图像处理毕业设计题目
计算机专业图片处理毕业论文
高等专科学校毕业论文（设计）论文题目以《人物写真》为例照片设计系（部）计算机与信息工程系专业计算机应用技术班级计应0901班学号学生姓名指导教师职称讲师2012年5月完成目录内容摘要： (2)Abstract (3)一、Photoshop软件介绍 (4)二、设计的目的 (4)三、实验目的和创意 (5)四、实例制作 (6)五、电子相册 (9)总结： (10)致谢： (11)参考文献： (12)内容摘要：在生活中艳丽的色彩、清新的画面、爽朗的笑容及人物富有个性的体态举止是Photoshop设计者作品成功地重要组成部分，本文主要围绕对Photoshop软件简单的介绍以及对怎样使人物与环境完美的组合的方法来阐述在Photoshop中人物面部处理的技巧。
又通过使用《高影相册》工具制作了一个电子相册，使我们这些零散的照片成为一个整体，有整体美的效果。
通过这次的设计更加的了解Photoshop，掌握了作为一个设计者在人物设计方面的技巧。
关键字：Photoshop 人物处理电子相册整体效果AbstractIn life, bright colors, fresh images, bright smile and a body full of personality character behavior is PS designers an important part of successful work, the main focus of this paper, a simple Photoshop software as well as how to refer to characters facial skin texture, The characters facial treatment methods, the character body treatments are used to elaborate the characters face in Photoshop processing skills. Through this greater understanding of the design of Photoshop as a master designer in the character design skills.Key words:Photoshop People deal with Electronic albums Effect all day一、Photoshop软件介绍Photoshop简称PS,是Adobe公司最为出名的图像处理软件之一。
图像处理论文题目(推荐标题123个)
图像处理论文题目（推荐标题123个）图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。
下面是123个关于图像处理论文题目，供大家参考。
图像处理论文题目一：1、智能施肥机作物覆盖率测量系统设计——基于北斗导航和多媒体图像处理2、基于OpenCV的精量喷雾图像处理技术3、数字图像处理技术在木材科学中的应用4、图像处理与识别技术的发展应用5、激光超声可视化图像处理研究6、基于MATLAB软件的图像处理技术在电子元器件引脚缺陷检测的应用7、数字图像处理GUI设计及在教学中的应用8、Matlab图像处理在水稻谷粒计数中的应用9、数字图像处理的关键技术研究10、基于图像处理的公交车内人群异常情况检测11、数字图像处理技术的发展及应用12、基于图像处理的变压器呼吸器自动检测13、基于图像处理的智能小车无线远程灭火14、一种新的磁共振图像处理流水线的设计与实现15、采用数字图像处理的羊毛与羊绒纤维识别16、数字图像处理技术在扫描电化学显微镜中的应用17、基于SIFT算法的局部特征点人脸识别图像处理技术18、Matlab软件在“遥感数字图像处理”课程教学中的应用——基于成果导向教育理念19、图像处理Hough变换的慢小目标航迹起始方法20、基于图像处理技术的管道裂缝检测方法研究21、基于声呐图像处理的船用水下目标识别技术研究22、基于图像处理的田间杂草识别定位技术的研究23、一种增强细节的红外图像处理算法24、基于Zynq-7000的伪彩色图像处理系统设计与实现25、基于图像处理技术的聚合物水基钻井液微观结构分形研究图像处理论文题目二：26、研究生数字图像处理教学模式与实验改革探索27、触屏交互的图像处理实验平台设计28、卫星激光测距系统中图像处理子系统设计29、基于CS架构的煤矿井下图像处理算法研究30、一种基于先验知识的弧焊机器人图像处理方法31、电子信息图像处理与卫星遥感技术在船舶目标识别中的应用32、基于图像处理的变电站视频智能分析研究33、基于图像处理的前方行驶车辆速度测量方法34、基于图像处理的小麦叶绿素估测模型研究35、医学影像技术专业数字图像处理与MATLAB教学探索36、深度学习在图像处理领域中的应用综述37、增强图像处理算法在在线加工圆形零件轮廓识别中的应用研究38、一种计算机视觉算法的图像处理技术39、人工神经网络和图像处理技术在叶绿素含量检测中的应用40、Python在图像处理中的应用41、膜计算在图像处理领域应用研究综述42、基于数学形态学的路面裂缝图像处理技术43、SVM在高光谱图像处理中的应用综述44、基于图像处理弓网燃弧检测研究45、基于嵌入式图像处理系统的鱼类轨迹跟踪46、图像处理中处理重叠椭圆轮廓的改进算法47、计算机图像处理技术在医学影像中的进展与应用研究48、基于三维图像处理的虚拟人物重构改进方法49、基于图像处理技术的艺术设计系统设计与实现50、卷积神经网络在图像处理方面的应用图像处理论文题目三：51、基于机器视觉的草莓图像处理研究52、智能摄影测量和图像处理在高分辨率光学遥感影像处理中的应用——CRC-AGIP实验室的案例53、基于图像处理的数控机床运动控制系统54、基于MATLAB图像处理的高速铁路异物侵限检测技术研究55、金属断口图像处理研究进展56、一种基于图像处理的船舶水尺标志识别方法57、基于图像处理的位移测量传感器设计58、基于Matlab GUI的图像处理演示平台设计59、计算机图形学与图像处理的融合课程方案60、基于matlab和小波分析“一体化”法在医学图像处理中应用61、基于DSP6455实时红外图像处理仿真平台设计62、基于FPGA的图像处理系统设计与实现63、图像处理与识别技术的发展及应用分析64、一种基于图像处理的表面故障裂纹检测系统65、基于深度图像处理技术的类圆形重叠颗粒计数66、基于MATLAB