数字图像处理论文各种题目Word格式文档下载.docx
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视觉监控系统的需求主要来自那些对平安要求敏感的场合，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。
对原始参考图和实时图像进展去噪处理；
对去噪后的两幅图像进展代数运算，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，假设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，系统对监测人员进展提示〔提示方式自选〕。
显示每步处理后的图像；
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
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:
对原始车牌图像做增强处理；
对增强后的彩色图像进展灰度变换；
对灰度图像进展直方图均衡处理；
选取自适应的阈值，对图像做二值化处理；
6>
分析此种图像预处理的优缺点及改良措施，简要表达车牌字符识别方法
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
医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进展处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进展病变分析。
要求：
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。
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。
采用有效的图像平滑方法对细胞图像进展降噪处理，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。
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。
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展液体的检测，即：
进展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，那么装满，否那么不满，如果不满那么灌装液体不合格，需重新进展灌装。
具体要求：
1）将原进展二值化
2）二值化后的图像假设不好，将其滤波再进展膨胀处理,并重新进展二值化
3）将图像标记连通域并进展面积计算，找出不符合要求的标记块
4）将不合格的图像进展提取，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展比照分析。
7对加噪声的图像进展频域低通和高通滤波，并针对其显示图像进展比照分析
1、对源图像进展空域到频域的变换
2、进展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展比拟，包括同种滤波器不同D0处理图像的比拟以及不同滤波器之间的比拟。
〔下列图为D0取为20的结果〕
8请根据所学过的图象分析方法，将飞机边界进展提取，并叠加在原图上
将RGB图像〔图A〕转换成灰度模式图像〔图B〕，再将其进展二值化〔图C〕，所得图像进展闭运算，去掉暗点和圆角〔图D〕，最后对图像进展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展比照分析。
9基于数字图像处理的森林火灾识别方法研究
基于摄像机摄取的视频图像对现场进展火灾的自动探测、监视，同时将摄得的图像，利用各种图像处理技术不断进展图像处理和分析，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
（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外表裂纹的识别和检测。
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
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局部非裂纹信息；
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
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别离。
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展纵向边缘检测；
3、通过等值进展分割、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
通过对多种疵点检测算法进展分析比拟，提出一种可以成功对针织物疵点进展检测识别的方法。
1、二值化处理
2、直方图均衡化
3、针织物图像分割窗口确实定
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，从而到达可以数出谷物颗粒的个数。
1、将谷物图像进展灰度化处理；
2、进展去除噪声处理；
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。
左图为原始图像，右图为分割提取的目标
14计算原料乳细菌数的研究
提出一种方法，操作简单，可以准备识别出一幅图像中的细菌数量。
1、将获取到得图像进展预处理
2、通过检验算法找到细菌并进展定位和滤波去噪
3、将单个细菌从所在的图像区域中别离出来
4、通过识别计算出细菌的总数
15机器视觉图像的目标与背景的分割与提取
对输入的图像可以到达目标和背景的分割
1、将图像进展消噪处理
2、对彩色图像进展目标和背景分析
3、通过阈值法将图像进展分割
4、确定目标的位置
16基于图像的一维条码识别
条码技术是在计算机技术的实践应用中产生并开展起来的、并被广泛应用于邮政、图书管理、仓储、工业生产、交通等领域的一种自动识别技术，它具有输入速度快、识别度高、本钱低廉、可靠性强等优点，在当今的自动识别技术中占有非常重要的地位。
条码是由一组有特定顺序排列的条、空以及特有的字符标记组成的，这些条和空组成的图像标记表达一定的信息，并能够用相应的设备读取识别，并转换成能够使计算机识别的二进制和十进制数据信息。
通常对于一种物品，它的编码规那么是唯一的
参考步骤：
1）中值滤波
2）二值化，先进展灰度值统计，求阈值，二值化图片
3）边沿检测
4）条码识别，垂直投影原理，求个条空的宽度，识别码字
能从图像读出1维条码的码字信息
17利用数字图像处理技术测量几何尺寸
针对传统接触式尺寸测量方法的缺点，探讨利用数字图像处理技术进展几何尺寸测量的方法，为产品的尺寸测量提供实时、快速、有效、经济的测量途径.给出了利用数字图像处理技术进展非接触式尺寸测量的方法，并从理论和实践上证明该方法的可行性和正确性.
1）图像预处理使用平滑处理的方法，其主要目的是减少噪声.
