能力评估项目为业务带来的价值以及算法在整个项目中的价值，从而避免把精力浪费在“投入产出比”不高的事情上。如何做到这一步呢？除了有扎实的技术，还需要深入了解业务。
需要了解的业务知识包括（但不限于）商业模式、业务流程、业务限制以及与当前业务相关的技术等等。算法工程师了解业务的另一个好处是洞察需求，解决问题的同时可以发现更多的技术问题，从而推动业务的进步。
技术人员最难跨越的是从技术能力到业务能力的提升。有两方面原因：一是技术人员主观上不太愿意处理业务问题（扯皮的事情较多）；二是技术人员晋升和跳槽时主要被考察的还是技术，因此业务能力在有些技术人员看来短期的收益不高。
架构能力是一种解决复杂问题的能力，它需要考虑业务的现状和未来，把复杂问题分解成简单问题，然后给出解决方案。与软件架构相比，算法架构更偏向业务，不仅要对业务进行建模和抽象，还要考虑工程实现，以便技术方案在实际业务中落地。因此，良好的技术能力和业务能力是算法架构能力的基础。
算法相关的技术项目可能涉及到与其它技术工种的配合，例如：产品经理、数据分析、数据开发、前端、后端、测试、运维等。因此，算法工程师设计的技术方案应该考虑到算法模块与其它技术模块的解耦与协同。
算法工程师做解决方案时应该从全局出发：一是技术上不仅考虑算法而且还要考虑工程实现和产品化（切忌手里有锤子，看什么都是钉子的想法）；二是从整体业务的角度考虑项目带来的收益。例如，假设推荐系统的重构可以带来推荐模块的转化率提升。那么这件事情一定值得做吗？我们还应该评估这个提升效果对大盘利润的影响。如果对大盘利润的提升有限，或许应该把精力投入在更有价值的项目中。

『柒』 算法工程师这个职位未来发展有前途吗

现在计算机应用方面的工作是最好找的，而且在一些大城市比如上海，南京等软件研发部的月薪是非常高的。如果立志掌握好几门热门的计算机语言，对软件专业的大学生来说是非常好的出路。
现在最热门的计算机语言包括c++,c#,java,.net等，这四种语言方面的人才是大公司最青睐的对象。
如果立志做程序研发，作为大三的学生，同时应该把数据结构，编译原理，算法设计技巧等学科掌握牢固，这将为你今后的事业打下夯实的基础。