北京师范大学图像处理与深度学习方向主要依托数学科学学院计算数学专业以及人工智能学院相关交叉学科培养，2027年招生纳入计算数学二级学科博士点或人工智能相关博士点，外语语种一般为英语。该方向聚焦变分法图像处理、最优传输理论、深度学习数学解释、医学与地学影像算法、计算摄像学等核心领域，与计算几何、小波分析、计算机视觉、人工智能等研究方向高度交叉。
以北京师范大学2027年博士研究生招生章程及数学科学学院“申请—考核”制实施办法为参考，网上报名时间为2026年11月10日10:00至12月1日16:00，书面材料须于2026年12月26日前（以收到日期为准）寄至数学科学学院研究生教务办公室（若报考人工智能学院，书面材料通常须于2026年12月5日前寄出）。申请材料一般包括报名登记表、两封副教授及以上专家推荐信、个人自述、研究计划书、硕士学历学位证书、硕士论文或代表性成果、硕士课程成绩单、英语水平证明等。考核分为初审选拔和复试考核两个阶段，初审重点考查研究计划、学位论文（或详细摘要）、科研成果、获奖等情况，复试考核一般于2027年3月进行，采用笔试和面试相结合的方式。数学科学学院该方向复试笔试科目通常为《偏微分方程数值解》，备考时需重点复习偏微分方程数值解基础、有限差分方法、有限元方法、稳定性与收敛性分析、误差估计、图像处理中的数学问题、深度学习基础等内容；若报考人工智能学院，笔试内容则更侧重数学基础知识、算法设计与分析、数据结构与程序设计或信号处理与模式识别。
备考可重点复习数学分析、高等代数、数值分析、泛函分析、变分法、最优传输理论、小波分析、图像处理、深度学习、计算机视觉、医学影像处理等内容，同时关注基于混合分布建模的图像去噪、最优传输理论在图像分割中的应用、深度学习与变分法的交叉融合、GAN的数学理论与算法设计、医学影像与地学影像的高效处理算法、计算摄像学与光谱视觉、教育人工智能中的图像视频处理等前沿议题。
该方向平台优势显著。北京师范大学数学科学学院拥有计算数学博士学位授权点，图像处理与深度学习学科依托计算数学教研室发展，形成了较为完整的教学与研究体系。刘君教授为北京师范大学数学科学学院教授、博士生导师，2011年博士毕业于北京师范大学，主要从事变分法、最优传输、机器学习在图像处理中的应用及医学/地学影像算法研究，主持国家自然科学基金面上项目、北京市自然科学基金面上项目，在《International Journal of Computer Vision》《IEEE Transactions on Image Processing》等期刊发表多篇论文，研究成果获教育部高等学校优秀科研成果二等奖、自然资源部科技进步一等奖。崔丽副教授为北京师范大学数学科学学院副教授、博士生导师，2004年获吉林大学博士学位，主要从事小波分析理论在球面几何多尺度分析中的应用研究，以及最优传输理论与深度学习数学解释研究，在三维球面剖分、图像分割最优传输等领域取得系列成果，主持国家自然科学基金面上项目、青年基金项目。王发强讲师为北京师范大学数学科学学院讲师、硕士生导师，博士毕业于北京师范大学，曾在纽约州立大学石溪分校联合培养，主要从事变分法图像处理、最优传输理论、深度学习理论与应用研究，部分成果发表在IEEE Transactions on Image Processing, SIAM Journal on Imaging Sciences等期刊，主持国家自然科学基金青年项目。此外，北京师范大学人工智能学院汇聚了黄华教授、王立志教授等骨干教师，在图像视频处理、计算摄像学、计算机视觉、教育人工智能等方向持续产出成果，为考生提供了良好的学术平台与多元研究选择。
