数字图像处理课程题目和要求Word文档下载推荐.docx
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（3）、能够显示水印嵌入前后的载体图像。
（4）、能够显示嵌入与提取的水印。
（5）、选择一种以上的攻击方法，测试水印算法的鲁棒性等性能。
（6）、设计软件界面
2、参考方案
（1）对水印图像进行编码置乱（可采用伪随机码，提高水印图像的隐蔽性）；
（2）对图像进行子图像分解（如8*8），对子块分别进行DCT变换；
（3）对DCT系数按照zig-zag排序进行排列，选择一种频系数，对该种频系数相邻的系数进行水印嵌入
（4）低通滤波检验水印算法的抗攻击性。
（5）设计数字水印的软件界面。
题目三：
车牌识别
在交通管理过程中，通常采用视频监控方式对闯红灯和超速等违章车辆进行监督。
对违章车辆，需要自动检测车牌信息，提取车牌号码，以便查找车主信息和监督管理。
国内常用的一般车牌通常是是蓝底白字，长宽比3:
1。
（1）对车牌图像进行预处理，然后进行车牌定位；
（2）进行字符分割；
（3）对车牌中的数字和字母进行提取和识别（对汉字不作要求）；
（提高部分）
（4）要求自行设计方案、编写代码实现上述功能。
2、参考方案
（1）对图像进行预处理，增加图像的对比度；
（2）根据图像的颜色对车牌区域定位
（3）对图像进行旋转、二值化操作，并进行水平投影操作，根据直方图峰值和谷值对字符进行分割；
（4）可采用模板匹配方法，对数字和字母进行识别，并输出识别后的结果。
（5）设计车牌识别的软件界面。
题目四：
超分辨率重建
1、设计内容与要求
在视频监控、图像追踪等应用中，由于图像摄取系统的分辨率较低，图像较为模糊，使得目标识别等问题变得困难。
现有一幅低分辨率图像，图像大小为500*500，试通过插值技术提高图像分辨率。
由于常规的图像插值技术可能导致图像边缘模糊，试设计一种超分辨率重建技术，使得图像边缘尽可能保持较好的陡峭性。
（1）在空域中将图像放大2倍，4倍；
（2）在DCT域放大2倍，4倍；
（3）在DCT域增强图像高频信息，保持边缘陡峭度；
（4）若对图像子图像分解后使用DCT，观察增强后的图像是否存在块效应；
（5）设计软件界面。
（1）采用插值技术对图像放大
（2）考虑到图像较大情况下DCT的计算量较大，将图像分解为若干子图像；
（3）在DCT域对图像进行插值放大；
（4）设计同态滤波器，对高频信号进行增强；
（5）反变换回空域图像。
题目五：
织物密度检测（也可以是桌面等有纹理的表面的检测）
1、要求完成功能：
在织物单位长度中排列的经纬纱根数，称为织物的经纬纱密度。
织物密度的计算单位以公制计，是指10cm内经纬纱排列的根数。
密度的大小，直接影响织物的外观，手感，厚度，强力，抗折性，透气性，耐磨性和保暖性能等物理机械指标，同时他也关系到产品的成本和生产效率的大小。
经纬密度的测定方法可以采用直接测数法。
直接测数法是凭借照布镜或织物密度分析镜来完成。
织物密度分析镜的刻度尺长度为5cm,在分析镜头下面，一块长条形玻璃片上刻有一条红线，在分析织物密度时，移动镜头，将玻璃片上红线和刻度尺上红线同时对准某两根纱线之间，以此为起点，边移动镜头边数纱线根数，直到5cm刻度线为此。
输出之纱线根数乘以2，即为10cm织物的密度值。
在点数纱线根数时，要以两根纱线之间的中央为起点，若数到终点时，超过0.5根，而不足一根时，应按0.75根算；
若不足0.5根时，则按0.25根算。
织物密度一般应测得3-4个数据，然后取其算术平均值为测定结果。
这种计数方式可以使用图像处理技术自动完成，设计应用程序完成织物密度检测。
（1）能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；
（2）对任意指定的距离范围内的织物进行自动经纬纱根数计数；
（3）设计软件界面。
（1）、读取已获得的需要测量的织物的图像或从计算机上联接的图像获取设备中获得实际图像（提高部分）；
（2）、对图像进行任意角度旋转，使织物纬线方向呈水平；
（3）、根据图像质量对对图像进行去噪和对比度增强；
（4）、对纵向织物线条个数，采用垂向一阶微分算子（如sobel、roberts）检测垂直向边缘；
