随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
2.1 指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
2.2 人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
2.3 文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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更加方便了现代化交通管理。汽车牌照的自动识别技术作为智能交通的一部分已经得到了越来越广泛的应用，良好的自动识别技术对现代化交通来说具有重要意义。本设计运用神经网络算法对汽车牌照进行识别，实现了对车牌预处理，车牌定位车牌分割，车牌识别，就方便了交通问题的处理和管控。
车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术应用十分广泛。它可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。
随着私家车的不断增加，在小区，你是否经常看到这样一幕，小区门口排起了长长的一条车龙，除了不厌其烦的等待，是不是也别无他法？找个地方散散心，是不是总为停车问题而烦恼？别担心，道尔智控车牌识别系统来帮你！社区入口处精设车辆自动识别系统，对于固定用户，车牌识别系统自动识别并提示车牌号码，抬杆放行，无需停车等待，“滴”的一声，轻松出入社区，让您和这些烦恼 say goodbye，智能便捷的停车服务触手可及。对于临时车，车牌识别自动识别入场，系统自动记录入场时间，车主出场前扫描二维码缴费便可直接出场，避免了出口的排队缴费时间；智能车辆智能识别系统，自动识别车牌，摆脱雨天取卡被淋湿窘境，避免取卡后停车卡掉落车外的尴尬。车牌识别系统之所以能够在智慧城市中发挥自己的作用，占据重要的位置，离不开其先进技术的支撑，尤其是近两年智能车牌识别系统在停车场中的使用，有效地提高了停车场出入口车辆的通行效率，让人们感受到了智能停车场设备给人们停车带来的便捷，同时融合微信等社交媒体工具，车主可以实时获取停车动态，让停车更节省时间。
不用的话那天天车祸
车牌识别系统的目前国内有实力的就2家一家是北京汉王，一家是高德威。车辆识别系统和我们常见的摄像机有一定的区别，主要是在控制部分有一个运算模块比较复杂，真正的车辆识别系统，在车辆经过的一瞬间。能够抓车牌，并读出车牌和后端的数据库的里的车牌对比，来分辨是不是套牌车等情况。 具体的需要这些前端的抓拍摄像机（负责抓车牌和读车牌）地感线圈（负责触发摄像机抓车牌），车辆检测器，后端的对比软件和数据库。（具体设备就是一台工业计算机，当然普通的也行）。 至于怎么实现是这样的，首先当车辆经过地感线圈时，触发车辆检测器，车辆检测器给前端的抓拍摄像机一个信号，抓拍摄像机抓拍车辆的正面区域，抓拍摄像机的识别部分会把车牌那块读出来送到后端的对比软件和数据库里的备案的车牌对比得出是正常车辆还是套牌的。有问题可以直接问我，我3年前给深圳海关装了不下60套，还算有点经验。QQ:806135763
中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
关于内容：1、一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等。2、课题研究内容：研究目的、方案设计（流程图）、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等。3、PPT要图文并茂，突出重点，让答辩老师明白哪些是自己独立完成的，页数不要太多，30页左右足够，不要出现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴趣；4、凡是贴在PPT上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴。5、每页下面记得标页码，这样比较方便评委老师提问的时候review关于模板：1、可以去像素网选择一套合适的论文答辩ppt模板，不要用太华丽的企业商务模板，学术ppt最好低调简洁一些；2、推荐底色白底（黑字、红字和蓝字）、蓝底（白字或黄字）、黑底（白字和黄字），这三种配色方式可保证幻灯质量。我个人觉得学术ppt还是白底好；3、动手能力强的大牛可以自己做附和课题主题的模板，其实很简单，就是把喜欢的图在“幻灯片母版”模式下插入就行了。