数字图像处理开题报告
图像处理开题报告
指导教师签名：
年月日
毕业论文（设计）开题报告
论文题目
图像处理
学生姓名
xxx
系别
电子系
专业
3G通信
班级
xxx
导师姓名目的和意义：
图像处理是运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。图像处理一般指数字图像处理。首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。当今世界是一个以计算机和网络技术为代表的信息世界，而图像信息占据了各种信息量的80%左右，数字图像技术已成为多媒体技术的核心。随着信息时代计算机的日益普及，人们对图像的质量要求越来越高。所以改善图像质量已成为发展的必然。
五、主要参考文献：
[1]朱红等编著，2005：《数字图像处理基础》
[2]贾永红，2003：《数字图像处理》
[3]张兆礼 赵春晖 梅晓丹《现代图像处理技术及Ｍａｔｌａｂ实现》
[4]孙即祥,《图像处理》
[5]王慧琴，2006：《数字图像处理》
[6]张德丰，2009：《ＭＡＴＬＡＢ数字图像处理》
[7]徐建华，《图像处理与分析》
3、本课题的研究内容：
1、图像变换
2、图像增强
3、图像复原
4、图像分割
基于FPGA的数字图像预处理算法研究的开题报告
基于FPGA的数字图像预处理算法研究的开题报告一、选题背景随着科技进步和人们需求日益增长，数字图像处理已经成为近年来研究的热点之一。
在实际应用中，数字图像预处理是数字图像处理的一个重要环节。
数字图像预处理可以对输入的数字图像进行处理，使其更加适合后续处理，进而提高后续处理的准确性和效率。
因此，数字图像预处理技术在图像处理中具有十分重要的地位。
而FPGA作为硬件实现方式，具有并行计算能力强、可重构性强等优点，在数字图像处理中得到了广泛应用。
通过实现数字图像预处理算法在FPGA上的硬件加速，可以大大提高数字图像处理的效率和准确性。
因此本课题选择基于FPGA的数字图像预处理算法研究作为研究方向。
二、研究目的本研究旨在探究基于FPGA的数字图像预处理算法，通过对数字图像进行滤波、边缘检测、图像增强等处理，提高数字图像处理的效率和准确性。
三、研究内容1. 数字图像预处理算法的研究通过文献调研和算法分析，探究数字图像预处理算法的分类、特点及适用场景，并选择具有代表性的数字图像预处理算法进行研究。
2. 算法在FPGA上的硬件设计与实现针对所选的数字图像预处理算法，设计并实现硬件电路，通过FPGA 开发板将算法应用于数字图像预处理中。
3. 硬件加速算法的性能验证通过与软件实现的算法和传统数字图像处理器进行对比实验，验证基于FPGA的数字图像预处理算法的加速效果和效率。
四、研究意义1. 实现数字图像预处理算法在FPGA上的硬件加速，提高数字图像处理的效率和准确性。
2. 为数字图像处理技术的进一步研究提供实验基础和技术支持。
3. 探索数字图像预处理算法在FPGA硬件设计中的应用，提升FPGA 技术的应用水平。
五、研究方法本研究采用文献调研、算法分析、硬件设计与实现、对比实验等方法，以研究数字图像预处理算法在FPGA硬件设计中的应用。
六、进度安排第一阶段（1-2周）：进行文献调研，阅读相关论文和文献，了解数字图像预处理算法的分类、特点及适用场景。
数字图像处理开题报告
数字图像处理开题报告数字图像处理开题报告推荐一、研究的目的、意义及国内外现状和发展趋势通常经图像信息输入系统获取的源图像信息中都含有各种各样的噪声与畸变。
例如传感器获取的遥感图像含有大量地物特征信息，在图像上这些地物特征信息以灰度形式表现出来，当地物特征间表现的灰度差很小时，目视判读就无法认辨，而图像增强的目的就是（1）采用某种技术手段，改善图像的视觉效果、工艺的适应性，使图像更清晰，目标物更突出。
（2）将图像转换成一种更适合与人或机器进行分析处理的形式。
它不是以图像保真度为原则，而是通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。
因此图像增强的实质是增强感兴趣地物和周围地物图像间的反差。
现阶段国内外普遍使用的图像增强的方法分为光学增强方法和数字增强方法两种。
