图像处理课程设计题目汇总
数字图像处理课程设计题目和要求模板
数字图像处理课程设计题目和要求模板数字图像处理课程设计题目和要求12020年4月19日文档仅供参考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）。
（2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示；（3）、将实验结果与其它软件实现的效果进行比较、分析。
总结设计过程所遇到的问题。
2、参考方案（所有参考方案若无特殊说明，均以matlab为例说明）：(1)实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），对图像进行显示(如imshow（image）)，以及直方图计算和显示。
(2)图像处理算法的实现与显示12020年4月19日文档仅供参考针对课程中学习的图像处理内容，实现至少十五种图像处理功能，例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。
改变图像处理的参数，查看处理结果的变化。
自己设计要解决的问题，例如引入噪声，去噪；引入运动模糊、聚焦模糊等，对图像进行复原。
(3)参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也能够设计按键式界面，视功能多少而定；参考matlab软件中GUI设计，学习软件界面的设计。
题目二：数字水印1、设计内容及要求：为保护数字图像作品的知识产权，采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，经过提取水印信息确认作品版权。
一般情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。
因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。
根据这一要求，设计水印算法。
（1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。
图像处理算法设计与实现试卷
图像处理算法设计与实现试卷（答案见尾页）一、选择题1. 图像处理算法的基本原理是什么？A. 基于像素的算法B. 基于数学模型的算法C. 基于机器学习的算法D. 基于深度学习的算法2. 图像处理中常用的数据类型有哪些？A. 二进制数据B. 8位灰度图C. 16位彩色图D. 32位彩色图3. 描述一下图像锐化的基本原理和应用场景。
A. 基于拉普拉斯算子的方法B. 基于高斯滤波的方法C. 基于双边滤波的方法D. 基于自适应滤波的方法4. 请简述图像分割中常用的阈值分割法和区域生长法的区别。
A. 阈值分割法通过设置一个阈值将图像分为前景和背景两部分。
B. 区域生长法根据像素之间的相似性将相邻区域合并成更大的区域。
C. 阈值分割法适用于噪声较大或背景复杂的情况。
D. 区域生长法适用于图像中感兴趣区域的提取。
5. 请描述一下图像压缩中的JPEG和PNG两种格式的区别。
A. JPEG是有损压缩，而PNG是无损压缩。
B. JPEG支持颜色数量较少，而PNG支持颜色数量较多。
C. JPEG压缩速度快，而PNG压缩速度慢。
D. JPEG适用于网络传输，而PNG适用于图片存储。
6. 数字图像处理中，如何利用滤波器减少噪声干扰？A. 应用低通滤波器B. 应用高通滤波器C. 应用中值滤波器D. 应用高斯滤波器7. 在图像识别中，以下哪种算法常用于特征提取？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 随机森林D. 层次分析法8. 图像融合技术是将多个图像的信息整合在一起，形成一个新的图像。
以下哪种技术属于图像融合技术？A. 图像相加B. 图像相减C. 图像加权平均D. 图像主成分分析9. 在图像恢复中，如何利用已损坏的图像信息来重建原始图像？A. 最大似然估计B. 最小二乘法C. 线性反演D. 卡尔曼滤波器10. 请简述深度学习在图像处理中的应用领域。
A. 图像分类B. 目标检测C. 语义分割D. 实例分割11. 图像处理算法的基本原理是什么？A. 基于像素值的线性变换B. 基于统计特征的描述和匹配C. 基于机器学习的模式识别D. 基于深度学习的人工智能12. 图像锐化算法中，哪一种算法可以增强图像边缘同时减少噪声？A. 中值滤波B. 高斯滤波C. 拉普拉斯滤波D. 增强型滤波13. 图像分割中，以下哪种方法可以准确地分离出特定区域？A. 边缘检测B. 区域生长C. 分水岭算法D. K-means聚类14. 以下哪种图像处理技术可以用于测量和分析医学图像中的纹理特征？A. 图像平滑B. 图像锐化C. 图像分割D. 特征提取与分类15. 在图像识别中，以下哪种算法可以提高识别率并降低误报率？A. 支持向量机（SVM）B. 决策树C. 随机森林D. 深度学习16. 图像压缩中，哪一种算法可以实现无损压缩且不影响图像质量？A. JPEGB. PNGC. GIFD. LZW17. 在图像处理中，哪一种操作可以用于去除图像中的噪声？A. 滤波器B. 