关于文字：1、首先就是：不要太多！！！图优于表，表优于文字，答辩的时候照着ppt念的人最逊了；2、字体大小最好选ppt默认的，标题用44号或40号，正文用32号，一般不要小于20号。标题推荐黑体，正文推荐宋体，如果一定要用少见字体，记得答辩的时候一起copy到答辩电脑上，不然会显示不出来；3、正文内的文字排列，一般一行字数在20～25个左右，不要超过6～7行。更不要超过10行。行与行之间、段与段之间要有一定的间距，标题之间的距离（段间距）要大于行间距；关于图片：1、图片在ppt里的位置最好统一，整个ppt里的版式安排不要超过3种。图片最好统一格式，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上阴影或外框，会有意想不到的效果；2、关于格式，tif格式主要用于印刷，它的高质量在ppt上体现不出来，照片选用jpg就可以了，示意图我推荐bmp格式，直接在windows画笔里按照需要的大小画，不要缩放，出来的都是矢量效果，比较pro，相关的箭头元素可以直接从word里copy过来；3、流程图，用viso画就可以了，这个地球人都知道；4、ppt里出现图片的动画方式最好简洁到2种以下，还是那句话，低调朴素为主；5、动手能力允许的话，学习一下photoshop里的基本操作，一些照片类的图片，在ps里做一下曲线和对比度的基本调整，质量会好很多。windos画笔+ps，基本可以搞定一切学术图片。关于提问环节：评委老师一般提问主要从以下几个方面：1.他本人的研究方向及其擅长的领域；2.可能来自课题的问题：是确实切合本研究涉及到的学术问题（包括选题意义、重要观点及概念、课题新意、课题细节、课题薄弱环节、建议可行性以及对自己所做工作的提问）；3.来自论文的问题：论文书写的规范性，数据来源，对论文提到的重要参考文献以及有争议的某些观察标准等；4.来自幻灯的问题：某些图片或图表，要求进一步解释；5.不大容易估计到的问题：和课题完全不相干的问题。似乎相干，但是答辩者根本未做过，也不是课题涉及的问题。答辩者没有做的，但是评委想到了的东西，答辩者进一步打算怎么做。提问环节很容易因为紧张被老师误导，如果老师指出你xx地方做错了，先冷静想一下，别立马就附和说啊我错了啊我没有考虑到。一般来说答辩老师提的问题，很少有你做课题这几年之中都没考虑到的。想好了再回答，不要顶撞老师，实在不会的问题，千万不要“蒙”，态度一定要谦虚，哪怕直接说“自己没有考虑到这点，请老师指正”。
PPT的安排第一页：论文题目，作者，指导老师等第二页：摘要，即你的论文的中心思想第三页：目录，表示你论文的思路、框架结构然后，逐项论述。中间可穿插系统演示。如果以上觉得麻烦，推荐你找哪种专门帮忙代做的人，我以前有找过优易做这个团队帮忙，播出来的效果还可以吧！注意事项1．需要概括性的总结你的论文结构，脉络要清晰，条理性强。2．PPT页数。20分钟的答辩时间，30页内容足够，主要是你的讲解，PPT是辅助性的。3．幻灯片的内容和基调。背景适合用深色调的，例如深蓝色、蓝色。字体用白色或黄色的黑体字，显得很庄重。也可以用宋体字加粗的字型。无论用哪种颜色，一定要使字体和背景成明显反差。不要用PPT的自带模板，要自己做，简单没关系，纯色也可以。拒绝花哨和轻浮！PPT上字要大，一张PPT上，字不要太多，行距别太密，小字会看不清，最终结果是没人听你的介绍。图的效果好于表，表的效果好于文字。最忌讳满屏幕的都是长篇大段的文字。的确需要文字的地方，要将文字内容高度概括，简洁明了。能引用图或表的地方尽量引用图、表。4．要熟悉自己的论文，应预先演练过。用一个流畅的演示来打动评委是聪明的。5．最后记得要真诚地感谢学校和老师，煽情点没关系，别假就好。
论文答辩PPT全攻略
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内容篇
1. 一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等;
2. 课题研究内容：研究目的、方案设计(流程图)、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等;
3. PPT 要图文并茂，突出重点，让答辩老师明白哪些是自己独立完成的，页数不要太多， 30 页左右足够，不要出现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴趣;
4. 凡是贴在 PPT 上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴;
5. 每页下面记得标页码，这样比较方便评委老师提问的时候 review 。