GUI的图像处理实验系统设计67、基于图像处理的围岩分级测量实验教学系统开发68、基于Qt的数字图像处理实验演示系统69、基于图像处理的成形砂轮激光切向整形系统算法与实现70、基于数字图像处理的液位测量系统的研究与实现71、基于LabVIEW图像处理的动态拉出值检测方法72、基于稀疏分解和背景差分融合方法的图像处理技术73、基于图像处理的输电线路导线表面损伤特征研究74、基于RFID和图像处理的奶牛测产系统设计75、木质文物三维断层扫描图像处理图像处理论文题目四：76、基于DR图像处理技术的肺部异常检测概述77、基于图像处理技术的火灾识别方法的应用与研究78、基于图像处理技术的等离子体射流稳定性分析79、基于图像处理的光弹应力测量实验80、基于图像处理的轮轴探伤系统对铁路安全的控制研究81、基于HALCON的印花鞋面剪裁图像处理系统设计82、应用图像处理的纱线黑板毛羽量检测与评价83、图像处理技术在车牌识别中的研究84、基于图像处理的印刷板打孔定位与实现85、底吹过程中基于图像处理技术的气泡直径分布特性86、基于图像处理的风电叶片裂纹检测系统设计87、基于图像处理技术的房屋裂缝宽度变化实时监测研究88、智能驾驶汽车视觉图像处理技术89、基于图像处理技术的中药饮片识别研究90、计算机图形图像处理相关技术探讨91、VR全景图像处理技术研究92、人工智能算法在图像处理中的应用93、图像处理技术在激光熔池温度检测的应用94、基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量95、学术导向的图像处理课程教学改革96、基于PIV图像处理法的管内低浓度液固两相流颗粒运动特性研究97、焊接缺陷的X射线自动检测图像处理98、基于LabVIEW和MATLAB的数字图像处理实验教学研究99、基于图像处理的大蒜蒜种品质无损分级方法研究100、基于数字图像处理技术的再生混凝土数值模拟图像处理论文题目五：101、基于MATLAB图像处理的中空纤维膜截面尺寸的测量102、基于图像处理的井下人员身份识别103、基于图像处理技术的隧道裂缝检测综述104、基于变形数字图像处理的土体拉伸试验装置的研发与应用105、改进Canny算法在码垛机器人视觉图像处理中的应用研究106、基于图像处理和压缩感知的鱼群低溶氧胁迫异常行为检测方法107、基于嵌入式图像处理系统的软件设计与实现108、浅析图像处理技术的实际应用109、智能数字图像处理系统的设计与实现110、基于OpenCV图像处理的智能小车户外寻迹算法的设计111、机器学习在图像处理中的应用112、复合材料红外热波检测图像处理技术的研究进展113、基于数字图像处理技术的测树仪算法研究114、基于图像处理的车牌识别检测系统115、小波分析在数字图像处理中的应用116、CMOS相机采集的激光测距图像处理方法研究117、基于图像处理的四旋翼自主跟踪智能车设计118、基于图像处理和无人机的反窃电精准取证系统的设计与实现119、基于小波变换的模糊图像处理系统设计与实现120、基于图像处理的鱼群运动监测方法研究121、图像处理中拉普拉斯矩阵的稀疏化处理122、利用Cryo-SEM和图像处理技术评价老化和再生沥青低温抗裂性的新方法123、基于数字图像处理技术的多孔沥青混合料细观空隙特征规律。
图像处理课程设计题目汇总
数字图像处理课程设计题目总汇1、图像锐化算法的对比研究（黄盛榆，郑富成）
要求：从理论上说明各种锐化算法，实现算法的详细说明。
2、图像的开闭运算比较（冯敏彪，刘泽波）
要求：从理论上说明开闭运算，实现算法的详细说明。
3、图像的膨胀与腐蚀运算比较（陈灼源，郭佳明）
4、连通区域单元标识（）
5、图像类型转换（孙雯，池志鹏）
6、图像的算术（加减）运算（黄焕秋）
7、图像的空间域滤波处理（杨超，黄哲）
8、图像的频率域滤波处理（刘瑞祥，朱菁）
9、图像的基于灰度阈值的图像分割技术（吴宏方，阮喜城）
10、图像的几何运算（方忠湟，李钊）
11、文本图像的分割。
（蔡伯良，宋富邦）
12、图像的除噪算法比较（刘彦洲）
13、图像中直线边缘的提取（吴玉松，吴汉斌）
14、图像中两相交直线夹角计算（叶海清，曾悠）
15、图像特征点定位比如图像中的十字点中心，或角点中心。
（郑键，曾仰斌）
16、测量图像中的圆弧半径比如下外圆弧半径（谢伟斌）
参考MATLAB帮助
17、对图像中圆形物体的判断比如，下面的图像中的圆形程度（杨壮举，余宇熙）
参考MATLAB帮助
18、判断图像中水平放置矩形的算法（李硕，文骏）。
基于matlab毕业设计题目
基于Matlab的毕业设计题目：基于Matlab的图像处理与识别系统设计一、题目背景图像处理与识别是计算机视觉领域的重要应用，Matlab作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得图像处理与识别变得更加容易。
本毕业设计旨在利用Matlab 实现一个基于图像处理的毕业设计项目，通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别，实现对图像的自动识别。
二、设计目标1. 对输入的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提高图像质量。
2. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，提取出图像中的关键特征，如边缘、纹理等。
3. 实现基于分类器的图像识别系统，能够根据特征分类并识别出不同的图像。
4. 评估系统性能，通过对比实验和分析，验证系统的准确性和稳定性。
三、设计思路1. 采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。
2. 对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提取出有用的特征。
3. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，如边缘检测、纹理分析等，提取出关键特征。
4. 根据提取的特征，设计分类器，实现图像的自动识别。
5. 对系统性能进行评估，包括准确率、召回率、F1得分等指标。
四、技术实现1. 使用Matlab的图像处理工具箱对图像进行预处理，包括灰度化、去噪、增强等操作。
2. 利用Matlab的滤波器对图像进行边缘检测，如Sobel滤波器、Canny滤波器等。
3. 使用纹理分析方法对图像进行纹理特征提取，如灰度共生矩阵等方法。
4. 根据提取的特征，设计分类器，如支持向量机（SVM）、神经网络等。
5. 使用Matlab的优化工具箱对分类器进行训练和优化，提高分类器的准确率和稳定性。
五、实验结果与分析1. 实验数据集：采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。
实验数据集需要涵盖多种场景和类别，如人脸识别、手势识别、交通标志识别等。
2. 实验结果：对不同类型和背景的图像进行测试，验证系统的准确性和稳定性。
《数字图像处理》课程设计题目.
