一、课题名称： 基于MATLAB的人体行为姿势识别系统 二、算法介绍 本课题采用差影法的方法进行人体姿势的识别。背景差影法的原理就是：我们先在路口固定一个摄像头，将这个摄像头与电脑相连。电脑可以把拍到的车流视频保存，然后人为截取车型图片作为背景差影法处理的对象。这里要注意的是，我们首先要拍摄一张没有任何移动物体或者干扰的背景图，这样我们在进行背景差影法做图像处理时就可以尽量得来最理想的结果。然后，我们把存在背景的车型图和没有任何干扰的背景图做减法，就可以很方便的得到我们需要进行识别的车的一个基本的轮廓图。这个轮廓图才是我们最终需要的用来进行车型识别的核心。图像差分就是对图像进行减法，我们在用背景差影法来是被车型图片的时候，必须要注意到背景随晴雨天、光强度这些随时可能发生变化的条件而该改变。 三、GUI界面设计

一、课题题目：基于MATLAB的手写数字识别系统 二、课题介绍 手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支，它研究的核心问题是：如何利用计算机自动识别人手写在纸张上的阿拉伯数字。手写体数字识别问题，简而言之就是识别出10个阿拉伯数字，由于数字的清晰程度或者是个人的写字习惯抑或是其他，往往手写体数字的性状、大小、深浅、位置会不大一样。手写体识别一般包括3个阶段：预处理、特征提取、分类识别。  手写数字识别前景广阔，广泛应用于表格中数字的识别、汽车牌照的数字自动识别和成绩单的识别等。实现数字的自动识别能够给人们的工作和生活带来很大的方便。对于该领域的研究具有重要的理论价值：  一方面，阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号，对手写数字识别的研究与文化背景无关，这样就为各国、各地区的研究工作者提供了一个自由平等的舞台，大家可以在这一领域施展才智，各抒己见。  另一方面，由于数字识别的类别数较少（只有0到9十个类别），有助于做深入分析及验证一些新的理论。这方面最明显的例子就是人工神经网络，相当一部分的人工神经网络模型都以手写数字识别作为具体的实验平台，验证理论的有效性，评价各种方法的优缺点。  数字识别的算法较多，当前运用较好的主流算法以统计、聚类和分类算法为主，如Bagging算法、支持向量机算法、神经网络等。手写数字识别难度在于：一、数字相似性大，但字形相差不大；二、数字虽然只有10种，但笔划简单，同一个数字写法差别大；三、手写数字存在断笔和毛刺，对识别造成影响。本文选择分类算法中的决策树算法、支持向量机算法、神经网络对MNIST数据集进行数字识别，并对分类效果进行比较分析。

一、课题题目 基于MATLAB的虫害检测系统 二、课题背景介绍 中国为农业大国，因此在农业病虫害防治等方面积累了丰富的经验，但在实际工作过程中也存在许多问题。如过于依赖传统经验，对突如而来的新型病虫害问题研究不够到位，如由于判断者主观上面的一些模糊，而带来整个病害的误判，并且不同的地区，由于病虫害的多样性以及一般的病虫害，其中大多数是由多种害虫和多种病原体的入侵引起的。 对于国外来说，农业病虫害也是他们所遇到的一个大问题，如苹果来说，可分为有机苹果、无机苹果、新西兰苹果等类别，来分类进行病虫害识别。如苹果黑星病、霉斑病、火疫病、苹果蚜虫、苹果木虱、苹果蠢蛾等等。 无论是国外还是国内病虫与病虫之间的组合，加上原有病虫的种类就非常的多，因此，病虫之间所有的组合的可能就非常的大，而这些都需要人工记住并且熟悉此种虫害的类别、在叶片上所呈现的图像是什么，这对于人工来说十分的困难，费时费力，而且不利于普遍推广。目前，病虫害的防治存在诸多问题，如总是使用化学农药来控制农业病虫害的频繁发生，尽管其特点是快速，有效，灵活，但由于应用数量的增加，农业成本有所提高，抗虫性也有所提高很难知道哪些病虫害是由不同的病虫害引起的。因此，对于计算机视觉的病虫害图像识别技术的研究与应用推广迫在眉睫，怎样在农业生产中应用信息技术，如何提高农业自动化水平是当前的研究方向。

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