众文网1.要写毕业论文了,但是很纠结,不知道是单片机方面比较好写还是图像
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
2.图像分割中分水岭算法的流程是什么
分水岭算法的概念及原理
分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。
分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。在该算法中，分水岭计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出（FIFO）结构进行判断及标注。
分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭。显然，分水岭表示的是输入图像极大值点。因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像，即
g(x,y)=grad(f(x,y))={[f(x,y)-f(x-1,y)]2[f(x,y)-f(x,y-1)]2}0.5
式中，f(x,y)表示原始图像，grad{.}表示梯度运算。
分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化，都会产生过度分割的现象。但同时应当看出，分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，是得到封闭连续边缘的保证的。另外，分水岭算法所得到的封闭的集水盆，为分析图像的区域特征提供了可能。
为消除分水岭算法产生的过度分割，通常可以采用两种处理方法，一是利用先验知识去除无关边缘信息。二是修改梯度函数使得集水盆只响应想要探测的目标。
为降低分水岭算法产生的过度分割，通常要对梯度函数进行修改，一个简单的方法是对梯度图像进行阈值处理，以消除灰度的微小变化产生的过度分割。即
g(x,y)=max(grad(f(x,y)),gθ）
式中，gθ表示阈值。
程序可采用方法：用阈值限制梯度图像以达到消除灰度值的微小变化产生的过度分割，获得适量的区域，再对这些区域的边缘点的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没的过程，梯度图像用Sobel算子计算获得。对梯度图像进行阈值处理时，选取合适的阈值对最终分割的图像有很大影响，因此阈值的选取是图像分割效果好坏的一个关键。缺点：实际图像中可能含有微弱的边缘，灰度变化的数值差别不是特别明显，选取阈值过大可能会消去这些微弱边缘。
3.matlab图像处理的毕业论文中期考核报告怎么写
你的中期报告准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。
从毕业论文开始以来，我严格按照指导老师的要求，采用一丝不苟的学习态度，从图书馆从因特网详细查找了与消费心理、消费行为以及广告策略相关的文献资料，设计制作了调查问卷并进行实地调查，并以论文任务书和开题报告为立足点，按部就班，已初步完成设计的大部分工作，以下是具体进展情况。 1。
毕业设计（论文）工作任务的进展情况（1）提交开题报告，参加开题答辩。（已完成）（2）编写调查问卷，进行调研活动。
（已完成）。（3）撰写论文初稿。
（已完成）（4）修改论文初稿，完成正稿。 （进行中）已经认真写好开题报告，并在规定日期交给张俊老师。
已经完成调研活动，主要以调查问卷为主，实印刷50份调查问卷，随机发放给本校学生，实收回48份。经过对数据的整理分析，总结出当代大学生消费特点、消费倾向、消费存在的问题，分析了形成这些现象的主观原因及客观原因。
已经完成论文的初稿撰写。研究本题目的意义：大学生的消费行为，与其他消费者一样，也要经历认识过程、情感过程和意志过程。
大学生所受教育的经历和所处的特殊的校园环境，使得他们成为社会上一个比较特殊的消费群体，产生了与其他消费者不同的消费需求，具有比较特殊的消费心理，外观为不同的消费行为。 如果能够充分认识大学生的消费心理以及由此而进行的消费行为特征，便可以为商家进行针对大学的广告策略提供有力的理论指导和实际数据依据。
