中国知网（）上，你挑挑1. 数字图像增强技术在X线头影测量中的应用曹国刚,胡遒生,王林,鲍旭东 文献来自: 临床口腔医学杂志 2001年 第04期 CAJ下载 PDF下载也为医生完成这一工作提供了便利数字图像增强技术在X线头影测量中的应用@曹国刚!210096江苏南京$东南大学影像科学与技术实验室 @胡遒生$南京医科大学口腔医学院 @王林$南京医科大学口腔医学院 @鲍旭东 ...被引用次数: 6 文献引用-相似文献-同类文献2. 数字图像增强技术及其在VC++下的实现夏明华,张炎生 文献来自: 成都信息工程学院学报 2002年 第04期 CAJ下载 PDF下载数字图像增强技术及其在VC++下的实现@夏明华$湛江海洋大学海滨学院!广东524005 @张炎生$湛江海洋大学海滨学院 ... 空间域法论述了数字图像增强技术中涉及到的图像平滑、中值滤波、梯度锐化和拉普拉斯锐化等基本算法及其在VisualC++6 ...被引用次数: 10 文献引用-相似文献-同类文献3. 数字图像变换及信息隐藏与伪装技术丁玮,齐东旭 文献来自: 计算机学报 1998年 第09期 CAJ下载 PDF下载3按幻方的图像置乱变换以自然数1,2,…,n『为元素的n阶矩阵满足其中则称A为标准幻方.假定数字图像相应於n阶数字矩阵s ... 对数字图像矩阵B,注意B与A元素之间的对应关系,随A转换为人而把B中对应像素信息(灰度,RGB)做相应的移置,产生数字图像矩阵民,记为EB— BI,一般地,有E」B一B。例如,我们考虑一个由4X4像素组成的图像B, ...被引用次数: 193 文献引用-相似文献-同类文献4. 透射电子显微镜数字图像增强技术陈利永,叶锋,陈家祯,郑子华 文献来自: 福建师范大学学报(自然科学版) 2003年 第01期 CAJ下载 PDF下载原始图像和处理后图像的直方图透射电子显微镜数字图像增强技术@陈利永$福建师范大学计算机科学系!福建福州350007 @叶锋$福建师范大学计算机科学系 ...被引用次数: 2 文献引用-相似文献-同类文献5. 数字图像处理技术及其应用李红俊,韩冀皖 文献来自: 计算机测量与控制 2002年 第09期 CAJ下载 PDF下载模拟图像处理 (AnalogImageProcessing)和数字图像处理 (Dig italImageProcessing)。数字图像处理 ,通俗地讲就是利用计算机对图像进行处理。因此也称之为计算机图像处理 (C ... 图像理解[M].北京:国防科技大学出版社,1994. [5]A .罗森费尔德,等.数字图像分析[M ] ...被引用次数: 26 文献引用-相似文献-同类文献6. 棉铃虫数字图像增强技术的研究於新文,沈佐锐 文献来自: 走向21世纪的中国昆虫学——中国昆虫学会2000年学术年会论文集 2000年 CAJ下载棉铃虫数字图像增强技术的研究@於新文$西南林学院!昆明,650224 @沈佐锐$中国农业大学植保学院昆虫学系 ...被引用次数: 3 文献引用-相似文献-同类文献7. DSA数字减影系统中图像增强技术研究华如梅,沈大公 文献来自: 医学信息 1999年 第04期 CAJ下载 PDF下载对数放大和数字滤波算法。这两种算法是根据DSA系统产生减影图像的实际过程和实时性要求,对传统的数字图像增强算法进行改进而设计的,DSA系统采用这两种算法使减影图像基本达到平滑、清晰,并有较一致的对比度?...被引用次数: 2 文献引用-相似文献-同类文献8. 数字图像处理技术郑建英 文献来自: 内蒙古科技与经济 2002年 第05期 CAJ下载 PDF下载内蒙古呼和浩特 010000图像处理;;像素;;矩阵;;滤波本文概迷数字图像处理技术的发展,并讨论其迅速发展的原因,同时介绍了数字图像处理的主要内容和应用领域。[1]KennethR ...被引用次数: 9 文献引用-相似文献-同类文献9. 数字图像的自适应公开水印技术张军,王能超 文献来自: 计算机学报 2002年 第12期 CAJ下载 PDF下载我们将进一步研究基於多小波变换的性能更好的水印技术 .数字图像的自适应公开水印技术@张军$华中科技大学计算机学院!武汉430074 @王能超$华中科技大学计算机学院 ... 一种新的数字图像隐藏方法.计算机学报,2000,23(9):949-952) 11NiuXia-Mu,L uZhe-Ming,SunSheng-He ...被引用次数: 17 文献引用-相似文献-同类文献10. 数字图像的增强黄涛 文献来自: 肇庆学院学报 2004年 第02期 CAJ下载 PDF下载图像增强的目的在於采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度.数字图像增强的方法有频域处理法与空域处理法 ...被引用次数: 3 文献引用-相似文献-同类文献查数字图像 的定义搜数字图像 的学术趋势搜技术 的学术趋势翻译 数字图像增强技术 参考资料百度里面有更完善
********************手工制造 请勿复制*********************************Image enhancement (enhancement) refers to the dura image enhancement, the useful information, it can be a distortion of the process, its purpose is to enhance the visual effect. Will not clear image becomes clear or emphasize certain interest, inhibit the characteristic is not interested, that improving image quality and abundant information, strengthen image interpretation and recognition of the image processing first chapter introduces image processing and image enhancement, and then introduced the research purpose and 2 introduces the basic theory of image enhancement, convolution theorem and Fourier transform. Then introduces the subject of development tools, as well as the development of Matlab Matlab, main function, etcThe third chapter basically introduces image enhancement method of spatial filtering, smooth and airspace airspace, use sharpen the different effects of program of the filterThe fourth chapter basically introduces image enhancement method of frequency domain filtering enhancement in frequency domain, the frequency domain and frequency domain high-pass filter low-pass words: image enhancement, MATLAB, Spatial filtering enhancement, Enhanced
1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
