本课题为基于连通域分割和模板匹配的二代居民身份证号码识别系统，带有一个GUI人机交互界面。可以识别数十张身份证图片。 首先从身份证图像上获取0～9和X共十一个号码字符的样本图像作为后续识别的字符库样本，其次将待测身份证图像进行去噪、灰度化、二值化、水平投影切割，垂直投影并切割，将待测身份证号码分割出来，然后进行待测号码图片与字符库样本对比计算、识别判断、最终确定待测身份证号号码。本设计关于身份证号码的识别是基于Matlab软件的基础上进行的。 二、算法流程 1、输入身份证图片；2、根据几何信息定位身份证号码位置并且切割；3、利用连通域算法切割字符；4、利用模板匹配算法进行识别

基于MATLAB的答题卡识别系统。带一个GUI可视化界面，通过输入答题卡旋转校正，边缘检测，霍夫曼变换检测答题卡填涂区域，分割，识别属于ABCD等，通过和实现设置好的标准答案excel对比，从而得出最终分数。

该资源适用于数字图像处理初学者，课件内容包括数字图像处理基础知识和部分实验代码。

该课题为基于MATLAB光流法OCR的手写数字识别系统。带一个GUI界面。可以识别单独字符，也可以识别连续的字符串。

该课题为基于MATLAB的数字水印系统。包括离散余弦DCT和小波变换DWT两种算法的对比，有一个GUI界面，包括嵌入，加噪，旋转，剪切，压缩等多种攻击，提取候，具有评价指标PSNR,NC等来评价算法的鲁棒性。

该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易上手。是个不错的选题。

Matlab图像处理，BP汉字识别技术，带丰富的GUI界面。

基于MATLAB的模板匹配车牌识别系统。含界面GUI。完美运行。流程是：读取车牌，灰度，二值化，边缘检测，车牌定位，字符切割，车牌识别。每个步骤都非常详细的注释。可二次开发成出入库识别，库外车牌播报预警，停车计费等。

该课题为基于MATLAB的bp神经网络的交通标志识别系统，可以识别禁令标志，警示标志，指示标志三种标志，带GUI界面，流程为，输入测试图，训练，定位，分割，识别。可自动识别是三种中的哪一种。定位是采用颜色的方法，分割是几何位置分割，识别bp神经网络。注释详细。

基于MATLAB的水果种类区分