MATLAB图像模糊复原5种方法GUI+评价,该课题主要用了5种有关图像复原的方法，包括了维纳滤波算法、约束最小二乘滤波算法、Lucy-Richardson算法、循环边界算法和最优窗算法，部分方法运用工具箱函数实现了仿真模拟，后两种方法为本次仿真的创新之处，目前利用该两种方法处理较少，所以着重研究，仿真实现后，亦分析对比了5种算法的PSNR效果，后期利用图像增强进行主观改善，最大程度的改善了图像质量。

MATLAB多方法车牌识别系统（bp+模板匹配+GUI）

Matlab数字水印识别

该课题为基于LSB的数字水印，带有GUI可视化界面。对彩色图像进行处理，从嵌入，攻击，提取，以及鲁棒性评价都有。也可定制其他算法，如DCT,DWT,DFT等不同算法课题，也可以多算法对比。

一、课题题目 基于MATLAB的图像去雾系统 二、课题介绍 雾，在很大程度上会降低能见度，因此在此情况下拍摄的图像对比度也会受到严重的影响。尤其是在智能化的今天，对于交通领域的影响表现的尤为明显。因此，找到应对这种自然现象造成的图像对比度减弱问题的解决办法对于整个领域的发展是非常有现实意义的。 近年来，随着互联网技术的不断发展，关于图像处理方面的技术也趋于成熟，特别是在户外视觉方面的进步也尤为突出。其已经不仅仅局限在户外，在其他领域也有所涉及。MATLAB本身具有非常强大的图像处理功能，通过仔细调研发现其能够将在恶劣天气条件下拍摄的图像进行处理，进一步提高图像对比度以接近于原始图像。本次研究主要使用三种算法队图像进行去雾处理。分别是全局直方图均衡化、Retinxe算法和同态滤波算法。通过计算去雾前后图片的psnr和信息熵来对比三种算法的处理效果。这三种算法不仅仅适用于由于恶劣天气造成的图像对比度降低的情况，其对于处理其他对比度较低的图像也是非常有帮助的。 三、GUI界面设计

一、课题题目： MATLAB图像去噪算法研究 二、课题介绍 在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。 本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法及小波变换法的图像去噪算法。首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述了三种去噪算法原理及特点；最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。

系统动力学方法高度抽象，主要用于战略层。流程导向型（离散事件）建模主要用于操作和策略层。基于智能体的建模可应用于任何层面：智能体可以是竞争的公司、消费者、项目、概念、车辆、行人、机器人等。在AnyLogic中，用户可以始终选择其中最有效的建模方法，或将它们结合在一起解决问题。同时AnyLogic完全支持面向对象建模和层次化建模。

一、课题背景 雾，在很大程度上会降低能见度，因此在此情况下拍摄的图像对比度也会受到严重的影响。尤其是在智能化的今天，对于交通领域的影响表现的尤为明显。因此，找到应对这种自然现象造成的图像对比度减弱问题的解决办法对于整个领域的发展是非常有现实意义的。 近年来，随着互联网技术的不断发展，关于图像处理方面的技术也趋于成熟，特别是在户外视觉方面的进步也尤为突出。其已经不仅仅局限在户外，在其他领域也有所涉及。MATLAB本身具有非常强大的图像处理功能，通过仔细调研发现其能够将在恶劣天气条件下拍摄的图像进行处理，进一步提高图像对比度以接近于原始图像。本次研究主要使用三种算法队图像进行去雾处理。分别是局部

改进的直方图均衡化算法，有三个m文件，可完美运行，效果比MATLAB自带的函数要好多了

AnyLogic是唯一支持所有当今最常用模拟方法的工具：系统动力学、, 流程导向型（又叫离散事件） 以及基于主体的建模。 其建模语言独特的灵活性能让用户详细捕捉到纷繁复杂的商业、经济和社会系统。AnyLogic的图形界面、工具和对象库能让用户快速实现不同领域的建模，如制造业和物流业、业务流程、人力资源、消费者或病人的行为。AnyLogic支持面向对象的模型设计范式，此范式为大型模型提供模块化、层次化和增量的构造。 AnyLogic的可视化发展环境显著地加快开发过程。 附带的对象库能够快速整合预先建立的模拟元素。 目标导向型结构使其具备可重复利用性。 可视化的集成开发环境，简易实现从其他广泛使用的集成开发环境到AnyLogic的转变。 预建的对象库展示了专家们的经验。对象库中的对象可以随意地重复运用。