膨胀操作C. 锐化操作D. 二值化18. 图像融合中，哪一种技术可以结合多源图像的信息以提高图像的可用性？A. 图像相加B. 图像相减C. 图像混合D. 图像编码和解码19. 在深度学习中，哪种网络结构可以用于图像分类任务？A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 长短期记忆网络（LSTM）D. 生成对抗网络（GAN）20. 图像处理中，哪一种技术可以用于测量图像的相似度？A. 直方图比较B. 缩放操作C. 归一化互相关（NCC）D. 图像分割21. 图像处理的基本步骤包括哪些？A. 图像预处理B. 图像变换C. 图像增强D. 图像分割E. 图像特征提取F. 图像分类与识别G. 图像恢复与重建H. 图像编码与解码I. 图像压缩22. 在图像处理中，线性变换的目的是什么？A. 增强图像对比度B. 提高图像亮度C. 使图像中的直线平行D. 对图像进行均匀缩放23. 图像平滑技术的主要作用是：A. 减少图像噪声B. 增强图像边缘C. 提高图像分辨率D. 保留图像细节24. 以下哪种图像处理技术可以实现图像的旋转和缩放？A. 图像裁剪B. 图像缩放C. 图像旋转D. 图像翻转25. 在图像分割中，以下哪种方法通常用于将图像划分为多个区域？A. 边缘检测B. 阈值分割C. 区域生长D. 深度学习方法26. 图像特征提取中，以下哪种方法可以用来描述图像的颜色特征？A. Hough变换B. 颜色直方图C. 傅里叶变换D. 纹理分析27. 在图像识别中，以下哪种算法被广泛应用于各类应用场景？A. K-均值聚类B. 支持向量机（SVM）C. 随机森林D. 深度学习方法（如卷积神经网络CNN）28. 图像压缩中，以下哪种方法属于有损压缩？A. JPEGB. GIFC. PNGD. TIFF29. 在图像处理中，以下哪种技术可以用于测量和分析图像中物体的尺寸和形状？A. 图像分割B. 图像配准C. 图像形态学操作D. 直方图分析30. 以下哪种图像处理技术可以用于实现图像的虚拟现实和增强现实效果？A. 图像渲染B. 图像变换C. 图像融合D. 图像超分辨率31. 图像处理算法的基本原理是什么？A. 基于像素运算B. 基于统计特性C. 基于机器学习D. 基于深度学习32. 在图像增强中，如何利用直方图均衡化来提高图像质量？A. 调整图像的对比度B. 使图像中的颜色更加鲜艳C. 自适应地调整图像的亮度D. 有针对性地增强图像中的细节33. 图像复原中，哪种方法可以用来消除图像中的噪声？A. 平移法B. 最大似然估计法C. 维纳滤波器D. 高斯滤波器34. 深度学习在图像识别中的应用有哪些？A. 分类问题B. 连续值函数回归问题C. 分割问题D. 生成对抗网络（GAN）35. 如何评价一幅图像的质量？通常从哪些方面进行评估？A. 对比度B. 亮度C. 物理清晰度D. 信息量36. 小波变换在图像处理中的作用是什么？A. 有损压缩B. 无损压缩C. 图像融合D. 边缘检测37. 图像处理中，如何通过锐化算法增强图像的边缘信息？A. 梯度算子B. 高斯模糊C. 双边滤波D.拉普拉斯算子38. 在图像分割中，哪种算法可以有效地将图像区分成不同的区域？A. K-means聚类B. 图切割C. 基于规则的方法D. 基于深度学习的方法39. 图像融合技术是将多个图像的信息整合在一起，从而获得更高质量的输出图像。
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。
数字图像处理课程设计题目
PROJECT 03-01Image Enhancement Using Intensity TransformationsThe focus of this project is to experiment with intensity transformations to enhance an image. Download Fig. 3.8(a) and enhance it using(a) The log transformation of Eq. (3.2-2).(b) A power-law transformation of the form shown in Eq. (3.2-3).In (a) the only free parameter is c, but in (b) there are two parameters, c and r for which values have to be selected. As in most enhancement tasks, experimentation is a must. The objective of this project is to obtain the best visual enhancement possible with the methods in (a) and (b). Once (according to your judgment) you have the best visual result for each transformation, explain the reasons for the major differences between them.使用强度的转变实现图像增强这个项目的焦点就是通过强度转换实验来增强图像。
