岗位职责：
1、负责制冷型红外（中波 / 短波）图像全链路算法研究与开发，主导或独立承担 NUC 非均匀性校正、盲元检测与补偿（DPC）等核心模块的算法设计、仿真与迭代；
2、研究红外时空域降噪、图像增强与动态范围压缩（DRC）：时域递归 / 空域滤波、双边 / 非局部 / BM3D、小波、CLAHE、AGC 自动增益、细节锐化与伪彩映射，持续提升 NETD、MRTD 与主观画质；
3、参与辐射测温与温标反演算法：黑体多点标定、辐射率补偿、大气透过率建模、环境温度补偿与非线性修正，提升测温精度与温标一致性；
4、跟踪深度学习在红外成像的应用，探索 AI 去噪、超分辨率重建、低信噪比目标检测等前沿方向并完成课题验证；
5、使用 MATLAB/Python 完成算法建模与复现，交付 C++ 工程化版本，配合嵌入式 / FPGA 团队完成实时性移植与 ≥30fps 落地；
6、参与探测器 - 镜头联合标定与特性建模，输出算法设计文档、实验报告，撰写论文 / 专利，参与样机验证与产品迭代。

任职要求：
1、2027 届应届博士，信号与信息处理、光学工程、电子信息、计算机视觉、光电工程、通信与信息系统等相关专业；
2、具备扎实的数字图像处理与成像理论功底，系统掌握去噪、增强、校正、配准、直方图 / 灰度映射等经典算法原理与数学推导；
3、熟练使用 MATLAB、Python（NumPy/OpenCV/PyTorch 或 TensorFlow 之一），具备 C/C++ 工程实现能力者优先；
4、博士课题与红外成像、图像复原、低信噪比处理、测温或计算成像相关，有独立提出问题并完成研究闭环的经历；
5、逻辑与数学建模能力强，能基于实测图像数据做量化对比（PSNR/SSIM/ 主观评价）与参数调优；
6、具备良好的论文写作与英文文献阅读能力，沟通协作顺畅，能与光学、硬件、FPGA 团队协同。

加分项：
- 发表过红外图像处理、低照度 / 低信噪比复原、图像超分或 AI 去噪相关的 SCI/EI 论文，或持有相关发明专利；
- 熟悉制冷型 MCT/InGaAs/QWIP 焦平面探测器工作原理，了解斯特林制冷、黑体定标、NETD/MRTD 指标体系；
- 有将传统或深度学习算法移植到嵌入式平台（RK3588、TI、Zynq）并优化实时性的实践；
- 熟悉辐射测温、热辐射定律（普朗克 / 斯蒂芬 - 玻尔兹曼）及大气传输建模；
- 有目标检测 / 跟踪、红外弱小目标处理研究经历。