2）边缘轮廓的提取，边缘算子检测法，阈值计算法
3）尺寸的计算，系统标定精度直接关系到测量精度
能从图像读出人物的肩宽的实际尺寸
18破损图像的复原技术
随着多媒体技术的开展，计算机网络技术的广泛应用和宽带信息网的建立，信息在人们的工作、学习和生活中发挥越来越重要的作用，其中最直接、最主要的信息是图像信息。
在各类图像系统中，由于图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输、显示等，总要造成图像的降质，典型的表现为图像模糊、失真、有噪声等。
而在众多的应用领域中，又需要清晰的、高质量的图像，因此，为了抑制噪声，改善图像质量，复原图像具有非常重要的意义。
在数字图像处理领域，图像复原一直是最重要、最根本的研究课题之一，具有重要的理论价值和实际意义。
1）数字图像的表示，图像的采样和量化
2〕图像的灰度直方图
3〕图像的噪声，图像的均值滤波
4〕基于图像域的傅里叶图像复原算法
能从破损图像获得清晰的、高质量的图像
19图像的特征提取
特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。
它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征，特征的准确定义往往由问题或者应用类型决定。
特征是一个数字图像中“有趣〞的局部，它是许多计算机图像分析算法的起点。
因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。
因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性〞：
同一场景的不同图像所提取的特征应该是一样的。
1）颜色特征
，颜色直方图法，颜色集，颜色矩，颜色聚合向量
，颜色相关图
2）纹理特征，纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的外表性质。
常用的特征提取与匹配方法
，1统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb和Kreyszig等人在研究共生矩阵中各种统计特征根底上，通过实验，得出灰度共生矩阵的四个关键特征：
能量、惯量、熵和相关性。
2几何法。
3模型法。
4信号处理法
3）
形状特征，〔1〕边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。
〔2〕傅里叶形状描述符法
。
〔3〕几何参数法。
〔4〕形状不变矩法
4）
空间关系特征，所谓空间关系，是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等
能得到图像的根本信息，如颜色，纹理，轮廓和空间关系等。
20金属外表划痕检测
在钢板连铸连轧生产过程中，由于连铸钢坯、轧制设备、加工面原因，导致钢板外表出现辊印、夹杂、结疤、划痕、裂纹和斑点的缺陷。
这些缺陷严重降低了钢板的抗腐蚀性、耐磨性和抗疲劳强这对钢产品用户将产生极不利的影响。
因此必须采取合理方法保证质量，保障用户的权利和工业建立顺利开展，这就要求钢铁企业在程中及时检测出有缺陷的钢板并进展适当处理，只有这样，才能有的质量。
所以，钢板外表缺陷检测成为钢板生产中极其重要的环节。
1）通过图像处理〔包括图像灰度处理，图像的裁剪，图像的滤波处理，图像增强，图像的边缘检测，图像的数学形态学处理〕，提取钢板外表划痕缺陷，并计算划痕在图中的像素距离图像的裁剪和滤波
2）计算出单位像素对应的实际空间物理尺寸
3）计算划痕实际长度
实现钢板外表划痕缺陷的提取和划痕长度的测量
21基于图像处理的零件外表破损检测
准确、快速地探测零件外表缺陷，直接关系产品质量，假设不及时剔除不合格产品，将会带来质量隐患。
图像处理技术又称“机器视觉〞，是将被测对象的图像作为信息的载体，从中提取有用的信息来到达测量的目的。
它具有非接触、高速度、测量范围大、获得的信息丰富等优点。
1〕首先运用各种滤波算法去除噪声，为图像检测做预处理
2）物体的边缘是以图像局部特性的不连续性表现出来的，如灰度值的突变，颜色的突变，这里的边缘就是物体外表的裂纹，用边缘检测算子进展边缘检测
