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貌似数字水印就是跟计算机很相关的东西了吧。计算机只是一个工具，跟数学物理这些东西差不多。数字水印大部分要用到编程的东西，算法的设计。用MATLAB或者VC甚至VB都可以搞，借一本数字水印方面的书籍，相信你的学习能力只要研究一两个月就可以了。 
同学，请问你cs的怎么选了一个ce的导师啊？而且你研一选课都不和导师商量就这么混过去了？如果你毕业没有论文要求，你就编点计算机程序毕业算了，比如把某些图像处理算法用vc编个toolbox什么的如果你毕业需要发sci检索的论文，我建议你还是做数字水印吧，有老板撑腰你发paper才有点底气啊。
计算机专业应该学过C或者C++吧。用opencv吧。都是c/c++ 写的用起来也挺容易的
大数据专业中的数字图像处理方向，该学科的基础是统计学、高等数学、随机数学以及计算机图像学偏重颜色及视感方面的内容。许多数字图像的处理算法已经相当成熟，而且实现它们的难度并不算大，关键是找到对应的编程语言合适的像素操作函数即可。而大数据应用技术在知识结构的设计上，涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。不过，无论什么方向，数学和统计学都是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。这样的解答希望能帮到大家，另外，给大家介绍下大数据分析需要掌握的一些基本知识。——基础理论大数据分析在数学知识基础上，引入了统计学，基础知识包含数学、线性代数等，这些是决定数据分析职业发展高度的基石。初级数据分析学描述统计相关内容和公式即可，但要更进一步就需掌握统计算法，甚至机器学习等更多知识，算法相关的工作则要对高数进行深入学习。——分析工具Excel是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式须熟练。另外，会一个专业统计分析技能更好，SPSS作为入门极好。和数据打交道必然会接触数据库，所以SQL基本的增、删、改、查等技能要掌握。最后，可学些主流工具，如Python或R语言，有些行业会用到SAS或其他工具，可依据行业选择。——业务知识脱离业务的纯数据分析没任何意义，优秀的大数据分析师往往对业务了如指掌。熟悉业务后再去获取数据，对数据进行分析才更得心应手。——沟通交流数据分析会涉及很多与业务、技术部门的沟通，做报告后也需进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，协调沟通能力亦是非常重要的素质之一。——学习能力无论是数据分析，还是其他岗位，都需拥有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……