（5）、对垂直向进行投影，做直方图统计，计算直方图峰值个数；
（6）、横向织物根数采用和纵向相同方法计数。
题目六：
工件尺寸的图像测量
在加工制造领域，需要对很多零部件尺寸进行测量，以验证零件是否符合加工要求。
一般这种测量可以通过千分尺或游标卡尺完成。
但对于很多易碎或易变形的零件，类似的测量几乎难以完成。
在这种场合，一般要求采用非接触测量方法，图像测量就是其中的方法之一。
试设计一应用软件，能够对标准形状的零件进行图像测量。
（2）能够根据控制点对图像失真进行几何校正；
（3）根据控制点对图像进行定标，建立像素与实际尺寸之间的对应关系；
（4）对于非标准零件，利用人工鼠标操作，测量任意指定点间的距离；
（5）对圆形标准零件进行自动尺寸测量（提高部分）；
（6）设计软件界面。
（1）读取已获得的需要测量的零件的图像或从计算机上联接的图像获取设备中获得实际图像，测试图像中应包含至少四个已知控制点（提高部分）；
（2）根据图像质量对对图像进行去噪和对比度增强；
（3）对控制点进行手工或自动设别定位，根据定位结果进行几何校正和定标；
（4）检测鼠标点击点的图像坐标，根据两点间的像素数来计算任意点间的距离。
（5）对于标准形状零件，可对图像进行边缘提取后，采用拟合的方法进行尺寸测量。
也可以采用投影法进行测量。
题目七：
低比特率图像压缩
在远程抄表系统中需要将采集的图像远距离传输以供抄表人观看，由于距离远，和控制成本的问题，不能采用较高速度的波特率进行传输。
需要将采集到的图像进行压缩后传输，请你通过matlab仿真，给出一个合理的解决方案。
图像获取方法，用摄像头采集一幅图像，像素数控制在30万以内640*480，图像大的可以裁剪，图像中数据以某数字表盘为最好，或者是汽车牌照。
或者从网上下载。
2、参考方案和步骤
（1）利用DCT进行jpg压缩，其中DCT可以调用函数，其它尽量自己编写代码，压缩过程可进行适当简化；
（2）对图像进行二值化，请利用二值图像压缩方法进行数据压缩，然后解压缩，看通过肉眼能否看清表盘数据，比较两种算法的压缩效果；
（4）设计软件界面。
（3）发挥部分：
用matlab对压缩后的图像进行识别。
题目八：
运动目标的检测
在视频监控领域，需要对监控画面进行存储。
长时间的存储占用了大量的硬盘空间。
为了节省存储磁盘空间，对于监视场景内没有活动目标出现时的视频画面一般不进行存储。
只有在检测到画面中存在运动目标时才进行录像存储。
设计一个视频监控软件，完成对运动目标的检测及视频存储功能。
（1）对连接在计算机上的视频获取设备进行控制；
（2）显示动态视频画面；
（3）对画面中内容进行运动目标检测；
（4）对有变化的画面进行存储，并按照系统时间命名文件名；
（1）从计算机上联接的图像获取设备中获得实际视频；
（2）对相邻帧（或者间隔固定帧）图像进行差值检测
（3）差值超过一定阈值则认为有运动目标，将视频画面保存在硬盘中，持续检测，直至连续5秒内检测不到运动目标，停止录像；
（提高部分）：
在画面中设置不同的关注区域，只有在关注区域内图像发生变化才进行录像
题目九：
运动目标的跟踪
在很多应用中都要对运动目标进行跟踪。
比如激光制导中，弹载摄像机不断检测指向目标的激光束，根据激光光点的位置来修正飞行方向。
使用图像获取工具箱，从摄像机获取视频图像到matlab中，这些图像可以用来跟踪摄像机视场中的目标。
建立一个图像跟踪的演示程序，用于跟踪的目标可由一个激光笔产生的激光点代替。
设计一个软件，完成以下功能：
（4）输出检测到的激光点的位置信息；
（1）、运行matlab的计算机放置在摄像机视场中，激光笔发出一个红点照射在Matlab的图形窗口中。
（2）、当激光笔的轨迹不断移动时，摄像机获取Matlab的图形窗口中的图像，跟踪激光点的移动，这可以使激光笔像鼠标一样使用。
（3）、首先要对数据进行定标，以建立获取的图像像素点与Matlab图形坐标轴之间的对应关系。
一旦建立了这种关系，激光点在Matlab图形窗口中移动的时候，激光点就可以被跟踪。
题目十：
饮料瓶形状检测和识别
