1. 面试官：请解释图像处理中的“直方图均衡化”算法原理和应用场景。

2. 面试官：如何利用卷积操作实现图像边缘检测？请简要描述算法流程并说明其中涉及的数学原理。

3. 面试官：介绍基于深度学习的图像超分辨率重建方法，包括常用的神经网络结构和训练策略。

4. 面试官：在图像处理中，如何利用霍夫变换检测直线和圆的特征？请说明算法原理并讨论其应用场景。

5. 面试官：解释卷积神经网络（CNN）中的池化操作，包括池化的类型、作用和常用的池化策略。

6. 面试官：介绍图像处理中的SIFT（尺度不变特征变换）算法原理，包括关键点检测、描述子生成和特征匹配流程。

7. 面试官：如何实现图像语义分割任务？请描述常用的卷积神经网络架构以及语义分割的评估指标。

8. 面试官：解释基于小波变换的图像压缩算法原理，包括小波变换的性质、压缩编码流程和重构过程。

9. 面试官：介绍图像拼接技术，包括常用的拼接算法和考虑的关键问题。

10. 面试官：在图像处理中，如何使用特征点匹配进行图像配准？请描述常用的特征点检测和匹配方法，并讨论其在图像配准中的应用。