1）對於初級入門者

一個紮實的基礎和對於影象處理理論的完整的、系統的整體認識對於後續的深入研究和實踐應用具有非常非常重要的意義。

我經常喜歡拿武俠小說《天龍八部》中的一段情節來向讀者說明此中的道理，相信讀者對這部曾經被多次搬上銀幕的金庸作品已經耳熟能詳了。書中講到有個名叫鳩摩智的番僧一心想練就絕世武學，而且他也算是個相當勤奮的人了。但是，他錯就錯在太過於急功近利，甚至使用道家的小無相功來催動少林絕技。看上去威力無比，而且可以在短時間內“速成”，但實則後患無窮。最終鳩摩智走火入魔，前功盡廢，方才大徹大悟。這個故事其實就告訴我們打牢基礎是非常重要的，特別是要取得更長足的發展，就更是要對基本原理刨根問底，力求甚解，從而做到庖丁解牛，遊刃有餘。

一些看似高深的演算法往往是許多基礎演算法的組合提升。例如，令很多人望而卻步的SIFT特徵構建過程中，就用到了影象金字塔、直方圖、高斯濾波這些非常非常基礎的內容。但是，它所涉及的基礎技術顯然有好幾個，如果缺乏對影象處理理論的系統認識，你可能會感覺事倍功半。因為所有的地方好像都是溝溝坎坎。

2）對於中級水平者

紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。對於一個具有一定基礎的，想更進一步的中級水平的人來說，這個階段最重要的就是增強動手實踐的能力。

還是說《天龍八部》裡面的一個角色——口述武功、歎為觀止的王語嫣。王語嫣的腦袋裡都是武功秘籍，但問題是她從來都沒練過一招一式。結果是，然並卵。所以光說不練肯定不靈啊。特別是，如果你將來想從事這個行業，結果一點程式碼都不會寫，那幾乎是不可想象的。學習階段，最常被用來進行演算法開發的工具是Matlab和OpenCV。你可以把這兩個東西都理解為一個相當完善的庫。當然，在工業中C++用得更多，所以Matlab的應用還是很有限的。前面我們講到，影象處理研究內容其實包括：影象的獲取和編解碼，但使用Matlab和OpenCV就會掩蓋這部分內容的細節。你當然永遠不會知道，JPEG檔案到底是如何被解碼的。

如果你的應用永遠都不會涉及這些話題，那麼你一直用Matlab和OpenCV當然無所謂。例如你的研究領域是SIFT、SURF這種特徵匹配，可以不必理會編解碼方面的內容。但是如果你的研究話題是降噪或者壓縮，可能你就繞不開這些內容。最開始學的時候，如果能把這部分內容也自己寫寫，可能會加深你的理解。以後做高階應用開發時，再呼叫那些庫。所以具體用什麼，要不要自己寫，是要視你所處的階段和自己的實際情況而定的。以我個人的經驗，在我自學的時候，我就動手寫了Magic House，我覺得這個過程為我奠定了一個非常夯實的基礎，對於我後續的深入研究很有幫助。

3）對於高階進階者

到了這個程度的讀者，程式設計實現之類的基本功應該不在話下。但是要往深，往高去學習、研究和開發影象處理應用，你最需要的內容就變成了數學。這個是攔在很多處於這個階段的人面前的一大難題。如果你的專業是應用數學，當然你不會感覺有問題。但如果是其他專業背景的人就會越發感覺痛苦。

如果你的影象處理是不涉及機器學習內容的，例如用Poisson方程來做影象融合，那你就要有PDE數值解方面的知識；如果你要研究KAZE特徵，你就必須要知道AOS方面的內容。如果你研究TV降噪，你又要知道泛函分析中的BV空間內容……這些詞你可能很多都沒聽過。總的來說，這塊需要的內容包括：複變函式、泛函分析、偏微分方程、變分法、數學物理方法……

如果你要涉足機器視覺方法的內容，一些機器學習和資料探勘方法的內容就不可或缺。而這部分內容同樣需要很強大的數學基礎，例如最大似然方法、梯度下降法、尤拉-拉格朗日方程、最小二乘估計、凸函式與詹森不等式……

當然，走到這一步，你也已經脫胎換骨，從小白到大神啦！路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。

謝謝悟空問答的邀請。學習影象處理的核心在於理解影象的處理演算法是何種演算法，通常這個過程需要學習相關的數學模型和加工處理過程。――摘自網路。建議學習由北京航空航天出版社出版的書名為《學以致用：精通影象處理經典演算法》。希望想了解這方面知識的朋友，此書會對你有所幫助。

首先感謝悟空問答的邀請，如果您本科有一定影象處理基礎，可以考慮高階一些的知識學習，但是更建議從最基礎的學起。以我自身為例，我本科是學軟體的，可以說除了程式設計和影象演算法要求的技能基本不搭邊，而且當時我的研究方向還是遙感影象降維及壓縮，相對其它方向算是個比較窄的領域，剛讀研一時，也是一頭霧水，啥也不會，無從下手，又沒有前輩指引。後來導師給了個課題，自己就沿著這個主線找資料，看論文，補自己缺失的基礎知識例如:圖形影象處理，訊號處理，模式識別，特徵工程等。有了這些前期的儲備(大概用了一年時間)，才在研二發表了相關領域小論文，得到了計算機學報上的認可。所以，如果您和我一樣，是個無基礎的研一新生，可以分步漸進學習，從最基礎的影象處理學起，同時多做實驗(影象處理這門課很重視實驗的)，多思考，這樣你就打好了地基。之後需要有一個明確的方向，因為影象演算法太廣泛了，誰也不可能都精通，多看相關方向經典及前沿論文，復現論文成果(推薦國外論文或國內三大學報)，在這個過程中你將更深刻的理解你的方向。最後就是提出疑問，解決問題，摻雜個人創新點，這樣你不但學會了基本的技能對於你以後工作十分有用，而且也透過發表論文，提高了你的思辨能力，這個在以後的工作和研究中就顯得相當重要了。總結來說，就是一定要打好基本功，方向明確，多思考，多實驗，我想經過了這些後，你一定不會再困惑了。