由于废弃的饮料瓶不能随时随地分类回收，大多数饮料瓶处于用后即弃的状态．在铁路沿线、江河航线、旅游景点等地方大量的废弃饮料瓶让人触目惊心，并且对环境造成的污染和对能源造成的浪费日趋严重。
目前，已出现的饮料瓶回收机大多是基于红外线扫描条形码来识别的其严格要求瓶罐的条形码保持完整，且瓶身上端必须先投入机器回收口内．如果投入瓶罐上的条形码破损，或者瓶子里面有残液，机器将拒绝回收．这些问题限制了对饮料瓶的回收。
（1）利用摄像头捕获视频；
（2）对画面中的饮料瓶进行检测；
（3）对画面中的饮料瓶进行识别，识别是否完整；
（4）识别饮料瓶类型，并给出价格；
（5）设计软件界面。
题目十一：
静态手势识别
静态手势是手的一种特殊形状或姿势，对应着模型参数空间里一个点，静态手势识别就是对从图像中检测出来的人手区域做分析，识别其中的形状和姿势信息。
静态手势可以是动态手势的特殊转移状态，用来分割和帮助识别动态手势，性能优异的静态手势识别有助于更进一步的动态手势分析。
设计一个视频软件，完成以下功能：
（1）运行程序后可以显示出摄像头捕捉到的图像。
（2）通过对手势的识别，摄像头捕捉到手的动作后完成相应的功能：
（以下至少2选1）
A、手在屏幕前方移动，对话框背景颜色变化（颜色自选，至少有三种手势代表三种颜色变化）。
B、手放在摄像头前，能识别手势代表的意思（比如1个手指头代表数字1，那么竖一根手指头在摄像头前，要有一个文本框用来显示读取的数字1）。
2、参考方案：
（1）学习掌握图像采集卡的操作使用；
（2）采集序列图像；
（3）图像增强、二值化、分割出手势图像；
（4）对手势图像进行几何矩的计算，在训练阶段用于建库，在分类阶段用于识别；
（5）用最近邻法准则进行分类。
4、提高功能：
（1）动态手势的识别；
（2）与计算机交互。
题目十二：
图像配准
图像拼接就是将数幅（本软件实现两幅图像拼接）有重叠部分的图像（可能是在不同时间、在不同的角度拍摄的）拼接成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术,该技术经过计算机视觉、计算机图形学、图像处理等领域的研究，已经广泛应用于遥感图像分析；
虚拟现实技术；
医学图像处理；
军事夜视成像等领域中。
在图像拼接过程中，最为关键的两个步骤是图像配准和图像融合。
设计一个软件，完成对两幅图像的配准操作。
（1）图像的去噪等预处理
（2）图像特征点的寻找
（3）图像特征点的匹配
（4）图像配准的实现
参考方案：
（1）图像预处理；
（2）图像配准；
（3）建立变换模型；
（4）统一坐标变换以及图像融合。
题目十三：
手写体数字的识别
1977年完成的手写体数字识别机，可以自动识别广大群众写在信封上的阿拉伯数字邮政编码，解决了手动分信的关键技术问题，是我国首次将模式识别技术应用于邮政自动化的一个成功例子。
OCR（Optical
Character
Recognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。
OCR是模式识别的一个分支，按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。
对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。
而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类；
按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。
要求完成功能：
1、能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；
2、对图像中的不同数字进行分割；
3、识别出图像中数字的真实值
4、设计软件界面。
参考方案
1、读取训练图像，预处理；
2、对训练图像做垂直投影，然后进行数字分割；
3、对分割出的数字进行特征提取和训练；
4、同样的步骤对预识别的图片进行操作，利用训练的特征进行数字识别；
题目十四：
彩色图像分割方法研究
在许多情况下,单纯利用灰度信息无法从背景中提取出目标,还必须借助于色彩信息。