光学增强处理采用光学仪器进行。
其特点是快速、简易，操作方法容易掌握，仪器和处理材料费用较低，目前在遥感中广泛使用。
但光学仪器功能比较单一，对各种增强方法的适应性比数字处理设备差。
数字增强处理是采用数字图像计算机系统进行。
其特点是快速、功能全，还能应用光学方法无法进行的.一些算法对图像增强。
其主要增强技术从增强的作用域出发包括空间域增强（对图像像素灰度进行操作，即直接对图像进行增强处理）和频率域增强（在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像，以此达到增强的目的）两种。
严格来讲，图形图像处理技术常常是光学技术和数字技术相结合，在未来的21世纪可能采用纯数字技术。
总的说来，21世纪图形图像要向高质量化方面发展。
高质量化内容包括6个方面，即高分辨率、高速度、立体化、多媒体化、智能化和标准化。
二、阅读的文献资料和本课题的主攻方向文献资料：1) 孙家柄，舒宁，关泽群。
遥感原理、方法和应用。
北京：测绘出版社，1997。
2) 贾永红。
基于matlab数字图像处理的开题报告
毕业设计(论文)开题报告题目：基于Matlab的数字图像处理学生姓名：学号：专业：通信工程指导教师：2011年 3 月 13 日一．文献综述：随着人类社会的进步和科学技术的发展，人们对信息处理和信息及交流的要求越来越高。
人们传递信息的主要媒介是语音和图像。
在接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，其它如味觉，嗅觉，触觉总的加起来不超过20%。
图像信息处理是人们视觉延续的重要手段。
人的眼睛只能看到波长为380到780nm的可见光部分，而迄今为止人类发现可成像的射线已有很多种，他们扩大了人类认识客观世界的能力。
数字图像处理是一个跨科学的前沿科技领域，在工程学，计算机科学，信息学，统计学，物理，化学，生物医学，地址，海洋，气象，农业，冶金等许多科学中的应用取得了巨大的成功和显著地经济效益。
图像是当光辐射能量照在物体上，经过他的反射或透射，或有发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
图像一般用Image表示，是视觉景物的某种形式的标记和记录。
通俗的说，图像是指利用技术手段把目标原封不动的再现。
由于图像感知的主题是人类，所以不仅可以将图像看作是二维平面上或三维立体空间中具有明暗或颜色变化的分布，还可以包括人的心理因素对图像接收和理解所产生的影像。
一般认为图片是图像的一种类型，在一些教科书中将其定义为“经过核实的光照后可见物体的分布”，图片强调了现实世界中的可见物体。
图形是指人为的图形，如图画，动画等人造的二维或三维图形，他强调应用一定的数学模型生成图形。
图形学是研究应用计算机生成，处理和显示图形的一门学科。
它涉及利用计算机将有概念或数学描述所表示的物体图像进行处理和现实的过程，侧重点在于根据给定的物体描述数学模型，光照及想象中的摄像机的成像几何，生成一幅图像的过程。
而图像处理进行的却是与其相反的过程，提示基于画面进行二维或三维物体模型的重建，这在很多场合是十分重要。
从20世纪60年代起，随着电子计算机技术的进步，数字图像处理技术得到了飞跃发展。
基于数字图像处理的嵌入式系统开发的开题报告
基于数字图像处理的嵌入式系统开发的开题报告一、题目基于数字图像处理的嵌入式系统开发二、研究背景及意义数字图像处理已成为现代工程和科学中的一个重要分支，其应用覆盖面广泛，如医学影像、机器人视觉、自动检测、电影特效等领域。
嵌入式系统是一种嵌入在其他设备中的计算机系统，其低成本、小尺寸、低功耗等特点使其在数字图像处理中具有广泛的应用前景。
本文的研究目的在于开发一种具有高效的数字图像处理能力的嵌入式系统。
通过对数字图像处理算法的优化和硬件设计的优化，提高图像处理的速度和效率，满足不同领域中对数字图像处理的需求。
三、研究内容1.数字图像处理算法研究：对数字图像处理中常用的算法进行研究和优化，如图像滤波、图像分割、图像增强等。
