㈠ 急！！！！！（1）數字電視技術（2）基於圖像盲恢復的演算法研究兩個畢業設計題目哪個更簡單些
你的問題描述過於簡單了點，最好給出每個題目的具體要求。其實每個方向都可以有很艱難的內容，看你們老師的要求，以及你個人的基礎和能力了。
以下僅僅是我的估計：
第一個題目應該和電路設計有關系，如果你電路學的還可以，也喜歡調試實際的東西，那麼這個適合你；
第二個應該用matlab之類的軟體來做做實驗就可以了，很容易得到一些實驗數據和圖表啊什麼的，而且相關論文很容易找到。
綜合看起來，第二個會比較簡單些。
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題目: 圖像盲恢復的演算法研究
作者：詹祖建 時間：2009-2-27
作者單位： 貴州大學明德學院05級通信工程,貴州,貴陽,550003
刊 名：
科海故事博覽·科教創新
論文摘要: 當點擴展函數未知或不確知的情況下, 從觀察到的退化圖像中恢復原始圖像的過程稱為圖像盲復原。近年來, 圖像盲復原演算法得到了廣泛的研究。本文在介紹了盲圖像恢復演算法的現狀的基礎上進一步研究其的發展方向。
一、引言
圖像恢復是圖像處理中的一大領域,有著廣泛的應用,正成為當前研究的熱點。圖像恢復的主要目的是使退化圖像經過一定的加工處理,去掉退化因素,以最大的保真度恢復成原來的圖像。傳統的圖像恢復假設圖像的降質模型是己知的。而許多情況下,圖像的降質模型未知或具有較少的先驗知識,必須進行所謂的盲恢復。其重要性和艱巨性而成為一個研究熱點。目前所能獲取的觀測圖像是真實圖像經過觀測系統成像的結果。由於觀測系統本身物理特性的限制,同時受觀測環境的影響,觀測圖像和真實圖像之間不可避免地存在著偏差和失真,稱觀測系統對真實圖像產生了降質。圖像恢復的目的就是根據降質的觀測圖像分析和計算得出真實圖像。
二、圖像盲恢復演算法的現狀
總體來說, 圖像盲復原方法主要分為以下兩類: 一是首先利用真實圖像的特別特徵估計PSF,然後藉助估計得到的PSF,採用經典的圖像復原方法進行圖像的復原。這類方法將PSF的估計與圖像的復原過程分為2個不同的過程,因而具有較少計算量的特點；二是PSF辨識和真實圖像估計相結合,同時辨識PSF和真實圖像。這類演算法較為復雜,計算量較大。另外, 對於點擴展函數也考慮了空間變化的復雜情況。針對目前的盲復原演算法的現狀,根據退化模型的特點, 重新將演算法分為空間不變的單通道盲復原演算法、空間不變多通道盲復原演算法和空間變化圖像盲復原演算法3類。
（一）單通道空間不變圖像盲復原演算法
在這類演算法中, 最為常用的是參數法和迭代法。
1）參數法。所謂參數法, 即模型參數法, 就是將PSF和真實圖像用某一類模型加以描述, 但模型的參數需要進行辨識。在參數法中, 典型的有先驗模糊辨識法和ARMA 參數估計法, 前者先辨識PSF的模型參數,後辨識真實圖像, 屬於第1 種類型的圖像盲復原演算法, 因而計算量較小；後者同時辨識PSF和真實圖像模型參數, 屬於第2種類型圖像盲復原演算法。
2）迭代法。所謂的迭代法, 不是通過建立模型而是通過演算法的迭代過程, 加上有關真實圖像和PSF的約束來同時辨識PSF和真實圖像的方法。迭代法是單通道
圖像盲復原演算法中應用最廣泛的一類演算法, 它不需建立模型, 也不要求PSF 為最小相位系統, 因而跟實際更為接近。在這類演算法中, 迭代盲復原演算法(IBD), 基於非負性和決策域的遞歸逆濾波器演算法(NAR2R IF) ,基於高階統計特性的最小
熵演算法等最為典型。
（二）多通道二維圖像盲復原
多通道二維圖像盲復原, 這類方法將數字通訊領域應用的一維多通道盲原分離演算法擴展到二維情況並用於圖像的盲恢復。這類演算法中有兩種代數方法, 一種是先辨識模糊函數, 再採用常規的恢復演算法進行復原；另一種是直接對逆濾波器進行估計。此類演算法的優點在於不需對初始圖像進行估計, 也不存在穩定性和收斂性問題,對圖像以及模糊函數的約束是鬆弛的,演算法具有一般性。但是第1種演算法要求採用復原演算法具有收斂性；第2種演算法對雜訊敏感。
