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《数字图像处理》课程期末小论文题目1、车牌识别图像预处理技术主要内容：车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义:要求：1对原始车牌图像做增强处理；2对增强后的彩色图像进行灰度变换；3对灰度图像进行直方图均衡处理；4选取自适应的阈值，对图像做二值化处理；5显示每步处理后的图像；4分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法原始车牌图像处理后的车牌图像2、医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究主要内容：医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。要求：1通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。2采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。3利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。4显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。原始细胞图像图像处理后的细胞图像3、利用中值空间滤波去去除波形噪声要求：1掌握空间滤波原理；2了解中值空间滤波在实际中的应用；3利用MATLAB实现对波形的中值滤波；5改进算子，使图像达到标准对照图像效果。待处理图片处理后图片4、利用拉普拉斯算法对扩散现象引起的模糊进行图像锐化要求：1掌握拉普拉斯算法的原理及常用算子形式；2分析扩散现象引起的模糊属于哪种类型；3实现拉普拉斯算子对图像的锐化，并实现显示；4改进算子，使图像达到标准对照图像效果。待处理图片参考最终效果图5、利用图像滤波算法实现对椒盐噪声的去噪处理已知：下图为受到严重椒盐噪声污染的图片，其噪声浓度为70%。要求：1掌握椒盐噪声的概率特点；2选用适当的滤波方式对图像进行滤波；3运用迭代方法提高滤波效果；4改进算子，使图像达到标准对照图像效果。待处理图片参考最终效果图6、基于sobel算子完成对图像的搜索要求：1掌握Sobel算子原理；2对待检测图片进行预处理（灰度化、二值化）；3对图像进行边缘提取；4改进算子，使图像达到标准对照图像效果。在天空中检索飞机图像检索到的图像（只给出一个，要求五架飞机全部找到）7、机器视觉图像的目标与背景的分割与提取主要要求：对输入的图像可以达到目标和背景的分割要求：1、将已知图像进行消噪处理2、对彩色图像进行目标和背景分析3、通过阈值法将图像进行分割4、确定目标的位置要要求：1、必须有目录；2、必须有参考文献；3、全文小四号宋体，标题是小四加粗。行间距是1.25倍；4、附录，要求有程序。