图像算法工程师需要的知识有：1. 编程技能；2. 专业技能；3. 视觉算法经验。其中，图像算法工程师需要具有较强的编程能力和良好的编程习惯， 精通c/c++编程，并熟练使用VS 或matlab开发环境。
一、图像算法工程师需要的知识
1. 编程技能
具有较强的编程能力和良好的编程习惯， 精通c/c++编程，并熟练使用VS 或matlab开发环境；
在计算机技术领域拥有扎实的技术功底，尤其在数据结构、算法和代码、软件设计方面功力深厚；
对数据结构有一定的研究基础如链表、堆杖、树等，熟悉数据库编程；
出色的算法分析能力，对某一特定算法可以做广泛的综述，有实际算法实现经验；
熟悉面向对象编程思想，精于windows下的C/C++、VC++程序设计，熟悉MATLAB，对MFC有相对的了解和应用经验。
2. 专业技能
扎实的数学功底和分析技能，精通计算机视觉中的数学方法；
高等数学(微积分)、线性代数（矩阵论）、随机过程、概率论、摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等；
具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识；
对图像特征、机器学习有深刻认识与理解；
精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法；
常见的图像处理算法，包括增强、分割、复原、形态学处理等；
熟悉常见的模式识别算法，特别是基于图像的模式识别算法，掌握特征提取、特征统计和分类器设计；
熟练使用OpenCV、Matlab、Halcon中的一种或一种以上工具库；
熟悉机器视觉系统的硬体选型，包括CCD相机，镜头及光源；熟悉相机与镜头搭配。
3. 视觉算法经验
目标识别、图像配准、三维测量、标定和重建、手势识别；
表面缺陷检测；尺寸测量；特征识别；
图像去噪、滤波、融合算法
3A算法：如自动曝光、自动对焦、自动白平衡。
延伸阅读：
二、图像算法的分类
1.图像变换
图像变换包括图像的拉伸、收缩、扭曲、旋转、傅里叶变换等。一般称原始图像为空间域图像，称变换后的图像为转换域图像，转换域图像可反变换为空间域图像。图像处理中所用的变换都是酉变换，即变换核满足正交条件的变换。经过酉变换后的图像往往更有利于特征抽取、增强、压缩和图像编码。
2.图像压缩
图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术，也称图像编码。信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增，因此，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。在遥感技术中，各种航天探测器采用压缩编码技术，将获取的巨大信息送回地面。图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用，它的目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。
3.图像增强
图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波。
4.图像模糊处理
图像模糊处理包括图像模糊处理和图像去噪处理，图像模糊处理包括运动模糊（维纳滤波、最小均方滤波、盲卷积等）、高斯模糊等，图像去噪处理包括高斯噪声处理（维纳滤波、样条插值、低通滤波 ）、椒盐噪声 处理等。
5.图像插值
传统的插值方法有：最近邻插值，双线性插值，双平方插值，双立方插值以及其他高阶方法。最近邻插值和双线性插值算法很容易出现锯齿，生成的图片质量不好。因此一般只在对图像质量要求不高的场合下采用。双平方插值和双立方插值，实质上是“低通滤波器”，在增强图像平滑效果的同时丢失了许多高频信息。而在很多应用场合．细节信息恰恰非常重要，要考虑如何在保证平滑效果的同时尽可能地保留细节信息。
以上就是关于图像算法的内容希望对大家有帮助。
