影象處理(image processing)，用計算機對影象進行分析，以達到所需結果的技術。所以數字影象處理演算法工程師要依靠計算機，使用程式語言，利用數字影象處理技術對相應的問題進行解決。

個人認為成為一個演算法工程師應該掌握以下技能。

作為一個演算法工程師，掌握相應的程式語言是必須的。而數字影象處理這一領域，最應該掌握的就是C/C++語言了。C語言和C++語言面向底層，佔用資源少，速度快。這使得它們成為數字影象處理領域使用的最多的語言，所以掌握並且熟練使用C語言和C++語言是必不可少的。

同時，由於各種演算法庫、框架存在的原因，還應該掌握一些高階程式語言，如python。因為這些庫和框架都會有一些高階語言的介面，如果你想更全面的使用這些輪子，那麼你就應該掌握這些高階程式語言

一些軟體的程式語言也應該掌握，比如說Matlab語言。Matlab本身作為一款數學軟體，有強大的功能來對數字影象進行處理，是學習和實驗中經常會用到的軟體。鑑於此Matlab語言也應該學。

數字影象處理作為一門單獨學科，已經有幾十年的發展歷史了。期間誕生了大量的研究成果，這些成果很多都被應用在了實際的生產實踐當中。如果你想從事數字影象演算法工程師的職業，那麼這些知識你是必須要掌握的。

比如說影象的灰度變換；影象的濾波；影象的復原與重建；影象的形態學的處理；小波和多解析度的處理；影象的壓縮技術；影象的分割；目標識別等等。

這一部分應該是屬於影象處理領域從業人員壓箱底的技術，也是最應該掌握的技術，如果你沒有學過數字影象處理，那麼你就不能算是數字影象處理工程師，所以應該不遺餘力的將它學會。

準確而熟練的利用其他人的庫是一名合格程式設計師的必備技能。數字影象處理領域有一些功能強大的演算法庫，比如opencv和Halcon。這些演算法庫不斷迭代，已經成功的應用在了很多產品當中。

不過opencv是開源的，可以免費使用。而Halcon則需要付費。

深度學習的框架也應該掌握，比如說Caffe ,它本身就很適合處理一些影象應用。現在的人工智慧這麼火熱，掌握一個可以應用於影象處理的深度學習框架很有必要。

從事數字影象處理，經常要直面一些英文文件，所以英語水平也是有一定要求的。當然，這裡的英語能力不一定是說要你聽說讀寫樣樣精通，但是閱讀英文文件的能力還是要具備的。而且，要掌握一些必要的專業詞彙。可能有時候一個單詞有好幾種意思，在數字影象處理領域它是什麼意思，要能準確翻譯。如若不然，翻譯偏離了原意，可能會出很大的錯。

數字影象處理由於計算量大，演算法知識的掌握就顯得很重要。很多時候影象處理要求在短時間內進行大量的資料運算，那麼如何設計程式是的它執行時間可以達到實際工作的要求，演算法知識不可少。

一些比較新的理論與方法在這幾年的時間理成功的大量應用，並且取得了不錯的成績。比如說卷積神經網路和深度學習。它們出現，解決了一些數字影象處理領域在以前難以解決的問題。而且這些新理論新方法發展還很迅速，基於這些新方法的新的應用不斷出現。要是想往行業前沿領域發展，卷積神經網路於深度學應該掌握。

影象演算法工程師並不僅僅是和程式碼打交道，如何去獲取合適的待處理的影象的任務，有的時候也會落在影象處理工程師的頭上。要獲取適宜的最容易處理的影象，不僅需要數字影象處理的知識，還應該對一些相機有所瞭解，這裡的相機並不是我們普通人使用的照相機，它指的是工業相機。

對打光要有所瞭解。不同的光源照射待拍攝物體，可以採集到包含不同資訊的影象。利用合適的光源採集圖片，可以使數字影象處理變得容易。

數字影象處理的應用很多時候實在嵌入式裝置上執行的，對嵌入式裝置和它的硬體知識要有所瞭解。

影象處理演算法工程師是一個要求比較高的職業，他要掌握的知識是綜合性的，有的時候某一方面的知識掌握不夠，就不能很好的完成工作。其中程式語言、數字影象處理、演算法庫、卷積神經網路這些是必要技能，必須要熟練掌握。