1、图像的阈值分割方法研究2、图像锐化算子的对比研究3、图像的开运算4、图像的闭运算5、连通区域单元贴标签6、彩色图像的灰度化处理7、图像类型的转换8、FIR滤波器的设计9、图像的算术运算10、图像空域增强方法研究11、图像频域增强方法研究12、图像的腐蚀13、图像的膨胀14、图像的霍夫曼编码15、图像区域特征的描述和测量16、图像无损压缩和编码17、图像有损压缩和编码18、图像高通滤波器19、图像低通滤波器20、图像伪彩色增强21、图像边缘检测算子22、图像平滑滤波器23、数字图像的频谱特性研究24、图像DCT变换25、基于灰度阈值的图像分割技术26、图像分析与增强27、图像邻域与块运算28、正交变换方法对比29、灰度直方图规定化30、图像真彩色增强31、图像局部区域填充32、图像显示技术33、图像文件操作34、数字图像几何运算技术35、数字图像的傅里叶变换36、图像的小波变换参考书目:1、张汗灵编著MA TLAB在图像处理中的应用/ 北京:清华大学出版社,20082、王家文MATLAB 6.5 图形图像处理国防工业出版社3、王晓丹,吴崇明编著基于MATLAB的系统分析与设计[5] 图像处理西安电子科技大学出版社20004、余成波编著数字图像处理及MATLAB实现重庆大学出版社20035、杨枝灵, 王开等编著Visual C++数字图像获取处理及实践应用人民邮电出版社20036、苏彦华等编著Visual C++数字图像识别技术典型案例人民邮电出版社20047、何斌[等] 编著Visual C++数字图像处理人民邮电出版社20028、周金萍编著MA TLAB 6.5图形图像处理与应用实例科学出版社2003TP391.41/04479、清源计算机工作室编著MATLAB 6.0高级应用:图形图像处理机械工业出版社2001 TP391.41/10、郝文化主编MATLAB图形图像处理应用教程中国水利水电出版社200411、苏金明, 王永利编著MA TLAB图形图像电子工业出版社2005。
图像处理 毕业设计 题目
图像处理毕业设计题目图像处理毕业设计题目在计算机科学与技术领域，图像处理是一个非常重要的研究方向。
随着数字图像的广泛应用，图像处理技术在各个领域都有着广泛的应用，如医学影像、视频处理、虚拟现实等。
因此，选择一个合适的毕业设计题目对于学生来说至关重要。
首先，我们需要明确图像处理的基本概念。
图像处理是指对数字图像进行一系列的操作，以改善图像的质量或提取图像中的有用信息。
这些操作可以包括图像增强、图像滤波、图像分割、图像压缩等。
因此，一个好的毕业设计题目应该涉及到这些基本概念，并能够展示学生对图像处理技术的理解和应用能力。
一个有趣且有挑战性的毕业设计题目可以是基于深度学习的图像分类与识别。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，其在图像处理领域有着广泛的应用。
学生可以选择一个特定的图像分类问题，如猫狗识别、车辆识别等，然后使用深度学习模型进行训练和测试。
这个题目不仅能够锻炼学生的编程能力和算法设计能力，还能够让学生深入了解深度学习在图像处理中的应用。
另一个有趣的毕业设计题目可以是基于图像处理的虚拟现实系统设计。
虚拟现实是一种通过计算机生成的仿真环境，用户可以在其中进行交互和体验。
学生可以设计一个基于图像处理的虚拟现实系统，通过对真实环境的图像进行处理和重建，实现用户与虚拟环境的交互。
这个题目不仅能够让学生学习图像处理的相关技术，还能够让学生了解虚拟现实的原理和应用。
除了上述两个题目，还有许多其他有趣的图像处理毕业设计题目可以选择。
例如，基于图像处理的医学影像分析、基于图像处理的视频处理与编辑、基于图像处理的图像检索与推荐等。
这些题目都有着广阔的应用前景，对于学生来说是一个很好的学习和研究机会。
总之，选择一个合适的毕业设计题目对于学生来说非常重要。
一个好的题目应该具有一定的挑战性和深度，能够展示学生对图像处理技术的理解和应用能力。
希望通过本文的介绍，能够给即将进行毕业设计的学生提供一些有用的参考和启发。
图像处理毕业设计题目
图像处理毕业设计题目篇一：数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。
膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。
用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。
要求：1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理；2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理；3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化；4> 显示每步处理后的图像；5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。
待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。
要求：1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪；2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。
3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）；4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）；5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。
视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。
通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。
要求：1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理；2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。
大学本科生毕业设计候选题(图像分析类)
题目
适用专业
1
基于纹理特征的道路斑马线识别
本科：
计算机科学与技术
软件工程
数字媒体技术
电子信息科学与技术
信息与计算
研究生：
计算机技术应用
人工智能与模式识别
……
2
基于视频图像识别的驾驶员疲劳检测
3
基于图像分析的选票识别
4
交通标志图形的计算机自动识别
5
基于视频图像分析的高速公路车流量检测
6
存在运动物体遮挡的视图像背景提取
7
PCB图像中的特定标记搜索与精确定位
8
图像中的皮肤颜色分割方法研究
9
基于教鞭与投影银幕的人机交互方法
10
基于图像分析的苹果分类
11
复杂背景下的汽车牌照定位
12
PCB图像的增强处理
13
基于机器视觉的刻度线提取与尺度分析
14
……
15
……
数字图像处理课程设计题目
《数字图像处理》课程设计题目与要求
可选题目：
题目一：图像的数字化
题目二：图像的离散傅里叶变换
题目三：图像的离散余弦变换
题目四：图像的离散小波变换
题目五：图像的平滑
题目六：图像的锐化
题目七：基于预测编码的图像编码与压缩
题目八：基于小波变换的图像压缩
题目九：图像复原
题目十：图像阈值分割技术
题目十一：图像的边缘检测
题目十二：彩色图像增强
题目十三：数字水印
说明：也可以自拟题目。
内容要求：
一、课程设计的目的与要求
二、设计的主要内容及基本原理
三、图像编码程序总体方案设计
3.1、图像处理程序流程图
3.2、用MATLAB实现图像处理程序源代码及注释
四、课程设计总结与体会
格式要求：
见考查课课程设计说明书范文
说明：请认真对待、严格按照格式要求书写。
每人各自选一个题目做设计，请独立完成。
内容示例：基于行程编码的图像编码程序设计。
图像处理毕业设计题目
图像处理毕业设计题目图像处理毕业设计题目随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
从医学影像到娱乐产业，从安防监控到自动驾驶，图像处理技术的应用无处不在。
因此，作为一名即将毕业的学生，选择一个有挑战性和实际意义的图像处理毕业设计题目是非常重要的。
