數字圖像處理論文各種題目

待處理圖片 參考最終效果圖

29利用中值空間濾波去去除波形噪聲

要求：

掌握空間濾波原理；

了解中值空間濾波在實際中的應用；

利用MATLAB實現對波形的中值濾波；

改進算子，使圖像達到標準對照圖像效果。

待處理圖片 處理后圖片

30基于Sobel算子完成對圖像的搜索

要求：

掌握Sobel算子原理；

對待檢測圖片進行預處理(灰度化、二值化)；

對圖像進行邊緣提取；

改進算子，使圖像達到標準對照圖像效果。

在天空中檢索飛機圖像 檢索到的圖像(只給出一個，要求五架飛機全部找到)

31基于目標、背景比例的灰度圖像自動閾值選取法

介紹：常用的分割方法有直方圖雙峰法，Otsu法，最大商法等，雖然Otsu 法在某些情況下獲得的并不是最佳閾值，但其穩定性好、成功率高、速度快等特點，使其成為最常用的雜草圖像閾值分割方法之一，但也有改進的方法。2000 年付忠良對Otsu法的推廣形式進行了非常詳細的介紹，得出使用平均方差代替均值的選取方法與大津方法一樣具有抗亮度變化和對比度變化的優點……

要求:

對一組圖像分別用人工閾值法、OStu、平均方差迭代法進行分割。

認真比較各自的效果，總結出他們的優缺點。

針對Ostu法的不足之處，提出改進的方法。

原圖：

32物體形狀位置圖像處理算法

介紹：在科研與生產實踐過程中, 對運動物體的形狀與位置的測量常常有著很重要的意義。利用CCD攝像頭采集運動物體的圖像, 通過對該圖像進行圖像處理, 從而得到運動物體的形狀與位置信息的方法是一種連續的非接觸測量方法, 在生產實踐過程中采集到的圖像由于受各種外部因素的干擾, 所以做一些預處理是必要的。將待處理圖像與背景圖像相減,再做邊緣增強 ，更突出目標圖像。然后對圖像進行閾值分割，尋找圖像中的每個連通區域, 計算每個連通區域的點數,保留最大的一塊, 其余的作為背景去掉。再進行邊緣跟蹤。就可以得到目標圖像的位置形狀。

要求：顯示每步處理后的圖像。

原圖 處理后效果圖

33根據所學過的圖像處理方法，設計一套算法流程，來實現下圖中染色體的統計與識別

提示：由于圖像有明顯的噪，部分染色體有斷開和粘連的情況

要求：

寫出實現的思路流程。

編程實現，并顯示每一步的測試結果。

原圖：

34手背靜脈識別的圖像處理算法

提示：先對原始圖像進行背景去除, 取得手背部分, 計算得到手背部分的質心G 和手背部分的面積S , 再以質心G 作為中心, 以手背部分面積S 作為參考面積定義一個矩形, 作為包含靜脈信息的有效區域。

要求：

掌握基本的圖像處理算法，了解手背靜脈構造；

對手背圖像靜脈信息的有效區域進行灰度化處理；

對手背圖像進行二值化處理；

對手背圖像靜脈走勢進行粗提取；

對獲得的靜脈圖像進行細化處理，去除毛刺。

(6)顯示每一步的效果圖。最后實現的效果圖應該比提供的效果圖好或接近。

原圖 處理后的效果圖

35基于圖像分割的靜止圖像車牌識別系統研究

提示：

靜止圖像車牌識別系統有以下幾部分組成：

圖像獲取?圖像處理?圖像分割?字符識別?數據庫管理。

車牌區域提取是關鍵(提示：可以通過確定車牌上下邊界和確定車牌左右邊界來獲取)。

車牌字符的分割(提示：對于單行車牌，進行水平投影，其波谷極為字符分界區；如果按照對于單行車牌的分割方法得到的字符數為5 , 即可判定為雙行車牌。此時,只要在原車牌上方再擴成一個車牌區域即可,然后將上方區域視為一個單行車牌進行分割)。

要求：、

(1)語言不限，編程實現圖像處理部分的效果。

(2)顯示每一步圖像處理的結果。

原圖：

36基于圖像處理的自動報警系統

主要內容：

采用圖像的自動報警系統，通過對所監視場景的全景拍攝，從序列圖像中將變化區域從背景中分割出來能夠分離出運動的像素點和靜止的像素點通過對檢測到的運動像素點數來判斷是否出現不希望的運動，并決定是否報警。

要求：

對原圖像采用中值濾波進行圖像平滑處理。

對平滑后的圖像進行二值化處理。選用的是閾值判定法(閾值分別為40、50、60)進行結果比較。

利用Sobel算子進行邊緣檢測。

利用背景相減法對運動目標進行檢測該算法就是將待處理圖像的灰度圖與標準圖像的灰度圖的對應像素灰度值相減

總結

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