（三）空間改變的圖像盲復原方法
在許多實際的應用中, 模糊往往是空間變化的,但由於處理工作的難度, 目前的研究較少,基本有相關轉換恢復和直接法兩類。
相關轉換恢復的基本思想是區域分割, 即將整幅圖像分為若干局部區域, 然後假設在各個局部區域模糊是空間不變的, 利用空間不變的圖像復原有關演算法進行復原。這類方法都是基於窗口的模糊辨識技術, 圖像的估計取決於窗口的大小, 由於模糊參數是連續變化的, 在范圍較大時空間不變的假設是不成立的, 因而模糊的估計精度較差, 而且這種方法只能針對部分空間變化的模糊進行處理, 缺乏通用性; 其次在區域的邊上存在振鈴現象。
直接法的基本思想是直接對圖像進行處理。如採用簡化的二維遞推卡爾曼濾波器進行圖像模型和模糊模型的直接轉換方法, 其缺點是只能針對有限的模型, 而且模型數增加, 計算量會顯著增大；採用共軛梯度迭代演算法, 但只見到一個31×31 的文本圖像處理的結果報道,對於大圖像處理效果尚需進一步的研究；將空間變化圖像系統建立成馬爾苛夫隨機模型,對復原過程,採用模擬退火演算法進行最大後驗估計的方法,這種方法避免了圖像的窗口化, 並能克服模糊參數不連續性造成的影響,但這種方法只能局限於將模糊過程建立成單參數的馬爾苛夫隨機模型的情況,而且計算量也較大。
三、圖像盲恢復的應用前景
(1)現有演算法的改進以及新的演算法研究。現有各種演算法還存在許多不足,有必要對演算法進一步改進。如IBD演算法中, 如何選擇初始條件才能保證演算法的收斂;如何選擇演算法終止條件才能保證恢復的質量; 如何選擇濾波器中的雜訊參數才能減少雜訊的影響。又如NAR2R IF演算法中, 如何進一步解決雜訊敏感問題,支持域的確定以及如何將演算法擴展到非均勻背景的情況等。提出新的演算法更好地解決圖像盲復原問題, 也是今後研究的熱點。
(2)基於非線性退化模型的圖像盲復原演算法。在實際應用中,嚴格來講,所有的退化模型都是非線性的。對模型採用線性化的方法進行近似處理,雖然演算法簡單,但對非線性嚴重的情況處理效果並不理想。基於多項式以及神經網路兩種參數模型處理非線性信號盲分離演算法,演算法擴展到二維圖像情況需要進一步研究。研究基於非線性退化模型的圖像盲復原演算法也是下一步研究方向之一。
(3)去噪處理演算法研究。加性雜訊的存在,使圖像的復原問題變成了一個病態問題,而且由於一般假設只知道雜訊的統計特性,因此要從退化圖像中完全去除雜訊是不可能的。另外,由於雜訊的存在,恢復的效果並不理想,結合降噪的圖像盲恢復的演算法研究有很現實的意義,這方面也進行了部分工作。為克服雜訊的影響,一般採用先進行降噪,後進行復原；二是將降噪和復原同時進行這兩類方法。目前,大多數演算法中將雜訊描述成高斯雜訊進行研究, 在實際應用時有較大局限性。對於非高斯情況的研究採用基於雜訊的高階統計特性的去噪演算法研究也是很重要的研究方向,也可採用其他類型的方法進行降噪,利用自組織映射的非線性獨立組件分析方法進行圖像降噪處理演算法。
(4)實時處理演算法。演算法的的復雜性是制約演算法應用的一個重要方面。可採用正則化的離散周期Radon變換的方法將二維的卷積轉化為一維進行處理,以提高演算法的速度；也可採用神經網路的實時處理演算法。演算法的實時性是演算法實際應用的先決條件。
(5)應用研究。演算法的應用是推動演算法研究的動力。雖然圖像盲復原演算法在天文學、醫學、遙感等方面獲得了較大的應用, 但將演算法應用到一般的工業圖像實時檢測、機器視覺、網路環境下的圖像傳輸恢復、刑事偵破等方面還有大量的工作要做。
參考文獻：
[1] 薛梅,楊綠溪.用於含噪二值圖像的改進NAS-RIF圖像盲復原算[J].數據處理.2006.17.(2).