在选择毕业设计题目时，首先要考虑到个人的兴趣和专业背景。
如果你对医学感兴趣，可以选择一个与医学影像相关的图像处理题目。
例如，你可以研究如何通过图像处理技术来提高医学影像的分辨率，以便更好地观察和诊断疾病。
或者，你可以研究如何使用图像处理技术来自动识别和分析医学影像中的病变，以辅助医生的诊断工作。
如果你对娱乐产业感兴趣，可以选择一个与图像处理相关的娱乐题目。
例如，你可以研究如何使用图像处理技术来实现虚拟现实（VR）或增强现实（AR）的效果，以提供更真实和沉浸式的娱乐体验。
或者，你可以研究如何使用图像处理技术来改善电影或游戏中的特效，以创造更逼真和惊艳的视觉效果。
如果你对安防监控感兴趣，可以选择一个与图像处理相关的安防题目。
例如，你可以研究如何使用图像处理技术来实现人脸识别和行为分析，以提高监控系统的准确性和效率。
或者，你可以研究如何使用图像处理技术来实现实时视频监控和报警系统，以提供更有效的安全保护。
如果你对自动驾驶感兴趣，可以选择一个与图像处理相关的自动驾驶题目。
例如，你可以研究如何使用图像处理技术来实现车辆的视觉感知和环境理解，以实现自动驾驶的功能。
或者，你可以研究如何使用图像处理技术来实现车辆的目标检测和路径规划，以实现更安全和高效的自动驾驶系统。
除了个人兴趣和专业背景外，选择一个有挑战性和实际意义的图像处理毕业设计题目还需要考虑到以下几个因素：1. 可行性：确保所选择的题目在技术上是可行的，并且有足够的资源和工具来支持你的研究和实验。
2. 创新性：尽量选择一个具有创新性的题目，可以尝试新的理论、算法或方法，以推动图像处理技术的发展。
基于DSP和FPGA的图像处理系统设计本科毕业设计
中文题目：基于DSP和FPGA的图像处理系统设计外文题目：IMAGE PROCESSING SYSTEM DESIGN BASED ON DSP AND FPGA摘要本文研究了以TI高性能DSP为核心处理器的视频实时图像处理系统的设计原理与组成，并基于DSP + FPGA架构实现了视频图像处理系统。
本图像处理系统主要由图像采集电路、图像处理电路、显示电路以及系统软件组成。
首先经过CCD图像传感器采集复合视频信号，经过视频A/D处理器(SAA7115)转换成8 bit的数字信号，通过DMA方式存放在双口RAM中，该处理器同时还输出像素时钟信号(PCLK)，场同步(CS)、行同步(HS)、奇偶场(OE)、复合消隐信号(BLANK)。
数字信号处理器DSP(TMS320VC5501)是本处理器的核心部分，其功能是完成整个系统的图像预处理以及数据流存储时序控制等功能。
经过DSP处理后输出8 bit的数字视频信号以及像素时钟信号(PCLK)、场同步(CS)、行同步(HS)，一起送FPGA产生视频信号的时序逻辑，然后送视频D/A处理器(SAA7105H )，最后通过VGA视频接口输出。
静态双口RAM用于存储图像数据的，图像数据的读写控制时序通过DSP来实现。
视频D/A 处理器(SAA7105H)将FPGA输出的数字视频信号、像素时钟、行场同步信号合成为彩色全电视信号然后通过VGA输出。
该视频图像处理系统可以实现实时的数据视频信号的采集、处理及显示，可以应用于视频处理的相关领域。
关键字：DSP；FPGA；图像处理；电路设计；系统软件AbstractThis paper studies the system design principle and composition the of TI high performance DSP core processor for real-time video image processing , and it can achieve video image processing system based on the architecture of DSP and FPGA. The image processing system is composed of image acquisition circuit, image processing circuit, display circuit and system software.After the first CCD image sensor collect the composite video signal, the video A/D processor (SAA7115) is converted into a digital signal of 8 bit, which is stored in dual-port RAM through DMA, the processor also outputs pixel clock signal (PCLK), field synchronization(CS), synchronous (HS), parity field (OE), composite blanking signal (BLANK).DSP digital signal processor (TMS320VC5501) is the core part of this processor, its function is to complete the whole system of image preprocessing and the sequence of data storage control . After DSP treatment, the output of the 8 bit digital video signal and a pixel clock signal (PCLK). The field synchronization (CS), synchronous (HS), which is send to FPGA for producing video signals, then transmitted to the video processor D/A (SAA7105), the final output through a VGA video. Static double port RAM is used to store the image data, the timing control of image data read and writed is realized by DSP. Video D/A processor (SAA7105) compose output digital video signal, a pixel clock and field synchronization signal of FPGA into color TV signal and then output by VGA.The video image processing system can achieve real-time data of the video signal acquisition, processing and display, which can be applied for video processing related fields.Keywords:DSP;FPGA;image processing ;circuit design ;system software目录0 前言 (1)1 绪论 (2)1.1 课题的提出及研究的背景 (2)1.2 研究的目的和意义 (2)1.3 课题研究的主要内容及重点 (3)2 系统总体设计方案 (5)2.1 系统硬件原理框图设计 (5)2.2 系统主要工作模块划分及工作流程 (5)2.2.1 模块划分 (5)2.2.2 系统工作流程 (6)3 图像采集电路设计 (8)3.1 数字图像基础知识 (8)3.1.1 彩色图像空间模型的空间变换 (8)3.2 数字图像传感器V220 (9)3.3 视频解码器SAA7115及I2C控制电路 (10)3.3.1 I2C控制电路 (11)3.3.2 采集解码电路 (11)4 DSP和FPGA为核心的电路设计 (13)4.1 可编程逻辑器件FPGA及DSP处理器概述 (13)4.2 DSP外围电路设计 (14)4.2.1 DSP外部数据存储器和外部程序存储器设计 (15)4.2.2 DSP时钟电路设计 (17)4.2.3 UART接口设计 (18)4.3 以FPGA为核心的电路设计 (20)4.3.1 XC3S100E-4TQ144C管脚功能特性 (21)4.3.2 FPGA外围电路设计 (21)5 系统软件设计 (26)5.1 软件实现的总体方案 (26)5.2 DSP外部数据和程序存储器的读写时序 (28)5.3 DSP内部时钟电路配置 (31)5.4 UART初始化程序设计 (33)5.5 DSP中的I2C模块配置 (34)5.6 FPGA(XC3S100E-4TQ144C)配置模式 (36)6结论 (38)致谢 (39)参考文献 (40)附录A译文 (41)附录B外文文献 (47)附录C电源电路 (54)附录D复位电路 (56)XX大学毕业设计（论文）0 前言视频图像处理[1]作为一种重要的现代技术，己经在通信、航天航空、遥感、遥测、生物医学、军事、信息安全等领域得到广泛的应用，视频图像处理实现技术对相关领域的发展具有深远意义。
