数字图像处理相关论文题目有哪些

数字图像处理相关论文题目有哪些

不要着急，你可以去维普、知网、万方这三大数据资源库上载一下同类型论文作参考 给你推荐一个新浪博客“米唐不要钱钱”的博文，里面有很多写作辅导方面的博文 希望对你有帮助

图像的二维FFT可以看作先对图像的每行进行一维序列的FFT（N行共需要N次），再对得到的结果矩阵的每一列进行一维序列的FFT（N列共需要N次）。所以对N*N的图像的二维FFT共需要进行2N次长度为N的一维序列的FFT，总乘法次数为：2N* (N/2)log2N)。

不好学呀，正在蛋疼中，涉及到的知识很多，而且很多算法都是很难得，而且语言还要学，它的研究领域很广的，和图像有关的都可以，但是和楼上说的，实现起来很难得，就导师让做个指纹识别，写个论文还可以，真做出来实物不晓得多蛋疼

图像处理相关论文题目有哪些

参考一下图像与信号处理

建议你关注一下亚马逊的FireFly， 做一个类似的题目绝对炫目

本文的研究目的在于结合康泰医学进行医疗器械国际市场营销的实践，解析我国医疗器械企业所处的国际市场环境、竞争态势、分析把握市场机遇，为其进行国际市场营销提供客观依据。文章通过对康泰医学医疗器械国际市场营销策略的研究，分析其在国际市场营销过程中存在的不足，并对存在的问题提出可行性解决建议。根据文章特点，本文采取调查研究和资料分析、定性分析与定量分析、理论分析与实证分析相结合的研究方法。首先，本文详细阐述了市场营销相关理论，包括市场细分理论、目标市场定位、市场营销组合、SWOT分析等内容，这是进行本课题研究的理论和方法基础。其次，在深入分析国际医疗器械市场状况和市场竞争态势的基础上，阐述了康泰医学医疗器械国际市场营销策略，采用SWOT方法分析康泰医学在不同细分市场的优势、劣势、面临的机会与威胁。再次，文章调查医疗器械国际市场的概况，详细分析其市场竞争情况的基础上，详细研究其在国际市场采取的市场营销组合策略，具体包括：产品策略、定价策略、渠道策略和促销策略。最后，根据康泰医学在各目标市场采取的营销策略以及企业自身的特点，分析其在国际市场营销过程中的不足，分析其存在的问题并提出解决的建议，来保障其国际市场营销策略的实施。　　[1] 李燕静 浅析我国医疗器械行业发展状况及其建议[J] 中国外资 2013(07)　　[2] 方海玲 我国医疗器械市场现状分析与市场营销[J] 安徽科技 2012(12)　　[3] 刘娟 高效的营销稽查监控体系构建探索[J] 中国电力教育 2012(36)　　[4] 方天成 医疗器械行业的发展现状及其趋势分析[J] 商业文化(下半月) 2012(11)　　[5] 余玉华，姚宝峰 论国际市场营销环境下的企业如何做好危机营销[J] 商场现代化 2012(27)　　[6] 王远 国际市场营销中的跨文化元素探索[J] 中国集体经济 2012(16)　　[7] 章昌裕 中国入世十年成就回顾与前景展望[J] 对外经贸 2012(01)　　[8] 赵林晶 浅谈中国产品在国际市场上的营销策略[J] 现代商业 2012(03)　　[9] 李俊伟，韩冰 现代企业的营销服务意识与品牌战略对策[J] 现代商业 2011(07)　　[10] 黄志红，刘伟华 国际市场营销风险的评价[J] 统计与决策 2011(03)

眼动仪最近很火 要不要试试看可穿戴设备界面与交互什么的最简单的都是智能手机界面研究

有关数字图像处理的论文题目有哪些

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：　　1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。　　2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。　　3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。　　4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。　　5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。　　6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

数字图像处理，MATLAB，可好 ，

不好学呀，正在蛋疼中，涉及到的知识很多，而且很多算法都是很难得，而且语言还要学，它的研究领域很广的，和图像有关的都可以，但是和楼上说的，实现起来很难得，就导师让做个指纹识别，写个论文还可以，真做出来实物不晓得多蛋疼