由于彩色图像提供了比灰度图像更加丰富的信息,因此随着计算机处理能力的快速提高,彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。
彩色图像分割是指在一幅彩色图像中分离出主要的、色彩一致的区域。
对彩色图像的分割现已提出了许多算法,这些算法可分为四大类:
基于邻域的方法,直方图阈值法,颜色聚类的方法和结合特定理论工具的方法。
其中,基于直方图的方法最早被使用。
现在,颜色聚类被越来越多地使用。
模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景要求完成功能：
2、实现一种基于邻域方法的分割；
3、实现一种基于直方图阈值法的分割；
4、实现一种基于颜色聚类方法的分割；
5、实现一种基于小波分析的彩色图像分割方法；
6：
设计软件界面。
参考方案（以直方图阈值法为例）
1、对于彩色图像,首先选取FRG,FRB,FGB为频谱子集；
2、计算3个频谱子集的二维直方图后；
3、再进行多阈值化处理；
4、然后利用融合算法对根据3个子集的二维直方图分割的图像进行合成。
5、对于频谱数较多的图像,可以利用主分量变换将频谱数减少到3。
题目十五：
验证码识别
验证码的作用是有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试，实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式（比如招商银行的网上个人银行，腾讯的QQ社区）。
要求和参考方案：
比如要从一副图片中，识别出验证码。
1、图像采集：
通过HTTP抓HTML，分析图片的url，下载保存。
2、预处理：
检测是正确的图像格式，转换到合适的格式，压缩，剪切出ROI，去除噪音，灰度化，转换色彩空间。
3、检测：
找出文字所在的主要区域。
4、前处理：
要做文字的切割。
5、训练：
通过各种模式识别，机器学习算法，来挑选和训练合适数量的训练集。
这一步不是必须的，有些识别算法是不需要训练的。
6、识别：
输入待识别的处理后的图片，转换成分类器需要的输入格式，然后通过输出的类和置信度，来判断大概可能是哪个字母。
题目十六：
图像融合
1、要求完成功能
对象与场景融合是图像融合的一个应用方向，它是指把感兴趣的目标对象从它原来所在的场景中分割出来后，通过叠加、组合和加工处理合成到另一个场景中去，所形成的新的对象场景图像看起来必须是真实自然的，从而创造出新的图像效果。
对象场景融合在图像编辑领域有非常广泛的应用，特别是在影视制作过程中，很多镜头无法通过实地拍摄获得，这些镜头就可以借助对象场景融合技术来实现。
对象与场景融合技术的关键是如何使融合得到的效果逼真，也就是说使得目标对象在新的场景里看起来光照一致、过渡自然，而不会出现明显的人工拼接痕迹。
（1）读入包含对象的图像；
（2）对分图像中的对象
（3）将已经分割好的对象进行颜色空间转换，比如转换到IHS色彩空间，
（4）读入背景图像，也转换到HIS空间，
（5）将分割出的对象嵌入到背景图像中合适的位置，并且进行光照和颜色的处理，让效果看起来真实可信。
（6）设计界面，完成软件。
1.基于最大类间方差法的图像分割程序设计
（2）
a）最大类间方差法1
b）迭代阈值法2
2.图像空域增强算法设计（3）
a）灰度变换增强3
b）直方图变换增强4
c）空间平滑滤波5
3.图像频域增强算法设计（3）
a）低通滤波6
b）高通滤波7
c）同态增强8
4.图像锐化程序设计
（2）
a）一阶微分的图像增强9
b）二阶微分的图像增强10
5.基于熵的图像二值化算法设计
（2）
a）一维最大熵分割法11
b）二维最大熵分割法12
6.图像匹配程序设计
（2）
a）模板匹配15
b）特征匹配16
7.数字图像的基本变换程序设计
（2）
a）几何变换17
b）颜色变换18
8.图像的无损压缩程序设计
（2）
a）霍夫曼编码19
b）香农-费诺编码20
9.数字图像边缘检测算法设计
（2）
a）Prewitt算子与Kirsch算子21
b）LOG算子与Canny算子22
1.不要自己写，要利用word来自动生成。
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