图像处理 毕业设计题目
图像处理毕业设计题目图像处理毕业设计题目一、引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都有着广泛的应用，如医学影像、人脸识别、虚拟现实等。
本文将探讨一种有趣且具有挑战性的图像处理毕业设计题目，并介绍一些可能的解决方案。
二、毕业设计题目本次毕业设计的题目是基于图像处理的人脸表情识别系统。
随着社交媒体的兴起，人们对于表情的识别和理解需求越来越高。
而人脸表情识别系统可以帮助我们更好地理解和分析人类的情感状态，为情感计算、人机交互等领域提供支持。
三、设计思路1. 数据集收集与预处理为了构建一个准确可靠的人脸表情识别系统，首先需要收集大量的人脸图像数据集。
可以通过在互联网上搜索已有的公开数据集，如FER2013、CK+等。
然后，对数据集进行预处理，包括人脸检测、人脸对齐和图像增强等操作，以提高后续处理的准确性和鲁棒性。
2. 特征提取与选择在图像处理中，特征提取是一个关键的步骤。
对于人脸表情识别系统，可以使用传统的特征提取方法，如LBP（局部二值模式）、HOG（方向梯度直方图）等。
同时，也可以尝试使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）等，通过训练模型自动提取高级特征。
3. 模型训练与优化在特征提取后，需要建立一个分类模型来对不同的表情进行识别。
可以使用传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等。
同时，也可以使用深度学习的方法，如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等。
在模型训练过程中，需要进行参数调优和模型选择，以提高分类的准确性和泛化能力。
4. 系统实现与性能评估在模型训练完成后，需要将其应用到实际的人脸图像上进行测试。
可以设计一个图形界面，通过摄像头捕获实时的人脸图像，并对其进行表情识别。
同时，还可以使用一些性能评估指标，如准确率、召回率、F1值等，对系统的性能进行评估和比较。
四、可能的挑战与解决方案1. 数据集不平衡问题在人脸表情识别的数据集中，不同表情的样本数量可能存在不平衡的情况，如某些表情的样本较少。
图像 本科毕业设计题目
图像本科毕业设计题目图像本科毕业设计题目一、引言图像处理是计算机科学和工程领域的一个重要研究方向，随着数字技术的发展，图像处理在各个领域都有着广泛的应用。
本科毕业设计是学生在大学期间的重要项目，选择一个合适的图像处理题目能够锻炼学生的综合能力和创新思维。
本文将探讨几个适合本科毕业设计的图像处理题目，希望能够给即将毕业的学生提供一些启发和参考。
二、题目一：基于深度学习的图像分类系统设计与实现随着深度学习的兴起，图像分类技术取得了巨大的突破。
本课题旨在设计和实现一个基于深度学习的图像分类系统，通过深度学习模型对输入的图像进行分类。
学生可以选择合适的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并结合经典的卷积神经网络模型，如ResNet或VGG，设计一个高效准确的图像分类系统。
三、题目二：基于图像处理的人脸识别系统设计与实现人脸识别技术在安防领域有着重要的应用价值。
本课题旨在设计和实现一个基于图像处理的人脸识别系统，通过图像处理算法对输入的人脸图像进行特征提取和匹配，实现人脸的自动识别。
学生可以选择合适的人脸检测和特征提取算法，如Haar特征和局部二值模式（LBP），并结合机器学习方法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN），设计一个高效准确的人脸识别系统。
四、题目三：基于图像处理的医学图像分析与诊断系统设计与实现医学图像分析与诊断是医学领域的重要研究方向，图像处理技术在医学图像分析中发挥着关键作用。
本课题旨在设计和实现一个基于图像处理的医学图像分析与诊断系统，通过图像处理算法对医学图像进行分割、特征提取和分类，实现对疾病的自动诊断。
学生可以选择合适的医学图像处理算法，如阈值分割、边缘检测和形态学处理，并结合机器学习方法，如随机森林（Random Forest）或卷积神经网络（CNN），设计一个高效准确的医学图像分析与诊断系统。
五、题目四：基于图像处理的虚拟现实系统设计与实现虚拟现实技术在娱乐、教育和训练等领域有着广泛的应用。
基于OpenCV的数字图像处理毕业设计
【毕业论文选题】最新photoshop论文题目147条
最新photoshop论文题目147条Fhotoshop简称PS,是一种处理图片的技术。
现在这种技术的门槛越来越低，很多非专业人士也对此很热衷。
下面是为你整理的147条photoshop论文题目，希望对你该主题论文的写作有所启发。
photoshop论文题目一：1、基于Moodle的翻转课堂在《PhotoshopCS3图形图像处理》中的实践研究2、中等职业学校Photoshop操作的教学视频资源开发与应用研究3、李东垣方药配伍规律研究及其验案数据库查询系统的构建4、家具产品的三维展示设计与实现5、虚拟现实技术在虚拟校园漫游系统中的应用研究6、任务驱动教学法在高职《Photoshop》教学中的应用研究7、数字图像取证与反取证技术研究8、多媒体教学软件系统的设计与实现9、内地西藏班（校）基于民族特点的Photoshop软件教学探究10、普通高校健美操网络教学系统开发研究11、水稻机插精确定量栽培三维动画系统研究与开发12、基于微信的学习资源设计与应用研究13、混合式学习模式在中职示范校的应用研究14、程序性知识教学微视频中陈述性知识的设计与应用研究15、微信公众平台辅助课堂教学的实验研究16、微课在中职Photoshop教学中的应用研究17、《装在口袋里的爸爸》交互式幼儿有声读物的设计与实现18、美图摄影类移动应用竞品分析及其未来发展的探究119、基于虚拟现实环境中自然光照实时渲染的方法研究20、Photoshop微课程在高中信息技术教学中的实例研究21、三维设计软件在室内设计中的信息共享与应用22、图像处理软件界面设计研究23、二维动画短片《老人与狗》的制作研究与分析24、基于Photoshop插件体系的几种数字图像处理算法的研究25、基于SSH框架的网上购物系统26、项目教学法在中职计算机专业《Photoshop》课程教学中的应用研究27、手机游戏《大战转基因之闽南游》设计与展示28、Photoshop在首饰设计中的应用29、基于创意设计服务平台信息交互设计研究30、基于虚拟现实设备的三维驾驶软件及交互接口的研究与实现31、基于JSP与MySQL技术的个人职位信息管理系统32、三峡库区滑坡三维可视化及动态模拟33、在职业教育课程《PhotoShop图形图像处理》中基于项目教学模式的实践探索34、基于TV模型的用于图像修复的优化方法35、图像软件的设计与应用36、微博在课外网络协作学习中的应用研究37、服装款式图提取及其模式识别的研究38、三维虚拟校园自动漫游系统的设计与实现39、基于位置服务的三维虚拟校园系统的设计与实现40、《Photoshop平面设计》精品课网站设计与实现photoshop论文题目二：41、基于图像搜索算法的图像智能设计242、计算机辅助景观表现研究43、Photoshop两个缺陷的解决方案44、基于颜色匹配的地表三维GIS模型纹理优化方法研究45、基于组织连续切片的宫颈周围韧带内神经脉管数字化三维模型的构建46、微型学习与高校教学的整合策略研究47、多媒体技术在现代舞台设计中的应用研究48、基于FLASH技术的数字水墨剪纸动画的设计与实现49、数字图像中人脸美化算法的研究50、《photoshopCS平面设计》网络课程的设计与开发51、数字化企业形象设计52、国画水墨风格的三维动画设计53、PSD文档信息获取与XML表达自动阅卷研究54、基于非线性ε-过滤器组的人脸美化算法的研究与改进55、数字视频智能编辑系统的算法研究56、网络环境下促进大学生自主学习的策略研究57、专题学习网站在电大《计算机图像处理技术-Photoshop》课程教学中的应用研究58、《一个夏天的回忆》二维动画短片的实现59、多媒体作品自动评价系统的设计与实现60、基于问题的学习（PBL）在网络课程教学中的应用研究61、图像与矢量化交互变换技术研究与实现62、平面设计软件在陶瓷花纸创新设计中的应用研究63、基于研究性学习的《平面设计》课程教学设计与实践研究64、替代有毒有害材料数据库系统的设计与开发65、基于MCLA的Photoshop教学实践研究66、燃油发动机喷雾粒子尺寸测量及特性分析67、燃油喷雾图像的匹配研究及应用368、三维场景光影效果控制与渲染的研究与实现69、服装品牌推广的三维展示设计与实现70、虚拟现实技术在首饰设计及展示中的应用71、图像处理课程学习平台的设计与开发72、大学物理实验数据网络检测处理系统的研究与开发73、三维形状画刷分割工具的研究74、图像风格化技术研究及平台开发75、基于笔画的图像色调调整76、GIS技术在林业制图中的应用研究77、潍坊科技学院虚拟校园的设计与实现78、军队办公自动化系统的设计与实现79、虚拟现实（VR）技术在风景园林规划与设计中的应用研究80、数字图像盲取证技术的一些研究photoshop论文题目三：81、基于不变矩飞机型号识别方法研究与实现82、服装设计中时尚女装的数字化表现研究与实现83、数字化技术在黑茶包装设计中的应用研究84、室内改造的数字化设计与实现85、《少儿快乐跑网络教学课件-以短跑为例》的研制86、一种基于样例图片的数字人脸化妆技术87、传统动画与无纸动画的结合与设计88、人物形象设计大赛宣传片的创意设计与实现89、中国画墨浸染效果的数字化实现90、基于深度数据的人体视频编辑491、三维虚拟现实技术在殷商妇好形象复原中的应用研究92、基于数码艺术的图形设计方法与运用93、基于数字图像处理技术的爆堆粒度分析94、基于VC的示波器动态仿真软件设计95、数字医学技术在颧骨复合体缩小术中的应用与研究96、小学数学积件资源与积件组合平台的开发97、PhotoShop课程网上学习系统的设计与研究98、Photoshop作品自动评阅策略的研究99、基于虚拟现实技术的数字旅游研究与应用100、基于Mandelbrot集图形的新型面料肌理设计方法101、基于ADS-B的航线训练飞行管制间隔演示系统设计与实现102、基于Flash的在线三维商品展示系统的研究与实现103、虚拟校园的三维建模与设计104、基于Android的图像特效的设计与实现105、个性化桌面点餐系统的设计与实现106、虚拟手行为数据库的研究与设计实现107、南天集团整体形象VI设计108、基于ASP的精品课程教学网站的设计与实现109、数字化技术在日用陶瓷设计中的应用研究110、数字水彩画创作技法研究与实现111、基于滤波特性的视频图标删除检测技术112、教师办公信息系统的设计与实现113、红山文化虚拟博物馆数字表现研究与应用114、教学实训考试综合系统的设计115、基于VR-Platform的虚拟校园研究与实现116、通过动画短片《一个人的表演》来看水彩效果在三维动画背景中的实际应用5117、数字时代CG电脑绘画应用研究118、基于Virtools平台的教学软件的设计与应用119、裸眼3D技术及其应用120、基于Moodle虚拟学习环境的混合式学习设计与实践121、浅谈Photoshop软件在当前油画创作中的具体运用122、基于3DSMAX的水墨三维动画的设计与实现123、中国数字人鼻部薄层断面解剖及三维可视化研究124、自制教学资源网站在Photoshop课堂教学中的应用研究125、基于学习风格的在线学习交互行为研究126、工程软件在化工单元操作中的应用研究127、运动模糊仿真图像的正确生成128、GIS在生态环境评价中的应用129、纺织品数码印花颜色管理应用研究130、基于OSGi的Android应用模块动态加载框架设计与实现131、基于内容及图像分析的信息技术自动阅卷系统132、基于图文混排前台训练系统的研究与设计133、利用“中国虚拟人”的三维重建构建外科三维诊疗平台134、数字城市三维景观再现系统的研究135、基于变换域抗几何攻击数字水印算法研究136、结合隐式曲面的网格融合137、绿化景观建模方法研究138、实验力学课程计算机辅助教学软件139、如何应用ICCCNS及建立设备特性文件进行数字打样模拟传统打样140、计算机辅助汽车造型技术研究141、自动控制原理CAI课件的设计与制作142、视神经纤维自动识别与分析关键技术研究6143、精原细胞计算机模型可视化研究及其临床应用144、基于3G混合网络和GPS技术的果树移动专家系统（FMES）的构建145、数字图像盲取证技术研究146、基于离散小波变换系数特征的2D被动盲图像取证研究147、基于视觉与图像的植物信息采集与处理技术研究7。
毕业论文设计课题参考
毕业论文设计课题参考题目：基于深度学习的图像风格转换技术研究与应用一、引言（200字）随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，图像处理技术在各个领域中得到了广泛应用。
图像风格转换作为其中的一项重要技术，可以将图像的风格从一个领域转换到另一个领域，为用户提供全新的视觉体验。
传统的图像风格转换方法往往需要手动选择和设计规则，需要大量的人力和时间成本。
近年来，基于深度学习的图像风格转换技术的出现，使得图像风格转换更加智能、高效。
本文旨在研究基于深度学习的图像风格转换技术，并尝试将其应用于具体场景。
通过对深度学习模型的训练和调优，提出一种可行的图像风格转换算法，并在实际应用中验证其有效性和实用性。
二、研究内容（400字）1. 深度学习在图像风格转换中的应用现状分析通过对当前深度学习在图像风格转换领域的发展进行全面的调研，分析其应用现状和存在的问题。
探讨基于深度学习的图像风格转换技术与传统方法的比较，确定研究的切入点。
2. 基于深度学习的图像风格转换算法设计基于前期调研结果，设计一种基于深度学习的图像风格转换算法。
结合卷积神经网络和生成对抗网络等深度学习模型，构建图像风格转换的模型架构，并进行网络训练和参数调优。
3. 验证与应用在采集和构建具体的图像数据集的基础上，对所设计的图像风格转换算法进行验证。
通过实验对比与传统方法的效果，评估算法的准确度、处理速度和图像质量，并探索其在实际应用中的可行性。
三、研究意义（200字）基于深度学习的图像风格转换技术在实际应用中具有广泛的应用前景和商业价值。
进一步推动图像处理技术的发展，为用户提供更加个性化、多样化的图像风格转换效果。
同时，该技术还可以应用于艺术创作、游戏、电影特效等领域，丰富视觉艺术表达手法，为相关领域带来创新的可能性。
本研究通过对基于深度学习的图像风格转换技术的研究，为图像处理领域的学术研究提供一种新的技术手段，并对相关行业的发展和应用提供参考。
对未来深度学习在图像风格转换领域的进一步发展和应用具有指导意义。
2024年计算机本科毕设题目
2024年计算机本科毕设题目题目：基于深度学习的图像风格迁移算法设计与实现引言：随着计算机视觉和人工智能的迅猛发展，图像风格迁移算法已经成为计算机视觉和图像处理领域的热门研究方向。
图像风格迁移算法可以将一张输入图像的内容与另一张参考图像的风格进行结合，创造出具有新颖艺术风格的合成图像。
本文将基于深度学习技术，设计和实现一个高效而准确的图像风格迁移算法。
一、研究背景和意义随着社交媒体的普及，用户越来越关注如何创造和分享独特的艺术风格图像。
图像风格迁移技术可以满足这一需求，并且具有广泛的应用潜力。
比如，在设计领域，风格迁移可以帮助设计师更快速地生成不同风格的设计示意图；在娱乐领域，风格迁移可以应用于电影特效和游戏设计中，创造出独特的艺术效果。
二、相关研究综述目前，图像风格迁移算法主要分为传统的基于优化的方法和基于深度学习的方法。
传统的基于优化的方法通常需要解决一个优化问题，如通过最小化图像内容与样式之间的差异来生成合成图像。
然而，这种方法复杂度高、计算量大，生成的图像质量不够理想。
近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的方法逐渐成为主流。