3〕通过图像分割的知识，设定恰当得到阈值将背景和外表裂纹分开，使裂纹清晰的显示出来
原图结果
22基于图像处理的齿轮缺陷检测
齿轮在使用过程中将出现各种故障模式，不同的故障模式需要不同的维修方法，因此判断出齿轮属于哪种故障将利于修理随着现代计算机技术、图像处理技术的开展，基于视频图像的测量、识别和控制技术也得到了开展。
齿轮外表出现剥落是由于疲劳和承受较大应力所致，表现为外表金属成片状剥落而形成小凹坑或片状翘起，其形态主要表现为不规那么块状，用图像处理与识别技术，对齿轮缺陷进展图像处理、分析，并对图像特征提取的方法和图像自动识别。
参考步骤：
1〕对数变换能够扩展低值灰度,而压缩高值灰度,使低值灰度的图像细节更容易看清所以需要对原彩色图像进展灰化处理
2）图像锐化处理用于增强图像的边缘及灰度跳变局部，如拉氏算子比拟适用于改善因光线的漫反射造成的图像模糊，用拉氏算子可将原模糊图像锐化
3〕确定最正确阈值是缺陷检测的关键。
如果阈值选取太小，会把一些不是缺陷的像素也当作缺陷造成误识；
如果阈值选取的太大，那么会造成漏识；
齿轮常见的缺陷主要有齿轮折断、裂纹、圆形缺陷、长型缺陷、不规那么缺陷、点蚀等，所以确定适宜的阈值后对图像进展二值化处理后，可以清晰的显示裂纹，正确判读缺陷类别。
原图像裂纹局部图结果图像
23地铁车轮外形磨耗自动检测系统
地铁车辆在运行中存在着车轮与钢轨之间力的传递〔牵引力、制动力、离心力〕，造成车轮踏面磨耗，对车辆的平安性、乘坐舒适性和运行平稳性影响很大。
因此，对车轮踏面摩擦情况和磨耗量需要进展定期的检测。
图像处理是根据不同的工程对像进展处理，本设计以车轮外形尺寸大小为测量的主要目标，到达准确测量使其成为数字化管理手段，正确显示出接近原物图像的轮廓曲线是图像处理在此工程中的主要任务。
1）图像的平滑处理主要是去除图像在数字化后产生的周围干扰噪声，而使图像不失真；
2）图像的锐化处理主要是突出边缘图像信息，使图像更清晰
3）经过原始图像的不断处理，最终要求图像具有黑、白两种像素值。
采用图像的二值化处理主要使图像画面内仅存在黑、白色的二值图，在图面上不呈现灰度变化，在图像处理中二值图像起到重要作用，大大简化后面的图像处理，一般图像中显示的物体与背景有明显区别，通过选择阀值，可别离出所需的图像和背景图像，对图像进展测量处理打下根底
4）图像的细化处理主要是进一步修饰处理，到达一个图像像素宽度的线素宽。
经过图像的二值图后，再利用罗伯特（Roberts）算子来提取边缘处理和图像逆反处理，为图像最终的检测做准备。
原图像结果图
24基于图像处理技术的绝缘子覆冰自动识别
绝缘子覆冰是高压输电线路中经常出现并产生较大危害的异常运行状况。
通过对绝缘子覆冰特征的分析，结合现场拍摄的图像研究了基于图像处理技术对绝缘子覆冰的情况和图形特征量进展自动分析和识别的方法。
主要基于图像平滑处理、阈值变换和轮廓跟踪等算法实现了基于现场图像的绝缘子覆冰及覆冰厚度等特征参数的自动识别。
1〕现场拍摄的绝缘子画面往往带有很大的背景声，而且长期监测必然会拍摄到不同气候条件的照片，其颜色深浅度也必然不同。
首先去除噪声对图像进展预处理；
2）为了摒弃不同天气条件下列图像颜色深浅差异对自动识别结果的影响。
这里考虑将图像二值化把灰度图像变换成为黑白图像，这些差异选取阈值，进展图像分割；
3〕进展图像轮廓处理，使边界独立出来为以前方便计算绝缘子的最大径向距离和判断覆冰厚度做准备。
原图像结果
25基于数字图像处理的孢子特征提取
在我国危害农作物的主要病害有550多种，其中很多是由真菌引起的，为了预报空气传播的病害，需要监测空中孢子浮游量并判断其类型。
以往的检测方法都是通过孢子采集，然后在显微镜下人工进展孢子的分类和统计，效率很低并且受视觉影响存在一定的误差。
利用计算机图像处理技术那么可以有效地解决这个问题。
1〕灰度图像相对于彩色图像来说在光线较低情况下清晰度高于彩色图像，因此为了适应不同光线条件有必要把彩色的图像转换为灰度图像既满足了处理需要，又减少了信息运算量
2〕图像平滑技术可尽量减少或消除噪声的影响，用canny算子来实现数字图像的边缘检测