模板篇
1. 不要用太华丽的企业商务模板，学术 PPT 最好低调、简洁一些;
2. 推荐底色白底(黑字、红字和蓝字)、蓝底(白字或黄字)、黑底(白字和黄字)，这三种配色方式可保证幻灯质量，个人觉得学术 PPT 还是白底好;
3. 动手能力强的大牛可以自己做符合课题主题的模板，其实很简单，就是把喜欢的图在 「 幻灯片母版 」 模式下插入就行了。
文字篇
1. 首先就是：不要太多!图优于表，表优于文字，答辩的时候照着 PPT 念的人最逊了;
2. 字体大小最好选 PPT 默认的，标题用 44 号或 40 号，正文用 32 号，一般不要小于 20 号。标题推荐黑体，正文推荐宋体，英文用 Time New Romans ，如果一定要用少见字体，记得答辩的时候一起 copy 到答辩电脑上，不然会显示不出来;
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4. 正文内的文字排列，一般一行字数在 20 ～ 25 个左右，不要超过 6 ～ 7 行。更不要超过 10 行。行与行之间、段与段之间要有一定的.间距，标题之间的距离(段间距)要大于行间距。
图片篇
1. 图片在 PPT 里的位置最好统一，整个 PPT 里的版式安排不要超过 3 种。图片最好统一格式，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上阴影或外框，会有意想不到的效果;
2. 关于图片格式， TIF 格式主要用于印刷，它的高质量在 PPT 上体现不出来，照片选用 JPG 就可以了，示意图我推荐 BMP 格式，直接在 windows 画笔里按照需要的大小画，不要缩放，出来的都是矢量效果，比较 PRO ，相关的箭头元素可以直接从 word 里 copy 过来。
3. 流程图，用 viso 画就可以了，这个地球人都知道;
4. PPT 里出现图片的动画方式最好简洁到 2 种以下，还是那句话，低调朴素为主;
5. 动手能力允许的话，学习一下 photoshop 里的基本操作，一些照片类的图片，在 ps 里做一下曲线和对比度的基本调整，质量会好很多。 windows 画笔 + ps ，基本可以搞定一切学术图片。
PPT 总体效果：图片比表格好，表格比文字好;动的比静的好，无声比有声好。
注意：用一个流畅的逻辑打动评委，同时最后记得感谢母校、系和老师，弄得煽情点。
计算机信息管理专业毕业论文题目有很多,学术堂精选了二十个供大家参考:1、基于RFID技术的固定资产管理软件系统的设计与开发2、基于RFID高校信息管理系统的研究与实现3、数据库管理系统中的隐式授权问题研究4、生产制造行业中RFID技术的应用5、中小型银行信息管理系统的研究与实践6、基于Web教务管理系统安全方案研究7、基于RFID的可追溯果园生产过程管理系统8、基于SOA的联邦式信息检索平台的研究与实现9、基于信息管理的垃圾短信控制系统的设计与实现10、基于QR二维码的井群信息管理系统研究11、基于视景重现的舰船IETM系统开发12、RFID技术在物资仓库管理系统中的应用研究13、基于RFID的大型赛事人员及车辆信息管理系统开发应用研究14、基于RFID的输变电设备EPC编码的应用研究15、基于目录服务的物联网元数据及公共服务管理系统的设计及实现16、基于目录服务的物联网节点信息管理系统的设计与实现17、基于PKI技术的高校电子档案安全管理系统的设计与实现18、面向隐私保护的第三方个人信息服务平台研究19、基于神经网络的车牌识别与信息管理系统20、平庄西露天矿地质信息管理系统的开发及应用研究
中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
图像处理方面比较好写
提供几个题目思路： 1、图像处理对图像色彩的影响
2、东西方文化的差异对图像处理的影响
3、图像处理能否弥补拍摄机器硬件的不足
4、图像处理对摄影发展的影响
5、图像处理对当今社会的影响
你擅长哪个就写哪个。
个人感觉单片机方向的论文比较好写也比较简单，而且也比较容易做出实物答辩的时候拿高分，比如说做一个mp3什么的，只要熟悉下SPI协议，处理器用STM32F103x系列，然后再买一个VS1003b的mp3解码芯片，很容易就可以做一个mp3出来，不仅看起来高大上，做起来也很简单，晚上的教程一堆一堆的，拈来可得图形学方面的本人入坑五六年，说来说去除了数学还是数学，赶论文很多地方自己都不明白，拿脸部识别来说ANN，SVM，Adaboost，哪个不要花个把来月琢磨，而且还是建立在有一定底子的基础上，代码参考OpenCV，除非觉得自己有把握，不建议本科或者非图形学专业的论文搞，难度我就不说了，谁学谁知道