三、深度学习模型的基础在本课题中，我们将使用卷积神经网络（CNN）作为基础模型。
因其在图像识别和处理问题上的卓越性能，CNN已经成为深度学习中最受欢迎的模型之一。
本课题的算法将建立在一个预训练的卷积神经网络基础上，该网络将用于提取图像的内容和样式信息。
四、算法设计与实现4.1 数据集准备算法的实现需要一个包含一组内容图像和一组样式图像的数据集。
这些数据集的选择至关重要，应该具有代表性且多样化，以确保算法的泛化能力。
4.2 神经网络训练在算法实现的第一阶段，我们需要对预训练的卷积神经网络进行微调，以使其能够同时捕捉内容和样式信息。
4.3 内容和样式表示提取通过使用预训练的卷积神经网络，我们可以提取输入图像的内容特征和样式特征。
通过调整网络的层级和特征图的尺寸，我们可以控制内容和样式信息的提取程度。
图像 毕业设计 题目
图像毕业设计题目图像毕业设计题目随着科技的不断发展，图像处理技术已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
无论是在电影制作、广告设计还是医学影像等领域，图像处理技术都扮演着重要的角色。
因此，选择一个有趣且具有挑战性的图像处理毕业设计题目是非常重要的。
在选择毕业设计题目之前，我们首先需要了解当前图像处理技术的研究热点和趋势。
例如，深度学习在图像分类、目标检测和图像生成等任务上取得了巨大的成功。
因此，一个有趣的毕业设计题目可以是探索深度学习在图像处理中的应用。
毕业设计题目可以从以下几个方面进行选择和探索：1. 图像分类与识别：利用深度学习方法，设计一个高效准确的图像分类器。
可以使用经典的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），并对其进行改进和优化，以提高分类准确率。
2. 目标检测与跟踪：设计一个目标检测与跟踪系统，能够从图像或视频中快速准确地检测和跟踪感兴趣的目标。
可以使用基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN或YOLO。
3. 图像生成与风格转换：利用深度学习方法，设计一个能够生成逼真图像的模型。
可以使用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等模型，实现图像的风格转换、图像超分辨率或图像修复等任务。
4. 图像分割与语义分析：设计一个图像分割与语义分析系统，能够将图像中的不同物体或区域进行准确的分割和标注。
可以使用基于深度学习的语义分割算法，如FCN或U-Net。
5. 图像增强与去噪：设计一个能够提高图像质量的算法，如图像增强或去噪算法。
可以使用基于深度学习的方法，如自编码器或生成对抗网络。
除了以上几个方面，还可以根据自己的兴趣和专业方向选择其他相关的图像处理题目。
无论选择哪个题目，都需要进行充分的文献调研和实验验证，以确保毕业设计的科学性和有效性。
在进行毕业设计时，还需要注意以下几点：1. 确定合适的数据集：根据所选择的题目，需要寻找合适的数据集进行实验。
可以使用公开的图像数据集，如ImageNet或COCO，也可以自己采集和标注数据集。
图像识别的毕设题目
图像识别的毕设题目
1、智能施肥机作物覆盖率测量系统设计一一基于北斗导航和多媒体图像处理
2、基于OpenCV的精量喷雾图像处理技术
3、数字图像处理技术在木材科学中的应用
4、图像处理与识别技术的发展应用
5、激光超声可视化图像处理研究
6、基于MATLAB软件的图像处理技术在电子元器件弓|脚缺陷检测的应用
7、数字图像处理GUI设计及在教学中的应用
8、Matlab 图像处理在水稻谷粒计数中的应用
9、数字图像处理的关键技术研究
10、基于图像处理的公交车内人群异常情况检测
11、数字图像处理技术的发展及应用
12、基于图像处理的变压器呼吸器自动检测
13、基于图像处理的智能小车无线远程灭火
14、一种新的磁共振图像处理流水线的设计与实现
15、采用数字图像处理的羊毛与羊绒纤维识别
16、数字图像处理技术在扫描电化学显微镜中的应用
17、基于SIFT算法的局部特征点人脸识别图像处理技术
18、Matlab 软件在"遥感数字图像处理”课程教学中的应用一基于成果导向教育理念
19、图像处理Hough变换的慢小目标航迹起始方法
20、基于图像处理技术的管道裂缝检测方法研究。
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图像处理毕业设计题目篇一：数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。
膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。
用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。
要求：1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理；2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理；3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化；4> 显示每步处理后的图像；5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。
待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。
要求：1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪；2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。
3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）；4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）；5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。
视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。
通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。
要求：1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理；2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。
4> 显示每步处理后的图像；5> 分析此种图像监控方式的优缺点。
背景目标出现目标提取4车牌识别图像预处理技术主要内容：车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。
汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求：1> 对原始车牌图像做增强处理；2> 对增强后的彩色图像进行灰度变换；3> 对灰度图像进行直方图均衡处理；4> 选取自适应的阈值，对图像做二值化处理；5> 显示每步处理后的图像；6> 分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法原始车牌图像处理后的车牌图像5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究主要内容：医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。
要求：1> 通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。
2> 通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。
3> 采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。
4> 利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。
5> 显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。
