今年考上研究生，导师让我在图像处理算法和深度学习算法中选一个

　　选择深度学习，现在传统方法做图像处理基本是比不过深度学习做图像处理，如果你要学深入，就多学机器学习理论
　　图像处理指的是一个领域，深度学习只是工具库中的一个工具，其实并不矛盾。图像处理本质上是多维信号的分析与处理，涉及到很多方面的综合知识，如果想有比较大的收获就选图像处理。深度学习就是神经网络，如果导师有确定的研究课题，期望你用深度学习的方法去解决，也不失为一种选择，建议可以和导师认真讨论一下听听老师的想法。下图的书是比较好的入门教材，选图像处理的话可以认真研读一下。
　　用深度学习做图像处理啊，多么好的一个方向，ForexampleImagedenoisingbasedondeeplearning
　　看院校和导师的学生去向，选对口的。说实话硕士做不出来什么，都是找轮子配接口直接用。相对来说深度学习可应用的面更广，重点考虑。最终建议选导师团队擅长的。
　　我研究生也是学了点算法，感觉都差不多优化算法喝智能算法就那几种主要是自己能不能举一反三，能不能根据具体情况来优化所选的算法
　　我不知道你的具体专业，听起来应该是计算机方向的。现在人工智能是一个大的研究方向，这里的图像处理算法是一个综合性较强的，需要你把图像数据从扫描到接受到识别等一系列过程都做好，不一定做精。但深度学习不一样，深度学习是机器学习新兴的，也是最难的，如果把它用但图像处理中，它就是图像识别中最精髓的部分。如果你的数学好，并且有精力，有耐力，我建议你学习深度学习方向。我就是算法工程师，人工智能绝对是新兴方向，智能学习算法又是人工智能的精髓，而深度学习正是精髓中的精髓，它虽然兴起不过二三十年，但发展最快。你可以去各招聘网上看一下，深度学习很受欢迎
　　近10年，这2个方向己被做烂了。
　　这两者并不冲突。图像处理是一个大的研究领域，图像处理的算法有很多种，你可以先掌握一些基本的图像处理算法，如滤波，增强，锐化，变换，匹配等等。而深度学习可以用来解决图像处理领域内的实际问题，比如做图像匹配，目标检测等，都可以用深度学习算法来完成。
　　图像处理技术应该是比较容易突破，当然了，是被别人突破，这种事是很常见的，也许就是一天早上突然宣布，某国外研究人员改善了算法，技术出现了质的突破，那你的研究也就宣告终结了，而深度学习不那么容易，或许能让你有机会有一些作为，
　　深度学习是方法，可以解决很多ai问题，包括图像处理，图像处理是应用方向，解决图像处理的方法库很多，如opencv，两个无法并列做选择