2.基于嵌入式系统的数字图像处理硬件设计：设计一种基于嵌入式系统的数字图像处理硬件平台，如采用FPGA或ASIC设计实现硬件加速的图像处理算法。
3.嵌入式系统软件设计：针对数字图像处理硬件平台，设计相应的软件实现图像处理算法。
4.性能评价与应用验证：基于设计的硬件平台和软件实现，对数字图像处理系统的性能进行测试和评价，并应用在实际场景中进行验证。
四、研究方法及技术路线本文中，我们将采用以下方法和技术路线来实现数字图像处理的嵌入式系统开发：1.数字图像处理算法研究：（1）基于MATLAB等常用图像处理软件进行算法优化和实现。
（2）使用C/C++等高效的编程语言进行算法优化和实现。
2.基于嵌入式系统的数字图像处理硬件设计：（1）采用FPGA或ASIC进行硬件加速设计。
（2）使用Verilog或VHDL等硬件描述语言进行系统设计。
（3）使用EDA工具进行硬件系统仿真、验证和综合。
3.嵌入式系统软件设计：（1）使用C/C++等编程语言进行软件实现。
（2）采用Linux等操作系统进行系统设计。
4.性能评价与应用验证：（1）使用性能测试工具对数字图像处理系统进行测试和评价。
（2）利用实际场景进行系统应用验证。
自-数字图像处理毕业论文开题报告
三、总结
在智能车辆视觉导航的研究中,斑马线检测成为当前研究的热点内容之一。斑马线作为城市环境典型的街道特征之一，是智能车辆在城市环境下完成视觉导航所必不可少的研究内容。
斑马线检测主要是建立在图像处理上对斑马线进行识别的方法,引入表征灰度图像对比度的双极系数作为识别的理论基础,结合形态学方法消除双极系数图像中的噪声，筛选出具有强烈灰度对比度的道路斑马线区域，进而采用Raｄoｎ变换进行特征提取后重建斑马线,最终完成斑马线检测算法的研究,编写相关程序。
面向智能车辆视觉导航的斑马线检测这个项目有一定的实际意义，需掌握图像处理、计算机视觉的基本理论知识,研究和设计有效的斑马线检测算法，实现从车载摄像机拍摄的道路图像中定位出斑马线位置的功能。
四、参考文献
［1]MiｌanSｏnka，Vaclａv Hｌａvａc,RogｅｒＢoyle,图像处理、分析与机器视觉（第二版),人民邮电出版社，200３.
[2]J. Gｏlｄｂeck , B．Huｅrtgen ,S. Eｒnst , L．Keｌch,Ｌａneｆｏllｏｗingcoｍbiniｎgvｉsｉｏn anｄDＧPＳ，inＰroc.IEEE IV，1９98，PP.445-450．
［3］贾永红编著,计算机图像处理与分析,武汉大学出版社,2001．
[4]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,20０３.
基于数字图像处理的自动调焦算法研究的开题报告
基于数字图像处理的自动调焦算法研究的开题报告一、选题背景随着数字图像技术的不断发展和普及，数字相机已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
在使用数字相机进行拍摄时，尤其是在拍摄微距或近景的时候，调焦会成为一个很大的问题。
通常情况下，用户需要通过手动调焦或者自动对焦的方式来实现清晰的拍摄效果。
但是手动调焦需要一定的技巧和经验，并且需要一定的时间成本，而自动对焦算法尚不够智能和准确。
因此，自动调焦算法研究显得尤为重要。
基于数字图像处理的自动调焦算法是数字图像处理领域的重要研究方向。
该算法通过对数字图像进行分析和处理，实现自动调节相机镜头的焦距和对焦位置，从而获得清晰和高质量的图像。
该算法可以应用于许多领域，如医学图像处理、机器视觉、自动驾驶、无人机等。
二、研究目的本项目旨在研究基于数字图像处理的自动调焦算法，通过对数字图像进行分析和处理，实现自动调节相机镜头的焦距和对焦位置，从而获得清晰和高质量的图像。
具体目标包括：1.研究数字图像处理的基本原理和方法，并了解数字图像处理在自动调焦算法中的应用。
2.研究自动调焦算法的基本原理和流程，包括灰度变化、清晰度评估、对焦位置确定、镜头移动等。
3.设计并实现基于数字图像处理的自动调焦算法，并对算法进行优化和测试。