基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 图像压缩 由数字化得到的一幅图像的数据量十分巨大，一幅典型的数字图像通常由500×500或1000×1000个像素组成。如果是动态图像，是其数据量更大。因此图像压缩对于图像的存储和传输都十分必要。 有两类压缩算法，即不失真的方法和近似的方法。最常用的不失真压缩取空间或时间上相邻像素值的差，再进行编码。游程码就是这类压缩码的例子。近似压缩算法大都采用图像交换的途径，例如对图像进行快速傅里叶变换或离散的余弦变换。著名的、已作为图像压缩国际标准的JPEG和MPEG均属于近似压缩算法。前者用于静态图像，后者用于动态图像。它们已由芯片实现。 图像增强和复原 图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。 图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。 早期的数字图像复原亦来自频率域的概念。现代采取的是一种代数的方法，即通过解一个大的方程组来复原理想的图片。 图像匹配、描述和识别 对图像进行比较和配准，通过分制提取图像的特征及相互关系，得到图像符号化的描述，再把它同模型比较，以确定其分类。图像匹配试图建立两张图片之间的几何对应关系，度量其类似或不同的程度。匹配用于图片之间或图片与地图之间的配准，例如检测不同时间所拍图片之间景物的变化，找出运动物体的轨迹。 从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息称为图像分析。图像分析的基本步骤是把图像分割成一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集，度量它们的性质和关系，最后把得到的图像关系结构和描述景物分类的模型进行比较，以确定其类型。识别或分类的基础是图像的相似度。一种简单的相似度可用区域特征空间中的距离来定义。另一种基于像素值的相似度量是图像函数的相关性。最后一种定义在关系结构上的相似度称为结构相似度。 以提高图像质量为目的的图像增强和复原对于一些难以得到的图片或者在拍摄条件十分恶劣情况下得到的图片都有广泛的应用。例如从太空中拍摄到的地球或其他星球的照片，用电子显微镜或X光拍摄的生物医疗图片等。 以图片分析和理解为目的的分割、描述和识别将用于各种自动化的系统，如字符和图形识别、用机器人进行产品的装配和检验、自动军事目标识别和跟踪、指纹识别、X光照片和血样的自动处理等。在这类应用中，往往需综合应用模式识别和计算机视觉等技术，图像处理更多的是作为前置处理而出现的。 多媒体应用的掀起，对图像压缩技术的应用起了很大的推动作用。图像，包括录像带一类动态图像将转为数字图像，并和文字、声音、图形一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。它的应用将扩展到教育、培训和娱乐等新的领域。

数字图像处理相关论文题目

不要着急，你可以去维普、知网、万方这三大数据资源库上载一下同类型论文作参考 给你推荐一个新浪博客“米唐不要钱钱”的博文，里面有很多写作辅导方面的博文 希望对你有帮助

什么数字图像？具体些这样可以么？

数字图像处理论文题目有哪些

图像处理分为好多块，你这么笼统的说那太难为人了，我建议你随便找本图像处理的书，看看目录，就大概知道有哪些了

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：　　1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。　　2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。　　3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。　　4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。　　5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。　　6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 图像压缩 由数字化得到的一幅图像的数据量十分巨大，一幅典型的数字图像通常由500×500或1000×1000个像素组成。如果是动态图像，是其数据量更大。因此图像压缩对于图像的存储和传输都十分必要。 有两类压缩算法，即不失真的方法和近似的方法。最常用的不失真压缩取空间或时间上相邻像素值的差，再进行编码。游程码就是这类压缩码的例子。近似压缩算法大都采用图像交换的途径，例如对图像进行快速傅里叶变换或离散的余弦变换。著名的、已作为图像压缩国际标准的JPEG和MPEG均属于近似压缩算法。前者用于静态图像，后者用于动态图像。它们已由芯片实现。 图像增强和复原 图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。 图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。 早期的数字图像复原亦来自频率域的概念。现代采取的是一种代数的方法，即通过解一个大的方程组来复原理想的图片。 图像匹配、描述和识别 对图像进行比较和配准，通过分制提取图像的特征及相互关系，得到图像符号化的描述，再把它同模型比较，以确定其分类。图像匹配试图建立两张图片之间的几何对应关系，度量其类似或不同的程度。匹配用于图片之间或图片与地图之间的配准，例如检测不同时间所拍图片之间景物的变化，找出运动物体的轨迹。 从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息称为图像分析。图像分析的基本步骤是把图像分割成一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集，度量它们的性质和关系，最后把得到的图像关系结构和描述景物分类的模型进行比较，以确定其类型。识别或分类的基础是图像的相似度。一种简单的相似度可用区域特征空间中的距离来定义。另一种基于像素值的相似度量是图像函数的相关性。最后一种定义在关系结构上的相似度称为结构相似度。 以提高图像质量为目的的图像增强和复原对于一些难以得到的图片或者在拍摄条件十分恶劣情况下得到的图片都有广泛的应用。例如从太空中拍摄到的地球或其他星球的照片，用电子显微镜或X光拍摄的生物医疗图片等。 以图片分析和理解为目的的分割、描述和识别将用于各种自动化的系统，如字符和图形识别、用机器人进行产品的装配和检验、自动军事目标识别和跟踪、指纹识别、X光照片和血样的自动处理等。在这类应用中，往往需综合应用模式识别和计算机视觉等技术，图像处理更多的是作为前置处理而出现的。 多媒体应用的掀起，对图像压缩技术的应用起了很大的推动作用。图像，包括录像带一类动态图像将转为数字图像，并和文字、声音、图形一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。它的应用将扩展到教育、培训和娱乐等新的领域。

Pr(r11)=023写错了，均衡化后只输出10个灰度级了，分别是Ps(s3)=195;Ps(s5)=160;Ps(s8)=147;Ps(s9)=106;Ps(s10)=073;Ps(s11)=056;Ps(s12)=09;Ps(s13)=;Ps(s14)=069;Ps(s15)=036;其中r6、r7同被映射为12； r8、r9同被映射为13； r10、r11、r12同被映射为14； r13、r14、r15同被映射为15。图的话，按照数据画出来就是了，横坐标是输出灰度级Sk，纵坐标是Ps（Sk）