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方向，请问有什么建议吗？

　　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，For example ＂Image denoising based on deep learning＂
　　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