原始细胞图像图像处理后的细胞图像6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。
具体要求：1）将原进行二值化2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化3）将图像标记连通域并进行面积计算，找出不符合要求的标记块4）将不合格的图像进行提取，并记录不合格率5)显示所有的图像，对经过处理后的图像和未作处理后的图像进行对比分析。
7对加噪声的图像进行频域低通和高通滤波，并针对其显示图像进行对比分析具体要求：1、对源图像进行空域到频域的变换2、进行频域的高斯低通滤波（取D0为10，20，40，80）3、频域的高斯高通滤波（取D0为10，20，40，80）4、频域的布特沃斯低通滤波（取D0为10，20，40，80，n为2）5、频域的布特沃斯低通滤波（取D0为10，20，40，80，n为2）显示所有的图像，对图像滤波的结果进行比较，包括同种滤波器不同D0处理图像的比较以及不同滤波器之间的比较。
（下图为D0取为20的结果）8请根据所学过的图象分析方法，将飞机边界进行提取，并叠加在原图上具体要求：将RGB图像（图A）转换成灰度模式图像（图B），再将其进行二值化（图C），所得图像进行闭运算，去掉暗点和圆角（图D），最后对图像进行边界提取并叠加在原图上（图E）。
显示所有的图像，对经过处理后的图像和未作处理后的图像进行对比分析。
9基于数字图像处理的森林火灾识别方法研究主要内容：基于摄像机摄取的视频图像对现场进行火灾的自动探测、监视，同时将摄得的图像，利用各种图像处理技术不断进行图像处理和分析，通过早期火灾的图像变化特征来探测火灾是否发生。
测试要求：首先从彩色摄像机获取视频流图像，并转换成BMP格式图像，先判断图像中有红色区域存在。
l)火灾图像预处理，包括图像抽样、图像分割、图像灰度化、二值化、图像平滑处理;2)研究火焰目标的特征提取方法轮廓特征提取:该模块主要功能为提取火焰轮廓上的尖点特征和圆形度。
在火焰轮廓特征图中，从下至上从左至右逐点扫描，将火焰的边缘编成链码。
当链码在一定步数内，出现一次有效上升和一次有效下降时，我们就得到一个尖角。
颜色特征提取:火焰一般从焰心到外焰其颜色应从白色到黄色再向红色移动，在图像中表现为像素值的变化不明显，可以用图像像素方差值来反映这种变化。
动态特征提取:火焰在燃烧的过程中，它的面积和质心在不断的变化，通过质心的变化来判断火势的大小10、采用数字图像处理技术实现对玉米种子表面裂纹的识别和检测。
玉米籽粒产生裂纹后会影响淀粉出率，不能用来加工玉米片等食品，同时在储存时裂纹粒吸湿性强,易于引起发热和遭受害虫及霉菌的侵袭，对于种子还会影响到种子的发芽率，即使作为饲料原料也必须严格限制玉米的裂纹率，对玉米籽粒图像通过边缘提取后结合利用籽粒的形态学特征实现了裂纹的自动提取和测量测试要求：1）采用水平和垂直边缘检测算子处理得到裂纹、种子边界和噪声等边缘信息；2）通过玉米籽粒的形态特征寻找其尖端位置并使用图像代数运算的方法去除大部分非裂纹信息；3）根据裂纹的长度和位置特征提取得到裂纹，并计算裂纹的绝对长度和相对长度。
11对图像的文字区域检测研究主要内容：针对国内外对图像文字区域提取方法现状中存在的问题，提出一种新的方法。
可以使文字区域提取的准确率提高，进而可以实现对复杂背景的图像也能较好地实现文字区域与背景区域的分离。
要求：1、输入彩色图像；2、将彩色图像转化为灰度图像并对灰度图像进行纵向边缘检测；3、通过等值进行分割、动态列分割、相邻矩形区域合并确定候选文字区域；4、候选文字区域灰度直方图分析；5、根据二值图像生成的四邻域的几何形状特征确定最终文字区域实现效果：要求图片：12实现对针织物疵点检测的研究主要内容：通过对多种疵点检测算法进行分析比较，提出一种可以成功对针织物疵点进行检测识别的方法。
要求：1、二值化处理2、直方图均衡化3、针织物图像分割窗口的确定4、特征值提取5、将疵点区域准确的分割出来实现的效果要求图片：13实现对谷物颗粒计数的研究主要要求：提出一种方法，使操作简单，图像清晰度高的识别出谷物颗粒，从而达到可以数出谷物颗粒的个数。
要求：1、将谷物图像进行灰度化处理；2、进行去除噪声处理；3、将灰度图像转化为二值图像；4、通过连通性，计算谷物的颗粒数。
实现效果：左图为原始图像，右图为分割提取的目标篇二：数字图像处理课程设计常用题目关于《数字图像处理》课程设计的安排和要求各位电信同学：大家好！为了更好地帮助同学完成本课程设计的内容，现将具体要求和安排说明如下，请仔细阅读并认真完成，不明事宜可以用邮件的方式或者打电话与指导老师沟通。
1．时间：《数字图像处理》课设属于综合实践课，设计时间为1周。
2．时间安排： 17周。
3．实验室安排：大家先在宿舍完成设计也可以在实验室完成，信息楼将在17周的部分时间向同学开放。
4．课程设计要求：我们课程设计题目的主要参考教材为：王家文《MATLAB 6.5 图形图像处理》国防工业出版社这本书。
请同学们先到图书馆尽快借阅下文所列书籍并上网查阅相关文献资料，要求各位严格按指定要求完成设计。
每个程序或模块都必须做到功能仿真成功这一步。
5．结课方式：1）口头答辩：就具体设计题目提问，检查程序运行结果，每位同学5分钟左右。
（60%）答辩时间：初步定于17周的周日2）交课程设计报告: 18周周四前交给班长，然后再交给指导老师。
（40%）6．课设报告要求：1）严禁有雷同或相同报告，否则不能通过这门课的考查。
2）使用学校制定的统一封皮。
3）第一页为课程设计任务书，任务书内容包括设计任务要求和进度安排。
4）第二页为目录。
5）从第三页开始为报告正文，应包括设计目的、设计方案（思路）、具体设计内容，包括源代码（加注释），模块的文字描述、功能仿真图等，报告的最后一项为结束语。
6）用A4纸打印，字体要求为宋体，4号字。
具体格式不明之处参考毕业设计论文格式要求。
7）必须有完整的源代码和关于源代码的详细说明。
8)运行结果以图片的形式粘贴到报告中来。
9）答疑方式：邮件或到实验室答疑。
设计题目：在本文后部中有36个设计题目，各位同学按学号和题目号对应的原则取题。
《数字图像处理》课程设计题目1、图像的阈值分割方法研究2、图像锐化算子的对比研究3、图像的开运算4、图像的闭运算5、连通区域单元贴标签6、彩色图像的灰度化处理7、图像类型的转换8、 FIR滤波器的设计9、图像的算术运算10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、图像空域增强方法研究图像频域增强方法研究图像的腐蚀图像的膨胀图像的霍夫曼编码图像区域特征的描述和测量图像无损压缩和编码图像有损压缩和编码图像高通滤波器图像低通滤波器图像伪彩色增强图像边缘检测算子图像平滑滤波器数字图像的频谱特性研究图像DCT变换基于灰度阈值的图像分割技术图像分析与增强图像邻域与块运算正交变换方法对比灰度直方图规定化图像真彩色增强图像局部区域填充图像显示技术图像文件操作数字图像几何运算技术数字图像的傅里叶变换图像的小波变换参考书目：1、张汗灵编著 MATLAB在图像处理中的应用/ 北京:清华大学出版社,20XX2、王家文 MATLAB 6.5 图形图像处理国防工业出版社3、王晓丹,吴崇明编著基于MATLAB的系统分析与设计 [5] 图像处理西安电子科技大学出版社 20XX4、余成波编著数字图像处理及MATLAB实现重庆大学出版社 20XX5、杨枝灵, 王开等编著 Visual C++数字图像获取处理及实践应用人民邮电出版社 20XX6、苏彦华等编著 Visual C++数字图像识别技术典型案例人民邮电出版社 20XX7、何斌[等] 编著 Visual C++数字图像处理人民邮电出版社 20XX8、周金萍编著 MATLAB 6.5图形图像处理与应用实例科学出版社 20XXTP391.41/04479、清源计算机工作室编著 MATLAB 6.0高级应用:图形图像处理机械工业出版社 20XXTP391.41/10、郝文化主编 MATLAB图形图像处理应用教程中国水利水电出版社 20XX11、苏金明, 王永利编著 MATLAB图形图像电子工业出版社 20XX篇三：数字图像处理课程设计题目和要求_20XX数字图像处理课程设计内容、要求题目一：图像处理软件1、设计内容及要求：（1）、独立设计方案，实现对图像的十五种以上处理（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等）。