大学生消费的方面：主要有基本生活消费、学习消费、休闲娱乐消费、人际交往消费等几个方面。大学生消费特征：包换潮汐性、独特性与普遍性共存、符号性、情感指导性。
大学生的消费容易出现潮汐现象。即一个新事物、新品牌在大学生市场的渗透会在某一个节点出现突然的高峰。
原因可以从多角度解释，但根源在于：大学生高度一致的群体认同感。当代大学生追求个性，希望自己被视为有独特风格的人。
于是，他们追求独特、新奇、时髦的产品。 但与此同时，特特、新奇带来的往往是流行、普及，从个体消费走向普遍消费，有时过程并不复杂。
商品除了使用价值和交换价值以外，还具有另外一种价值属性，那就是符号价值。一件商品，越是能够体现消费者的社会地位和社会声望，越是能够将消费者与其他人区别开来，它的符号价值也就越高。
这种“重视商品所传达的社会和个人信息的消费行为，就叫做符号消费”。于是，大学生们选择和消费的产品或品牌成了自我表现、体现个性的工具，成为社会群体文化的符号象征，成了人与人之间相互认同获取分的标记。
大学生是一个特殊的消费阶层，其消费行为体现出追求新潮、时尚、情趣的特点，相对其他群体而言则带有更多的情感因素。 因为他们不仅希望商品能够在实用性方面满足人的需要，还希望商品能让人在使用和观赏中获得精神的愉悦与心理的满足。
大学生消费心理主要包括：求知求存心理、追求时尚心理、好奇心理、模仿心理、发泄心理等。影响大学生消费的主要因素：修改心理的影响，社会环境的影响，家庭的影响，同龄群体的影响，相关教育的薄弱。
当代大学生消费心理和消费行为对广告策略的影响：对广告表现策略的影响：立体式全方位包围大学生的生活，以张扬个性、凸显自我为主的传播核心。对广告媒体策略的影响：传统与现代传播渠道并进，使大学生无时无刻不生活在广告的冲击中。
对广告推进策略的影响：以折价广告，赠品广告，兑奖广告为主要推进手段，使大学生相信自己在购买中获得了额外收益。 对广告实施策略的影响：赋予大学生生必要的特权，利用名人的影响力，保证大学生群体的自我优越感，刺激他们的购买欲。
结论：只有充分了解和掌握了当代大学生的生活习惯和消费趋势，才能有效的改善产品自身的不足，满足消费者的心理需要；才能迎合当代大学生的欣赏口味，制定出专属于他们的广告营销策略，才能在这个商品飞速发展的时代里，使企事业立于不败之地。 2。
工作中所遇到的问题在论文撰写的过程中，对论文的结构与逻辑的控制能力不够强，后期写作时，出现了偏离。没有及时与指导教师进行相关的沟通，导致论文内容与题目不符，需要大篇幅的修改。
在撰写时对论文中涉及到的相关概念理论没有及时学习掌握，导致论文写作出现停滞，需要花费时间进行相关学习。 3。
下一步工作打算在导师的指导下，对初稿进行系统的修正：仔细查找论文中存在的问题，思考每一个字每一句话是否得体；完善论文的逻辑与结构，把握论文整体；删除多余的内容，对内容进行提炼；按要求上交论文成稿，准时参加答辩。 另外，我还应该多加强自己的语言表达能力，应该再加强与指导老师的交流和沟通，更深层次的认识论文的写作。
4.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
5.本科毕业设计,做图像去噪,主要是高斯噪声和脉冲噪声帮忙找一下图
小波变换域中数字图像去噪方法研究该文通过选择确定的小波基函数，研究图像信号和噪声在小波变换域中所表现的不同传递特性，给出了一种基于小波系数模极大值链的图像去噪算法。
该文对该算法中的小波基函数的选取，图像细节的奇异性性态和白噪声小波变换性态。图像信号小波分解后小波系数分布特点，模极大值链的形成方法及基于模极大值链长度进行图像小波系数剪裁等几个方面的问题进行了详细的研究和探讨，该算法对图像噪声有良好的抑制特性，并且可以保留尽可能多的有用细节。