三、研究内容1.数字图像处理的基本原理和方法1.1 数字图像处理的概念和特点1.2 数字图像处理的基本操作和算法1.3 数字图像处理在自动调焦算法中的应用2.自动调焦算法的基本原理和流程2.1 自动调焦算法的概述和应用场景2.2 自动调焦算法的基本原理和流程2.3 自动调焦算法中的关键技术和算法优化3.基于数字图像处理的自动调焦算法的设计与实现3.1 自动调焦算法的设计和实现3.2 自动调焦算法的测试和分析3.3 自动调焦算法的应用和展望四、研究方法本文采用文献综述和实验分析相结合的方法，通过阅读相关文献和资料，了解数字图像处理和自动调焦算法的基本原理和研究进展；选取一定的数据集，通过编写代码和算法实现，进行实验分析和测试，评估算法的效果和性能。
基于数字化影像处理的毕业设计开题报告
基于数字化影像处理的毕业设计开题报告一、研究背景随着数字化技术的不断发展，数字化影像处理在各个领域得到了广泛应用。
数字化影像处理是指利用计算机对图像进行获取、处理、分析和识别的技术，其应用范围涵盖医学影像、遥感图像、安防监控、图像识别等多个领域。
本课题旨在基于数字化影像处理技术，解决实际问题，提高工作效率和准确性。
二、研究目的本次毕业设计旨在通过数字化影像处理技术，实现对图像的自动识别、分析和处理，为相关领域提供更加高效、精准的解决方案。
具体目的包括： 1. 探究数字化影像处理技术在实际应用中的优势和局限性； 2. 设计并实现一种基于数字化影像处理的解决方案，解决特定问题； 3. 评估所设计方案的性能和效果，验证其可行性和有效性。
三、研究内容本次毕业设计将围绕以下内容展开： 1. 文献综述：对当前数字化影像处理技术的发展现状进行梳理和总结，分析其在不同领域的应用情况； 2. 算法设计：结合所选题目需求，设计适用于数字化影像处理的算法模型，并进行详细阐述； 3. 系统实现：基于所设计算法模型，开发相应的数字化影像处理系统原型，并进行功能测试； 4.性能评估：对系统进行性能评估和效果验证，分析实验结果并提出改进建议； 5. 撰写论文：撰写毕业论文，总结研究成果和经验教训。
四、研究方法在本次毕业设计中，将采用如下研究方法： 1. 理论分析：结合文献综述，深入理解数字化影像处理技术的基本原理和发展趋势； 2. 算法实现：利用Python等编程语言，实现所设计的数字化影像处理算法，并进行调试优化； 3. 系统开发：借助Matlab等工具，开发数字化影像处理系统原型，并进行功能测试； 4. 实验评估：通过对比实验和定量分析，评估系统性能并验证算法有效性。
五、预期成果通过本次毕业设计，预期可以取得以下成果： 1. 完成一篇符合要求的毕业论文，并提交答辩； 2. 实现基于数字化影像处理技术的解决方案原型，并取得一定效果； 3. 对所设计方案进行充分评估和改进，提出进一步研究方向。
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预处理
图像序列
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——时间平均图像法
优点
1. 适用于静态场景 2. 能够提供最完全的特征数据 3. 时空复杂度小
缺点
4. 无法适用于动态场景 5. 极易受干扰
区域分割
1
背景消减
2
帧间运动分析
3
光流计算
静态摄像机
获得运动目标区 域的完整精确的
难点
多个目标之间遮挡关系的处理
通过目标特征匹配来实 现（采用Kalman 滤波 器模型作为目标的运动 模型）
将各类情况分类讨论图像处理B》课程项目 ——运动检测与行人跟踪 开题报告
流程图
视频导入 预处理 背景模型 区域分割 行人检测 行人跟踪
视频要求
视频要求
拍摄一段长度不少于60s的视频 前10s要求背景静止、无运动物体
视频内容
有行人走过以及车辆开过等非行人的运动 既有单个行人走过的画面 又有两个行人 走过的画面 整段视频中总共不少于5个行人走过；
描述
计算速度快
动态摄像机 精度较低
动态摄像机 复杂度很高
行人检测
要获得关于各前景目标的特征描述，就必 须先将它们从前景点集中逐一分割出来。我们 选择了根据空间连续性来分割目标的连通区域 检测算法。连通区域分割算法实质上就是将前 景点集按连通关系划分为若干个等价类（连通 集）。
行人跟踪
关键
建立目标与前景目标的对应关系