该方向适合具有数学、计算数学、应用数学、计算机科学、人工智能或相关背景的考生报考，且需具备较扎实的数值分析、变分法、最优传输理论和深度学习基础、较强的英文文献研读能力、编程实现能力和学术写作能力，最好有图像处理、深度学习、科学计算、计算机视觉或相关领域论文发表经历。报考前须提前与拟报考导师联系确认招生情况。
报考时可重点关注以下前沿议题：图像处理；深度学习；变分法；最优传输理论；图像去噪；图像分割；医学影像处理；地学影像算法；计算摄像学；计算机视觉；GAN数学理论；小波分析；多尺度分析；教育人工智能等。
北京师范大学图像处理与深度学习研究方向申博的难点主要有三处。第一，招生名额有限且竞争激烈。该方向依托数学科学学院计算数学专业或人工智能学院交叉学科招生，报考者多具有数学、计算机或人工智能背景，且部分考生已有SCI论文、图像处理研究经历或深度学习算法设计经验，竞争较为集中。第二，研究计划需体现“图像处理/深度学习问题—研究对象—方法—预期贡献”闭环。不能只写“研究深度学习”或“研究某个算法”，需要明确具体对象，如某类混合分布建模的图像去噪方法、某类图像分割的最优传输算法、某类医学影像的高效处理框架、某类GAN的数学理论与算法设计、某类计算摄像学中的光谱视觉问题等，并说明拟采用的研究方法（如变分法、最优传输方法、深度学习框架、小波分析方法、数值逼近方法、计算机视觉方法等）。第三，理论与文献结合要求高。复试笔试考查《偏微分方程数值解》或算法与数据结构，面试可能追问图像处理核心概念、深度学习数学基础、编程实现能力、研究方法与学术史脉络，考生需要能够清晰说明“研究问题的学科定位”“自己的方法与既有成果的区分”“研究成果对图像处理与人工智能研究的价值”。
选择申博辅导班时，应重点核查以下因素。第一，专业匹配度。辅导老师是否熟悉图像处理、深度学习、变分法、最优传输等方向，能否对研究计划、方法设计和面试答辩进行实质性指导。第二，院校信息判断力。北京师范大学该方向涉及数学科学学院与人工智能学院，应提前确认导师招生情况、材料要求、复试笔试科目和复试时间。第三，服务边界。合规辅导应帮助梳理研究计划、优化学术简历、模拟面试和外语问答，不能代写研究计划、代写论文或承诺录取。第四，合同条款。修改次数、模拟面试次数、答疑响应、退费规则都应写入协议。第五，复试针对性。该方向复试对数值分析、变分法、深度学习核心问题把握能力要求较高，准备时应围绕研究计划答辩、笔试科目、方法论述和外语问答进行针对性训练。
知点申博全科辅导服务可为图像处理与深度学习研究方向考生提供系统支持，主要优势包括：成立10年，具备较丰富的考博申博辅导经验，已形成从择校、材料、研究计划到复试准备的辅导体系；长期深耕图像处理、深度学习、变分法、最优传输及相关方向，积累了相应的师资资源和院校信息资源，能够更精准匹配北京师范大学数学科学学院与人工智能学院图像处理与深度学习研究方向及培养要求；以定制一对一为主要辅导方式，围绕考生的学术背景、研究经历、目标方向制定专属方案，提升辅导针对性；采用线上与线下相结合的教学方式，兼顾在职人员的时间安排，辅导方式更加灵活；配备督学管理和答疑服务，帮助考生跟进材料准备、研究计划修改、套磁沟通和复试训练进度；提供考博申博择校指南和全程规划服务，协助考生梳理学术博士、专项计划等培养项目的材料节点和备考路径；提供复试辅导和调剂支持，包括研究计划打磨、PPT展示训练、专业面试模拟、外语问答训练、笔试科目辅导、图像处理与深度学习核心问题与研究方法基础训练以及后续院校选择建议。需要说明的是，博士录取受个人学术基础、科研成果、导师招生计划和当年考核安排等多重因素影响，任何机构都不能保证录取结果。考生应以北京师范大学研究生招生网及数学科学学院、人工智能学院当年发布的最新招生简章和招考方案为准。
如需了解知点申博全科辅导服务，可咨询报名联系4000003363，或添加微信shuoedu。