作者：陈俊专业：通信与信息系统分类号：TN911导师：赵继印单位：吉林大学基于中值滤波和小波变换的图像去噪小波变换是近年来兴起的信号处理技术，它具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性，非常适合于图像处理。在图像中常常会含有各种噪声；为了消除或衰减存在于图象中的噪声，同时尽可能地保留图象细节，该文提出一种基于小皮变换与中值滤波相结合的方法实现了图象去噪；该方法是根据高斯噪声及脉冲噪声在小波变换下的不同特性，并结合中值滤波的特点，在小波域内对高频子带进行中值滤波，然后选择相应的门限进行降噪处理。
该算法。
作者：杨山专业：模式识别与智能系统分类号：TN911。73;O174导师：韦志辉单位：南京理工大学SAR图像去噪与分割算法的研究该文从理论上具体研究了正确进行SAR图像特征提取和目标识别所必不可少的图像的预处理过程：SNR图像的RCS重构和SAR图像的分割并通进仿真验证了所给算法的有效性。
研究了SNR图像的滤波方法，给出了两种SAR图像RCS重构方法。首先提出了一种基于相关邻域模型的SAR图像RCS重构方法。
其次，利用离散小波变换的稀疏性和减相关性进行SAR图像滤波。最后比较了传统的基于SAR图像统计模型的滤波器和基于小波。
作者：盛国芳专业：电路与系统分类号：TN957导师：焦李成单位：西安电子科技大学小波域统计模型图像去噪研究在各种图像处理中，去噪往往是一种必要的预处理手段。
虽然它是一个很古老的问题，但是在不同阶段采用的方法不同，且取得的效果也有很大的区别。 近年来，小波理论的发展得到了广泛的应用，小波去噪方面的应用研究得到了很好的发展。
同时，统计理论对不可估计的噪声进行建模，描述噪声的统计特性，从而为去噪提供较好的依据。为此基于小波域统计模型的图像去噪研究有了良好的发展。
该文首先对基于小波域的统计模型的一般方法进行了有。 。
作者：门涛专业：电路与系统分类号：TN911。7导师：陈建安单位：西安电子科技大学M带子波变换在信号与图像去噪中的应用研究在信号处理和图像处理领域中，如何有效的却除信号和图像中的噪声是一个非常重要的问题。
该文主要是对M带子波变换在信号与图像去噪方面的应用进行了一些研究，其主要内容是设计了几种以M带子波分解与重构为基础的、结合不同门限设计方法的去噪算法，并对这些算法进行了大量的仿真实验。 这些算法对这噪声背景下得到的信号和图像进行去除噪声的处理，通过这些算法的处理可以得到对信号和图像的良好估计和恢复，达到良好的去噪效果。
作者：吴晓光专业：信息与通信工程分类号：TN911。7导师：梅文博单位：北京理工大学几个用于图像去噪的四阶偏微分方程模型该文在已有的偏微分方程基础上，通过变分法，提出了几改进的用于图象去噪的四阶偏微分方程。
和已有的同类型的模型相比，该文中的模型消去高斯噪声的同时可以保持好边界，还有可以消去椒盐噪声的优势，并且可以消去噪声造成的原本平整区域的不平整的现象。该文的主要内容包括：根据变分法的思想，提出了该文的模型，并且讨论了模型的性质；用Galerkin方法证得我们主要模型的整体解的存在性，并进一步证明解唯一且连续依赖于。
作者：耿修瑞专业：应用数学分类号：O175导师：郭定辉单位：北京航空航天大学基于GHM多小波和贝叶斯估计的图像去噪方法的研究图像噪声平滑是图像分析和计算机视觉中最基本而且又是十分重要的技术，寻找能够兼容去噪和细节保持的图像滤波算法一直是这一领域的热点问题之一。
小波变换为图像信号的提供了一种多分辨率（多尺度）的表示方法，指出了一般单小波变换所存在的不能同时具有正交性、对称性、紧支性的问题，采用GHM多小波理论对图像信号和噪声进行了统计特性分析和建模，确立了图像信号和噪声的性态，为去噪算法的研究提供了理论依据。 提出了一种基。
作者：丛才巍专业：通信与信息系统分类号：TN911导师：赵继印单位：吉林大学基于小波变换的维纳滤波器图像去噪方法的研究图像去噪是一项应用广泛的图像处理技术，其目的是提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。
寻找兼容去噪和保护图像细节的图像滤波算法一直是图像预处理领域的热点问题之一。 传统的单一小波阈值去噪方法的硬阈值、软阈值法难以同时保证去噪图像的偏差（Bias）和均方差（Variance），单一的维纳滤波方法对图像也难以达到最佳效果。
针对上述局限性，该文针对噪声在小波域上的统计。