相关题目很多的：基于PLD的液晶显示装置设计小型风力发电机自动保护装置硬件设计示波器垂直放大系统设计示波器水平扫描系统设计楼宇可视对讲门禁系统主机部分设计基于FPGA的（15，6）循环编码系统设计与实现远程无绳电话座机电路设计光电板自动跟踪系统硬件设计音乐合成器的FPGA设计与实现电信计费数据整合系统的设计与实现基于GSM短消息与PLC的远程大坝安全监测系统（数据采集中心）设计风/柴互补供电系统并网模块的系统设计基于可编程逻辑器件实现FIR滤波器的设计基于数字频率合成技术的信号发生器设计基于FPGA语音信号LPC参数提取系统的设计基于单片机的数字频率计的设计小型无人机地面站软件虚拟飞行仪表模块设计汽车防盗报警设备中的无线遥控器设计电话机中的语音邮箱指示系统设计高频雷达二相编码信号的设计与仿真基于模式识别的手写汉字识别系统设计数控直流电源的设计基于DSP的语音采集与回音效果的系统实现低速语音编码算法的研究汽车防盗报警设备中无线遥控接收模块设计与实现光电板自动跟踪系统软件设计基于QuartusⅡ平台实现FSK调制解调基于FPGA的HDB3编码系统设计与实现语音信号的抑噪电路设计基于单片机的数字电压表的设计组合式多幅面广告装置的主控制电路设计基于MATLAB的光纤通信系统中的脉冲可视化研究语音录放系统的FPGA设计与实现基于FPGA的HDB3解码系统设计与实现车牌识别中的图像提取及分割算法基于MPEG-4的嵌入式多媒体监控系统中压缩/解压卡的设计与实现风/光互补系统蓄电池保护装置软件设计楼宇可视对讲门禁系统分机部分设计基于DCT变换的心电信号压缩算法的实现基于CPLD的数据采集系统设计抢答器的设计AM超外差式收音机的SystemView仿真GPRS数据业务测试及应用分析基于MATLAB的家庭保安系统设计低频数字相位测量仪设计数字图像缩放的研究数字音效器的DSP设计与实现用CS43L42和EP7212设计的MP3文件播放系统液晶显示器模块与单片机接口电路的设计煤气计费系统硬件设计基于ATmega16单片机LED点阵显示屏电路设计基于语音录放技术的工业现场故障告警电路的设计基于LabVIEW虚拟函数信号发生器的设计直流调速系统中的单片机控制电路设计基于CPLD的显示系统设计基于ARM的风机控制终端设计本地交换网网管系统中话务统计分析子系统的实现基于DSP的视频图像压缩系统的设计智能型电子防盗系统设计基于ARM和GPRS网络的风机远程数据传输系统设计煤气计费系统硬件设计小型无人机姿态信息采集与数据处理模块设计图文叠加及其DSP实现信号发生器的FPGA 实现基于SPCE061A芯片语音信号实时采集系统FFT算法的DSP实现基于软交换的NGN试验网设计基于数字语音技术的电子导游系统设计倒车雷达-语音报警设计基于FPGA的快速傅立叶变换的实现GPS信号接收解析与.NET实现灰度阀值处理算法及其DSP实现基于FPGA的数字相位计的设计与实现指纹图像二值化算法的DSP实现彩色图像对比度增强算法及其DSP实现可编程逻辑器件边界扫描测试电路的设计随机灯光发生器的FPGA 实现水电站自动同期控制器设计基于数字频率合成技术的调谐系统设计风/柴互补供电系统无功功率自动补偿模块的硬件设计基于ATmega16单片机的直流电机驱动系统设计基于VHDL的数字闹钟的设计基于FPGA的FSK传输系统的设计与实现触摸式LCD人机接口设计湿敏传感器元件测试系统设计小型无人机大气数据采集与处理模块设计GPS车载图像传输系统硬件的设计基于Verilog HDL的FIR数字滤波器设计基于FPGA的数字调频发射机设计基于FPGA的（15，6）循环解码系统设计与实现多点温湿度控制系统的设计风/光互补系统蓄电池保护装置硬件设计指纹图像预处理算法研究小型无人机地面站软件虚拟飞行仪表模块设计银行Java终端系统设计小型无人机无线遥测数据通信方案研究与设计基于PLD的点阵LED显示装置设计FIR数字滤波器的DSP实现图形均衡器的DSP设计与实现组合式多幅面广告装置的单元控制电路设计小型无人机动力系统状态监测模块设计基于CycloneⅡ的视频接口设计基于网络的点对点通信新建小区G/C网无线信号覆盖的设计与实现基于JSP的教学管理系统风/柴互补供电系统无功功率自动补偿模块的软件设计DE2视频接口技术研究数字温度测量电路的设计及实现无线短信业务在行业中的应用基于可编程器件的数字相位计设计51单片机串行口扩展设计DE2的LCD字符显示技术研究信号发生器的FPGA设计与实现运动员号码牌的校正方法研究DE2音频接口技术研究非接触式IC卡应用系统设计说话人识别中自适应系统的设计基于FPGA的乐曲演奏器的设计