3）〕孢子与背景的根本差异在于其具有不同的灰度值，因此可以利用灰度值将颗粒与背景完全分开，实现的方法为二值化分割技术。
原图像类似结果图
26利用拉普拉斯算法对扩散现象引起的模糊进展图像锐化操作
掌握拉普拉斯算法的原理及常用算子形式；
分析扩散现象引起的模糊属于哪种类型；
实现拉普拉斯算子对图像的锐化，并实现显示；
改良算子，使图像到达标准对照图像效果。
待处理图片参考最终效果图
27利用图像滤波算法实现对高椒盐噪声的去噪处理
：
下列图为受到严重椒盐噪声污染的图片，其噪声浓度为70%。
掌握椒盐噪声的概率特点；
选用适当的滤波方式对图像进展滤波；
运用迭代方法提高滤波效果；
改良算子，使图像到达标准对照图像效果。
28局部信息的图像滤涉及边缘锐化处理
掌握图像锐化、图像滤波的根本原理；
完成对图像边缘进展锐化操作；
完成对图像边缘以内进展平滑润滑操作；
待处理图片参考最终效果图
29利用中值空间滤波去去除波形噪声
掌握空间滤波原理；
了解中值空间滤波在实际中的应用；
7>
利用MATLAB实现对波形的中值滤波；
8>
待处理图片处理后图片
30基于Sobel算子完成对图像的搜索
9>
掌握Sobel算子原理；
10>
对待检测图片进展预处理〔灰度化、二值化〕；
11>
对图像进展边缘提取；
12>
在天空中检索飞机图像检索到的图像〔只给出一个，要求五架飞机全部找到〕
31基于目标、背景比例的灰度图像自动阈值选取法
介绍：
常用的分割方法有直方图双峰法，Otsu法，最大商法等，虽然Otsu法在某些情况下获得的并不是最正确阈值，但其稳定性好、成功率高、速度快等特点，使其成为最常用的杂草图像阈值分割方法之一，但也有改良的方法。
2000年付忠良对Otsu法的推广形式进展了非常详细的介绍，得出使用平均方差代替均值的选取方法与大津方法一样具有抗亮度变化和比照度变化的优点……
要求:
（1）对一组图像分别用人工阈值法、OStu、平均方差迭代法进展分割。
（2）认真比拟各自的效果，总结出他们的优缺点。
（3）针对Ostu法的缺乏之处，提出改良的方法。
原图：
32物体形状位置图像处理算法
在科研与生产实践过程中,对运动物体的形状与位置的测量常常有着很重要的意义。
利用CCD摄像头采集运动物体的图像,通过对该图像进展图像处理,从而得到运动物体的形状与位置信息的方法是一种连续的非接触测量方法,在生产实践过程中采集到的图像由于受各种外部因素的干扰,所以做一些预处理是必要的。
将待处理图像与背景图像相减,再做边缘增强，更突出目标图像。
然后对图像进展阈值分割，寻找图像中的每个连通区域,计算每个连通区域的点数,保存最大的一块,其余的作为背景去掉。
再进展边缘跟踪。
就可以得到目标图像的位置形状。
显示每步处理后的图像。
原图处理后效果图
33根据所学过的图像处理方法，设计一套算法流程，来实现下列图中染色体的统计与识别
提示：
由于图像有明显的噪声，局部染色体有断开和粘连的情况，选取适宜的阈值把他们彼此分开是统计的关键。
（1）写出实现的思路流程。
（2）编程实现，并显示每一步的测试结果。
34手背静脉识别的图像处理算法
先对原始图像进展背景去除,取得手背局部,计算得到手背局部的质心G和手背局部的面积S,再以质心G作为中心,以手背局部面积S作为参考面积定义一个矩形,作为包含静脉信息的有效区域。
（1）掌握根本的图像处理算法，了解手背静脉构造；
（2）对手背图像静脉信息的有效区域进展灰度化处理；
（3）对手背图像进展二值化处理；
（4）对手背图像静脉走势进展粗提取；
（5）对获得的静脉图像进展细化处理，去除毛刺。
〔6〕显示每一步的效果图。
最后实现的效果图应该比提供的效果图好或接近。
原图处理后的效果图
35基于图像分割的静止图像车牌识别系统研究
静止图像车牌识别系统有以下几局部组成：
图像获取→图像处理→图像分割→字符识别→数据库管理。
车牌区域提取是关键〔提示：
可以通过确定车牌上下边界和确定车牌左右边界来获取〕。
车牌字符的分割〔提示：
对于单行车牌，进展水平投影，其波谷极为字符分界区；
如果按照对于单行车牌的分割方法得到的字符数为5,即可判定为双行车牌
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