图像增强论文选题

问：大学论文题目：图像增强方法研究 好做吗？需要哪些编程语言，课程知识和数学知识呢？

1. 答：在我看来这个题目不难。
   题目是《图像增强方法研究》，顾名思义，在论文中，你主要是罗列各种的增强方法。最后做个总结即可。
   至于编程语言c语言就可以了，还可以加上opencv，opencv是图像处理方面的一门语言，蚂搏有很多现成的函数，可以老缺直接调用，类似于matlab。可以和c语言混合编程，很闷含祥好用。
   因为你是写论文吗，用到的数学知识也不会有多高深，总之这个题目不难做。

问：各位有没有数字图像处理方面的本科毕业论文题目

1. 答：1 基于形态学运算的星空图像分割
   主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1>
   图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3>
   选取自适应阈值敬举对形态学运算处理后的图像进行二值化；
   4> 显示每步处理后的图像； 5>
   对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像
   处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容：
   通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1>
   图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每辩郑步处理后的图像（原始电路板图像亮灶碧可自行查找）； 5>
   图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

问：低亮度图片增强算法：基于去雾算法的低亮度图像增强算法

1. 答：本文介绍一篇基于去雾算法的低亮度图片增强算法（FAST EFFICIENT ALGORITHM FOR ENHANCEMENT OF LOW LIGHTING VIDEO）。
   该论文的作者观察到反转的低亮度图片（inverted image）具有与有雾图片类似的性质，比如：
   以上两条性质是有雾图片特有的性质。
   因此，我们可以运用成熟的去雾算法来进行低亮念州度图片的增强。
   具体地做法如下：
   其中， 是大气的亮度， 是相机获取到的图像亮度， 是原始图像或场景的亮度。
   基于[1] , 我们可以得到：
   其中 是大气的散射系数， 是像素 的景深。
   其中 在算法中设置为0.8， 是中心位于 的一个小区域，在算法中设置为9。
   为了获取大气的亮度，作者选取了图像中RGB通道中最小值里最大的100个像素，然后选取这些像素中RGB值相加最大的像素值仔蠢蔽最为 的估计值。
   这里需要注意，我们需要增强的区域是位于前景的物体，例如房子、车子等物体，同时需要避免过度增强背景区域，像天空等。
   所以，这里我们需要根据图片内容的不同，自适应地调节 ，从而重点增强档仿前景的内容。因此，这里引入了一个中间变量：
   然后，需要恢复的图片 可由下式计算得到：
   []论文还介绍了如何加速视频的方法，由于不是该博客的研究重点，故而忽略，有兴趣的朋友可以查看原文。