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1、图像空域灰度公开水印算法免费计算机毕业设计论文篇一：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>
2、 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
3、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、。 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；
5、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
6、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
7、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
8、 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
9、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(l)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。 (2)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。 (3)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
10、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
11、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
12、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：毕业设计论文 武汉科技学院毕业论文 论文题目：基于图像识别的滤波器设计 学 院 机电工程学院 专 业 机械设计制造及其自动化 班 级 机设057班 学生姓名 廖明健 学 号 0502051308 指导老师 朱
13、里 2009年5月25日 基于图像识别的滤波器设计 摘 要 本文的研究课题是“基于图像识别的滤波器设计”。图像是人类获取和交换信息的主要来源。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。图像受获取和存储、处理及各种干扰的影响，显示时画面上会出现噪声。为了减少噪声带来的负面影响，尽可能地还原干净真实的画面，就需要用到降噪滤波器对图像数据进行处理。图像的噪声有多种类型，如加性噪声、乘性噪声、椒盐噪声、高斯噪声等。常见的降噪方法有在空间域进行的，即空域滤波法；也有将图像数据经过傅里叶等变换以后转到频域中进行的，即频域滤波法。本文研究的主要内容则是频域滤波法在图像处理中的应用，频域滤波
14、法分为低通频域滤波法和高通频域滤波法，以下着重介绍了频域滤波法中几种低通和高通滤波器的特性，并在VC+环境下运行程序，通过运行结果我们可以比较出几种滤波器的图像识别能力。 关键词：图像处理； 降噪滤波器；低通频域滤波法； 高通频域滤波法 Abstract Research topic of this article is "based on image recognition of the filter design.Image acquisition and exchange of mankind's main source of information. Therefor
15、e, image processing applications will inevitably involve the human aspects of life and work. Image by the access and storage, handling and the impact of various disturbances, indicating when the noise will appear on the screen. In order to reduce the negative impact of noise, clean as much as possible to restore the true picture, we need to use noise reduction filter for image data for processing. Image There are many types of noise such as additive noise, multiplicative noise, salt and pepper no
