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。

一、课题题目 基于MATLAB小波变换的图像融合系统 二、课题背景介绍 数字图像融合是一项最新发展起来的应用，对于数字图像处理和数字图像分析起着非常重要的重要。虽然现阶段，对于图像处理和分析，PS和抠图软件发挥着某种作用，为很多人所认同和使用。可以通过简单快捷的鼠标操作进行图像旋转、抠图等。但由于实际是手工操作，一般显得单一，且误差较大。因此，非常迫切地希望找到另外一种行得通的方式成为必然。 该项设计主要将两幅三幅或者多幅的数字图像融合。这些图像由于使用不同的设备拍摄而凸显的不一样的细节重点。一经该系统融合后就可以凸显这幅图像的优点，也可以凸显另一幅图像的优点。再者考虑到不相同模式的图像传感器的成像原理不一样。所以工作波长也就不一样。所以图像不同，那么它们包含的信息就不同。经过小波变换的融合处理后，合成图像则可以更多方面更加具体地表达所感兴趣的对象。基于这一特征，数学矩阵库wavelet transform的图像融合技术，已经大范围地应用于地图勘测信息处理、兵营管理系统、立体卫星地图、计算机视觉等领域中。

设计一个GUI界面的系统，模拟图书管理，一个面向学生和学校管理员的系统，图书信息以txt文件存在本地。 管理员：查询图书 增加图书 删除图书 学生：借阅图书 归还图书 任何一个操作都会将所更新的图书信息存入本地txt文件。

该课题为采用PCA和KPCA的人脸识别算法。传统的人脸识别算法都是人头对人头的识别，没有新意。该课题采用多种算法对同一测试集进行测试，得出匹配人脸序号，识别时间，识别率。人脸库才用的是ORL人脸库，即40人，每人10张人脸。含有GUI可视化界面。

该课题为基于颜色的MATLAB设计。根据RGB不同分量，可以定位不同颜色，再结合形态学知识，可以精准去除干扰区域，如去除大于某阈值或者小于某阈值的面积，实现精准定位和计数。可以应用改造于路锥识别，交通标志，红绿灯，安全帽，不同颜色的餐盘等课题中，触类旁通，举一反三，是一个很好地课题。带有GUI可视化界面。

该课题是基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。主要分3个步骤：定位，分割，识别。其中定位部分，考虑我国的交通标志主要分禁令类，指示类和警示类，其中禁令类为红色，指示类为蓝色，警示类为黄色。根据不同颜色比例组成，参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。但是，这肯定多少存在一些误分割，比如将其他红色，蓝色或者黄色的物体给分离，那么考虑到交通标志区域的分量肯定是最大的，利用形态学相关知识，按面积小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，并且输出。整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理，是你的不

本设计中为MATLAB车牌识别语音播报出入库计时计费系统，是基于蓝底车牌定位，模板匹配识别的设计。用摄像机或摄像头采集含有车牌的图像，并自动在图像中检测车牌，进而对检测到的车牌进行脸部的一系列相关技术。 因此，机器对车牌进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似，大致可分为五个步骤，如下。 （1）图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 （2）车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成

【模式识别】基于matalb GUI界面的水果检测系统【含Matlab源码 173期】.zip

【模式识别】基于matlab GUI界面的疲劳检测系统【含Matlab源码 126期】.zip