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[3] 劉琚,何振亞.利用SVD對帶雜訊的模糊圖像進行盲復原.[J].數據採集與處理2002.17.(1).
㈡ 數字圖像濾波畢業設計課題如題 謝謝了
數字，圖像濾波 這個，為， 寫的， 做的，成的
㈢ 關於題目為「基於多尺度的數字圖像邊緣檢測演算法研究」畢業設計
《金字塔特殊演算法》《多尺度演算法》
㈣ 基於MATLAB和數字圖像處理的畢業設計課題選什麼好
可以寫寫數字圖像處理的那些方法，理論，還有數字圖像處理採集系統的組成。數字圖像處理/（美）岡薩雷斯；阮秋琦等譯 圖像工程/章毓晉編著 清華大學出版社
㈤ 畢業設計題目（軟體工程，人工智慧方向）
人工智慧畢業設計（論文）課題簡介
JHF1 基於VGA採集卡的VGA信號實時採集技術的研究
傳統VGA信號採集通常採用軟體抓屏或VGA轉AV方式，但兩者都面臨著各種自身無法克服的弱點。軟體抓屏方式通過在計算機上安裝軟體方式實現，通過軟體進行抓屏和壓縮，嚴重影響採集計算機的性能；在播放視頻文件時，無法實時採集到畫面，出現視頻卡殼或者黑屏的現象。採用VGA轉AV方式，VGA信號轉換為視頻以後，即使不壓縮，清晰度也大大降低，文字、網頁等內容幾乎無法看清，再經過壓縮，信號質量可能會更差，很難滿足實際教學的需求。傳統VGA信號的採集方式嚴重製約著多媒體教學及遠程教育的發展。採用基於VGA採集卡的VGA信號實時採集技術，即直接採集設備的VGA數據，既能保證信號的連續實時，又能保證清晰不失真，從而完美解決了VGA信號的實時採集壓縮這一難題。
JHF2 基於PC的網路視頻伺服器的設計
視頻伺服器可以看作是不帶鏡頭的網路攝像機，或是不帶硬碟的DVR，它的結構也大體上與數字硬碟錄像機相似，是由一個或多個模擬視頻輸入口、圖像數字處理器、壓縮晶元和一個具有網路連接功能的伺服器所構成。視頻伺服器將輸入的模擬視頻信號數字化處理後，以數字信號的模式傳送至網路上，從而實現遠程實時監控的目的。由於視頻伺服器將模擬攝像機成功地「轉化」為網路攝像機，因此它也是網路監控系統與當前CCTV模擬系統進行整合的最佳途徑。網路視頻伺服器除了可以達到與網路攝像機相同的功能外，在設備的配置上更顯靈活，克服了網路攝像機通常受到本身鏡頭與機身功能較弱等不足。
JHF3 教育資源庫管理系統的設計
教育資源庫是教育信息化中的主要組成部分，教育資源庫的建設包括軟硬體平台、資源和服務等方面的建設。教育資源庫軟體平台是支撐教育資源管理和使用的基礎平台，是整個軟體平台的核心。系統平台支持基於B/S結構的各類Web應用，通過「Web Service」技術提供了一整套介面機制實現跨平台、跨伺服器的系統耦合，實現統一用戶、統一登錄、統一產品入口等重要功能。從資源使用和管理的流程出發，平台的功能包括資源目錄瀏覽、資源檢索、資源前台服務管理、系統後台管理、計費管理、資源統計、個人知識管理器等主要功能，對八類標准資源子庫實施操作。
