本设计为基于MATLAB的指纹识别系统。带GUI可视化平台。本设计系统主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像灰度化、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。

该课题为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统。原理为：从一副生活照中寻找到人脸，分割人脸区域图像，PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警等。

本设计为基于MATLAB特征点匹配的指纹识别系统。带有一个GUI界面。主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像分割、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。

本设计为基于MATLAB不变矩的数字验证码识别系统，带一个GUI界面。可以识别带有噪声的数字验证码。流程为：读取图片，用颜色分量的方法将噪声去除，得到去噪后图像，利用连通域法进行字符分割，提取到每个字符的Hu不变矩，进而跟模板字符相匹配，得到结果。该设计做的匆忙，回调函数未来得及全部填写。

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。

该课题为MATLAB数字仪表图像识别系统。可以识别万用表，压力表，电表，手表等的数字识别，包括小数点。带有一个GUI界面，流程为：灰度，二值化，定位，连通闭环，分割出数字区域，开闭运算，去除小面积，细化，精准定位，分割，识别。

本设计为基于MATLAB不变矩的数字验证码识别系统，带一个GUI界面。可以识别带有噪声的数字验证码。流程为：读取图片，用颜色分量的方法将噪声去除，得到去噪后图像，利用连通域法进行字符分割，提取到每个字符的Hu不变矩，进而跟模板字符相匹配，得到结果。该设计做的匆忙，回调函数未来得及全部填写。

该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码，行程编码等等

夜间车辆准确检测，GUI界面，车灯检测，根据车灯与周围环境的灰度值不同进行检测

目的： 用于查看 DICOM 图像集的 GUI GUI 执行以下任务： - 从文件夹中组织和加载 DICOM 图像集- 查看横切面、矢状切面和冠状切面- 查看 3D 表示- 改变阈值 如何运行： 单击 GUI 右上角的“选择路径”。 这允许选择包含DICOM图像集的文件夹的外观。 选择好路径后， 一个或多个系列应出现在“选择路径”按钮下方。 突出显示一个系列，然后单击“加载”。 DICOM 图像集现在应该被加载。 图像切片和阈值可以变化。 屏幕截图演示了在从以下位置下载的数据集上使用此 GUI： http://www.osirix-viewer.com/datasets/ 请告知我遇到的任何错误或建议的改进。