1. 面试官：请解释图像配准的概念，并说明其在计算机视觉中的重要性。

2. 面试官：介绍至少三种常用的图像配准技术，并比较它们之间的优缺点。

3. 面试官：从数学的角度解释图像配准中的变换模型，包括刚体变换、仿射变换和非刚体变换。

4. 面试官：探讨图像配准中可能遇到的挑战和局限性，并提出解决方案。

5. 面试官：结合实际案例，说明图像配准在医学影像处理中的应用及意义。

6. 面试官：讨论图像配准与深度学习的关系，并说明深度学习在图像配准中的作用。

7. 面试官：针对大规模图像数据集的配准问题，提出一种高效的算法或方法。

8. 面试官：探讨图像配准在遥感影像处理中的应用，并指出在遥感领域中的挑战。

9. 面试官：从传统算法到深度学习的发展，分析图像配准技术的演变与趋势。

10. 面试官：以你理解的图像配准为基础，提出一种创新的图像配准框架或方法，并说明其优势和应用场景。