在我看来这个题目不难。 题目是《图像增强方法研究》，顾名思义，在论文中，你主要是罗列各种的增强方法。最后做个总结即可。 至于编程语言c语言就可以了，还可以加上opencv，opencv是图像处理方面的一门语言，有很多现成的函数，可以直接调用，类似于matlab。可以和c语言混合编程，很好用。 因为你是写论文吗，用到的数学知识也不会有多高深，总之这个题目不难做。
基于小波变换的图像增强是一种常用的图像处理技术，MATLAB提供了很多函数和工具箱来实现这一过程。以下是MATLAB中基于小波变换的图像增强的示例代码：% 读取图像文件img = imread(''); % 对图像进行小波分解 [c,s] = wavedec2(img, 2, 'db4'); % 通过对小波系数进行阈值处理来减小噪声 thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,s);sorh = 's'; % 选择软阈值[cxd,lxd,perf0,perfl2] = wdencmp('gbl',c,s,'db4',2,thr,sorh); % 对增强后的图像进行显示 imshow(uint8(cxd));这段代码首先使用MATLAB内置的imread函数读取一幅图像，并使用wavedec2函数对图像进行二级小波分解。接着，通过调用wthrmngr函数来计算一个适当的阈值，再通过wdencmp函数来对小波系数进行阈值处理。最后，通过imshow函数将增强后的图像进行显示。需要注意的是，这段示例代码只是基于小波变换的图像增强的一个简单示例，实际的应用需要根据具体的需求进行相应的调整和优化。
题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多
Abstract: The image intensification is refers to in the enhancement image the useful information, it may be a distorted process, its goal is must strengthen the visual the sharp image will become clear or emphasized certain is interested the characteristic, suppresses is not interested the characteristic, causes it improvement picture quality, the rich information content, the enhancement imagery interpretation and the recognition effect imagery processing method. First chapter introduced the wavelet algorithm history and in the reality application first. Then analyzes several kind of wavelet transformations the method, including continual wavelet transformation, separate wavelet transformation and two-dimensional separate wavelet transformation. In this topic experiment, is precisely two-dimensional separate wavelet transformation which uses. Second chapter simply introduced the image intensification two kind of methods: Spatial domain ydo law and frequency range law. Will carry on about the image intensification further discussion in the third chapter under the MATLAB environment. Third chapter first makes the simple introduction to the MATLAB development and introduces it emphatically in various domains strong point. Then the key research image gradation level revises, and gives each algorithm the MATLAB procedure and the movement result. In deepening theory knowledge foundation further familiar MATLAB use. Finally enclosed experimental three sections of procedures: The two-dimensional separate wavelet transformation, and improves the visual quality based on the DWT image auto-adapted enhancement and outputs. Key words: Image intensification; MATLAB; Wavelet transformation; Separate wavelet transformation
