通信工程专业与图像处理哪个方向联系比较紧密？

通信工程同仁，你们觉得要做医学图像处理，哪个方向更容易呢？
图像压缩，这个非常相关，但现在又比较流行的新理论吗？压缩效果比JPEG2000好多少呢？
图像通信，流媒体？好像涉及不到复杂的技术
断层图像重建，涉及到比较立体、投影几何和傅里叶变换
图像配准，涉及到最优化方法，统计学，信号论
图像分割，问题是病态的，做到最后也不一定能找到满意的算法，可能比较有挫败感，但论文可以发
图像去噪，与通信似乎有关系
统计信号处理似乎很有用，在图像上有哪些结合点呢？
理论上能够对图像处理起到作用的，又容易结合起来的，大家给点意见吧，谢谢！

lz是专指医学图像处理吗。同关注。。

是的。被你猜中了，:-)
医学图像处理现在以磁共振图像为主，尤其是功能成像和脑成像为主。
医学图像领域最成功的领域是图像通信（压缩、DICOM和PACS）、图像
配准、图像重建、可视化（应归到计算机图形学），这些已经在临床得到非常广的
应用。其他，如磁共振图像的梯度场不均匀校正，图像几何变形校正、扩散张量成像
等领域也已经成熟。但图像分割领域，则没有好的办法，基本上以研究为主，尚未
有好的办法，即使对于同一个器官或组织来说，目前最有效的方法是基于统计模型的
方法，利用先验知识进行非线性配准优化，还有基于非线性配准和基于图理论的分割（交互式）也不错。在关于图像算法的临床标准中：稳健性（鲁棒性）、精准性和实时性
是临床图像处理非常关注的，在这个方面还有很多工作要做，如不用调节参数的傻瓜化
处理算法，针对质量、分辨率低的图像配准，如何找到非常好的全局优化算法等，如何通过统计分类和形状先验结合进行信息的提取等。
信息论里面的互信息、相关比等在图像配准中得到成功的运用，通过压缩感知理论进行磁共振图像信号的稀疏采样来提高磁共振成像的速度，通过贝叶斯理论来进行分类的最优化（统计意义上）等。
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