下载图片3.8（a），并且对它实现增强。
对数变换的公式如3.2.2所示，幂次变换的基本形式如3.2.3所示。
《图像处理》期末课程设计题目
《图像处理》课程设计题目要求：1.用matlab GUI完成一下题目；2.学生自由组合分成小组，写出每个人的分工；3.完成课程设计报告；4.准备PPT答辩。
题目：1、图像增强——线性灰度拉伸读取图像、显示增强（线性灰度拉伸、自适应灰度拉伸、直方图均衡化）后的图像、保存图像；显示图像直方图。
2、图像增强——非线性灰度拉伸读取图像、显示增强（指数拉伸、对数拉伸、直方图均衡化）后的图像、保存图像；显示图像直方图。
3、图像增强——领域增强法读取图像、加入噪声、保存噪声图像；对噪声图像经领域平均、中值滤波后，显示并保存增强后的图像；对两种方法进行比较。
4、图像增强——频域增强法读取图像、加入高斯噪声、保存噪声图像；对噪声图像经理想低频滤波、巴特沃斯滤波、指数滤波、梯形低通滤波后，显示并保存增强后的图像；对各种方法进行比较。
5、图像增强——频域增强法读取图像、加入高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声、保存噪声图像；对各噪声图像用不同的D0（截止频率）经理想低频滤波、巴特沃斯滤波后，显示并保存增强后的图像；对各种方法进行比较。
6、图像锐化读取图像、分别用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子、Log算子、Canny 算子进行边缘检测；并对各种方法进行比较。
7、图像复原读取图像、对图像进行运动模糊、保存模糊图像；对模糊图像经逆滤波、维纳滤波后，显示并保存恢复后的图像；对各种方法进行比较。
8、图像分割读取图像、对图像进行基本自适应阈值分割、保存二值图像。
9、图像压缩读取图像、显示经DCT变换后的频域图，对图像进行JPEG压缩，并显示压缩后的图像。
10、读取图像、对图像进行FFT正变换和逆变换，并验证二维傅里叶变换的平移性和旋转不变性。
11、图像复原读取图像、对图像进行运动模糊、保存模糊图像；对模糊图像经逆滤波、约束最小二乘滤波复原后，显示并保存恢复后的图像；对各种方法进行比较。
12、图像复原读取图像、对图像进行运动模糊、保存模糊图像；对模糊图像经逆滤波、盲卷积滤波复原后，显示并保存恢复后的图像；对各种方法进行比较。
《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matlab的课程设计题
图像处理matlab的课程设计题一、教学目标本课程的学习目标主要包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
知识目标要求学生掌握图像处理的基本概念、原理和方法；技能目标要求学生能够熟练使用MATLAB软件进行图像处理；情感态度价值观目标要求学生培养对图像处理技术的兴趣和热情，增强创新意识和实践能力。
通过分析课程性质、学生特点和教学要求，明确课程目标，将目标分解为具体的学习成果。
学生将能够：1.描述图像处理的基本概念和常用技术。
2.运用MATLAB软件进行图像处理操作。
3.分析图像处理问题的解决方法，并提出合理的建议。
4.展示创新思维和实践能力，通过图像处理项目实践提升自身能力。
二、教学内容根据课程目标，选择和教学内容，确保内容的科学性和系统性。
本课程的教学大纲如下：1.图像处理基本概念：图像定义、图像分类、图像表示。
2.图像处理基本技术：图像增强、图像滤波、图像边缘检测、图像分割。
3.MATLAB图像处理工具箱：介绍MATLAB图像处理工具箱的使用方法，包括图像读取、显示、处理等功能。
4.图像处理项目实践：通过实际项目实践，让学生综合运用所学知识和技能，解决图像处理问题。
教学内容的安排和进度如下：1.图像处理基本概念（2课时）2.图像处理基本技术（4课时）3.MATLAB图像处理工具箱（2课时）4.图像处理项目实践（4课时）三、教学方法选择合适的教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念和技术，让学生掌握基础知识。
2.讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得和经验，提高学生的思考和表达能力。
3.案例分析法：分析典型的图像处理案例，让学生了解实际应用，培养学生的解决问题能力。
4.实验法：通过实际操作MATLAB图像处理工具箱，让学生动手实践，加深对知识的理解和应用能力。
四、教学资源选择和准备适当的教学资源，包括教材、参考书、多媒体资料、实验设备等。
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）。
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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）。