在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下，国内的增强技术和应用也有了很大的发展。总体来说，图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期，开始大量采用中、大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是出现了CT和卫星遥感图像，对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了20世纪80年代，图像增强技术进入普及期，此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20世纪90年代进入了应用期，人们运用数字图像增强技术处理和分析遥感图像，以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面，运用图像增强技术对X射线图像、超声图像和生物切片显微图像等进行处理，提高图像的清晰度和分辨率。在工业和工程方面，主要应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面。在公共安全方面，人像、指纹及其他痕迹的处理和识别，以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强是图像处理的重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入和发展，新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题，并且随着交互式图像增强技术的应用，可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展：例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像，然后在子层图像内做均衡处理，较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题，并且可以控制子层灰度映射范围，增强效果较好。
当前国内、外的研究动态从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分，可分为空间域滤波、变换域滤波；从滤波类型来分，又可以分为线性滤波和非线性滤波。2002年和VetterliM.提出了一种“真正”的二维图像稀疏表达方法——Contourlet变换[7,8]，这种变换能够很好的表征图像的各向异性特征。由于Contourlet变换能更好的捕获图像的边缘信息，因此选择合适的阈值进行去噪就能获得比小波变换更好的效果。Starck等人将Curvelet变换应用于图像的去噪过程中并取得了良好的效果[9]，该方法虽然能有效的去除噪声，但往往会“过扼杀”Curvelet系数，导致在消除噪声的同时丢失图像细节。在过去的二十年里，自适应滤波器在通信和信号处理领域引起了人们的极大关注。TerenceWang等人针对二维自适应FIR滤波器提出了一种二维最优块随机梯度算法(TDOBSG)[10]。这种算法对滤波器的所有系数使用了空间可变的收缩因子。基于使后验估计方差矢量的二范数最小的最小方差准则，在块迭代的过程中选出最优的收敛因子。线性滤波器的最大优点是算法比较简单且速度比较快，缺点是容易造成细节和边缘模糊。在目前对非线性滤波器的研究中，中值滤波器有较明显的优势，很多科学工作者对中值滤波器作了改进或者提出了一些新型的中值滤波器。Loupas等人提出的自适应的加权中值滤波方法(AWMF)，但他利用的Speckle噪声模型不够精确，图像细节损失较大[11]。针对中值滤波器在处理矢量信号存在的缺点，Jakko等人提出两种矢量中值滤波器[12]。近年来，小波分析是当前应用数学中一个迅速发展的新领域，它凭借其卓越的优越性，越来越多的被应用于图像去噪等领域，基于小波分析的图像去噪技术也随着小波理论的不断完善取得了较好的效果。上个世纪八十年代Mallet提出了 MRA(Multi_Resolution Analysis)，并首先把小波理论运用于信号和图像的分解与重构，利用小波变换模极大值原理进行信号的奇异性检测，提出了交替投影算法用于信号重构，为小波变换用于图像处理奠定了基础[13]。后来，人们根据信号与噪声在小波变换下模极大值在各尺度上的不同传播特性，提出了基于模极大值去噪的基本思想。1992年，Donoho和Johnstone[14]提出了“小波收缩”，它较传统的去噪方法效率更高。“小波收缩”被Donoho和Johnstone证明是在极小化极大风险中最优的去噪方法，但在这种方法中最重要的就是确定阈值。1995年，Stanford大学的学者和提出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来降低信号中的噪声[15，16，17]。从这之后的小波去噪方法也就转移到从阈值函数的选择或最优小波基的选择出发来提高去噪的效果。影响比较大的方法有以下这么几种：和提出的基于最大后验概率的贝叶斯估计准则确定小波阈值的方法[18]；等在处理断层图像时提出了三种基于小波相位的去噪方法：边缘跟踪法、局部相位方差阈值法以及尺度相位变动阈值法[19]；学者Kozaitis结合小波变换和高阶统计量的特点提出了基于高阶统计量的小波阈值去噪方法[20]；等利用原图像和小波变换域中图像的相关性用GCV(generalcross-validation)法对图像进行去噪[21]；和Woolsey等人提出结合维纳滤波器和小波阈值的方法对信号进行去噪处理[22]，VasilyStrela等人将一类新的特性良好的小波(约束对)应用于图像去噪的方法[23]；同时，在19世纪60年代发展的隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Model)[24]，是通过对小波系数建立模型以得到不同的系数处理方法；后又有人提出了双变量模型方法[25,26]，它是利用观察相邻尺度间父系数与子系数的统计联合分布来选择一种与之匹配的二维概率密度函数。这些方法均取得了较好的效果，对小波去噪的理论和应用奠定了一定的基础。另外，尽管小波去噪方法现在已经成为去噪和图像恢复的重要分支和主要研究方向，但目前在另类噪声分布（非高斯分布）下的去噪研究还不够。目前国际上开始将注意力投向这一领域，其中非高斯噪声的分布模型、高斯假设下的小波去噪方法在非高斯噪声下如何进行相应的拓展，是主要的研究方向。未来这一领域的成果将大大丰富小波去噪的内容。总之，由于小波具有低墒性、多分辨率、去相关性、选基灵活性等特点[27]，小波理论在去噪领域受到了许多学者的重视，并获得了良好的效果。但如何采取一定的技术消除图像噪声的同时保留图像细节仍是图像预处理中的重要课题。目前，基于小波分析的图像去噪技术已成为图像去噪的一个重要方法。
学生管理系统相对简单点，物业管理也行，两个其实都不太难。
免费论文查重系统是否靠谱这个不能一概而论，也不能用是否免费来进行衡量，有些收费的查重系统照样不靠谱。我们在选择论文查重系统时，应优先考虑那些公司性质的查重网站，这种类型的网站一般都有专人维护运营，无论是售前还是售后都有保障。个人性质的查重网站就没必要用了，一方面是专业技术不够，还有就是服务不到位，安全没保障。网站的安全性、专业性、可靠性过关，再来考虑免费的问题。现在的论文查重系统纯免费的很少，基本上都是首次注册送字数或者参与活动赠送免费字数，比那些纯免费的靠谱。一些纯免费的查重系统比对库往往比较少，这样查出来的重复率也没什么很大的意义，所以优先考虑查重系统，再来考虑免费的问题。
现在免费论文查重的品牌挺多的，还是希望各位即将毕业的同学可以慎重选择合适的查重软件，毕业是件大事，认真对待总是好的。
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计