SSD1 ▲應用不確定性推理評估交通流及安全性
城市交通擁已經成為社會急需解決的迫切問題，也是當前個學科協同作戰的重大課題。擬採用人工智慧中的不確定性推理方法評估交通流及安全性問題，並提出合理的建議。
SSD2 ▲大學校園安全報警系統研製
根據校具體情況，聯系公安部處、學生處等有關部門，研製該系統軟體，對於解決災害和突發事件等建立安全預警專家系統有實際意義，且能通過計算機軟體和人工智慧的工具實現理論與實際相結合。
SSD3 基於PC的數字硬碟錄像機的設計
數字硬碟錄像機硬體組成上採用PC機，通用性強；軟體採用了嵌入式LINUX操作系統，以及在此基礎上開發的應用軟體，沒有版權問題的困擾。既無需購買昂貴的操作系統，又遺棄了使用盜版軟體的尷尬。操作系統為嵌入式LINUX系統，操作系統可以做的相對比較小，既可以載入在硬碟上，也可以固化在優盤、CF卡、電子硬碟上，寫入數據後永不丟失，便於系統本身的穩定以及方便升級。系統穩定性好、通用性強、適用性廣，對斷電、非法操作、病毒等均不受影響。
GSY1 基於支持向量機行人檢測
模板匹配的方法在行人檢測問題中也是適用,用於匹配的模板的形狀類似棒棒糖。多數清況下,行人會在手放在身體兩側,這意味在多數清況下,行人是有可能被檢測,此外行人的運動也具有特徵,同樣也可被檢測出來.有多種特徵選擇演算法可供選擇,選擇了小波系數作為窗口的局部特徵,這里小波系數是對特定濾波器的響應.特徵選定以後,可以按照訓練支持向量機方法,諸如自舉方法進一步改善系統性能。
GSY2 基於行人檢測的WEB服務探測技術
1）感知界面 互聯網出現使人為中心的人機交互逐步演變為人網交互,用計算機代替人實現對多媒體數據流自動分析,進而實現網路多媒體數據有效的管理,查詢和組織,交互檢索,可視化反饋界面,網路交互.面向WWW的多媒體的檢索系統.
2）多媒體推理 從智能和推理地角度,任何涉及多媒體處理的活動,如多媒體展示,多媒體著作,視覺設計,都可以當作多媒體推理.
GSY3 地理信息系統的設計與實現
將地理信息系統技術應用決策和管理,論述系統的設計方法,實現方案和技術特點.
GSY4 一種自適應逃逸微粒群演算法
針對收斂速度慢,容易陷入局部最小等缺點,給出一種自適應逃逸微粒群演算法,逃逸行為是一種變異操作,逃逸微粒群能有效進行全局和局部搜索,收斂速度快,採用復雜函數優化模擬自適應逃逸微粒群演算法結果.
GSY5 幾何配准與立體觀察
幾何配準是圖象空間疊加,鑲嵌,加網格的前題,是分析和比較同一類型或不同類型的成像系統在同一時間攝取同一景物的圖象的首要條件,否則就不可能正確繪出各類型(平面和立體)的復合圖象或時間上變化圖形。
㈥ 數字圖像處理技術 畢業設計開題報告（基於MATLAB 軟體的）
可以寫寫數字圖像處理的那些方法，理論，還有數字圖像處理採集系統的組成。數字圖像處理/（美）岡薩雷斯；阮秋琦等譯
圖像工程/章毓晉編著 清華大學出版社