1. 面试官：设计一个数字图像处理算法，可以实现自动去除图像中的水印，同时保持图像的质量和清晰度。

2. 面试官：探讨数字图像处理中的深度学习技术在图像分割和对象检测领域的应用，以及面临的挑战和解决方案。

3. 面试官：讨论数字图像处理中的直方图均衡化算法，包括其原理、优势、缺陷，以及在实际应用中的局限性和改进方向。

4. 面试官：设计一个基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法，用于将低分辨率图像转换为高分辨率图像，并评估其性能。

5. 面试官：分析数字图像处理中的图像生成对抗网络（GAN）技术，探讨其在图像合成、图像修复和图像增强等方面的应用及发展趋势。

6. 面试官：研究数字图像处理中的多视角图像融合技术，包括针对多个视角图像的融合方法、融合后图像的质量评估和优化策略。

7. 面试官：讨论数字图像处理中的特征点匹配算法，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）算法，以及在图像配准、三维重构和目标跟踪中的应用和性能比较。

8. 面试官：设计一个基于图像检索和相似度匹配的内容识别系统，能够从海量图像数据中快速有效地检索和匹配相似内容。

9. 面试官：探讨数字图像处理中的图像压缩技术，包括有损压缩和无损压缩算法的原理、优势及在实际应用中的适用性和局限性。

10. 面试官：研究数字图像处理中的半监督学习技术在图像标注和图像分类任务上的应用，以及如何利用少量有标注数据和大量无标注数据进行模型训练和性能优化。