大家好，又到了一年一次的大学课题选题阶段的时间，很多人私信我，是否可以帮忙推荐一些matlab数字图像处理方向的课题推荐，这边给大家罗列一些比较好的课题。
推荐选题一：基于MATLAB的人脸图像考勤系统
背景：
课堂点名的作用为督促学生参与到课堂教学中，让学生能够更好学习相关知识。传统的课堂教学采用课堂点名的方式，容易打乱教师的授课节奏。且存在替签到的作假行为，无法客观地反应出勤率和授课老师欢迎度。基于对人脸识别技术开发现状的研究和分析，本文利用图像处理技术，研究基于人脸识别的考勤系统算法的设计，并编程实现该算法。
实现内容：
输入带有人脸的全身照或者上半身图，进行定位，识别，跟考勤系统结合起来。采集到人脸，识别是张三李四王五，并且统计打卡次数，时间，计算识别率，出勤折线图等，老师进行一键考勤。同时，学习制作GUI界面，目前已经购买相关书籍学习GUI界面制作。
用到的技术点
MATLAB语言，GUI设计与制作，人脸检测技术，PCA主成分分析法，欧氏距离，数字图像处理相关技术
推荐选题二：基于MATLAB的道路标志定位检测技术实现
1、背景
在疫情期间，京东公司出动了无人送货机器人，该机器人可以实现自动送货，这过程就需要用到道路标志识别的功能；又比如未来的无人机自动驾驶，导盲拐杖等，都需要用到道路交通标志识别的功能。
2、实现内容
在我国，交通标志大体分为红色禁令类，蓝色指示类和黄色警示类。该系统为采集一张街景的图片，进行交通标志的初步定位，去除干扰，精准定位交通标志目标，裁剪，分割，显示，然后利用算法进行识别，以文字或者语音播报的方式输出。带有一个GUI可视化界面。
3、用到的技术点
MATLAB，图像处理技术，颜色分割，形态学：腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，图像滤波，模板匹配，GUI界面设计
推荐选题三：基于MATLAB的汽车出入库计时计费技术实现
1、背景
现在人们居住的生活小区，里面也配备有停车位。如不对车位进行有效的管理，势必会让所有人都把汽车开进该小区进行停车，势必会导致小区管理混乱，更多堵得水泄不通。为了更好地管理小区汽车的停放问题，需引进汽车牌照管理系统。因此，本设计因应而生。该设计利用MATLAB编程知识，完成一套属于自己的汽车停车计时计费管理系统。
2、实现内容
图像采集：借助摄像机等拍摄设备采集。
车牌预处理：本部分主要进行车牌的灰度化，图像去噪，边缘检测，形态学开闭运算。
车牌定位：考虑到我国小汽车基本是蓝底白字，蓝色车牌在整张图像中，是属于比较明显的一个色块。因为车牌定位采用基于颜色的方法进行处理。统计蓝色的像素点，记录蓝色区域突变的四个角坐标，进行切割即可。
字符分割：考虑到车牌的7个字符属于相互独立，不黏连，因此采用连通域法进行字符分割，即如两个字体不黏连，则切割成一个字符。
车牌识别：本课题采用模板匹配的方法。将切割到的字符与字符库里面的字符进行一一对比，利用做差法，像素值相差最少的字符即为目标字符。
计时计费：车牌识别，分入库和出库两个阶段，在入库和出库的时候，分别记录北京时间，前后时间相减，即为停车时长，按照收费标准，计算停车费用。
管理员模块：查询车辆出入库情况，以及定义空余车位数；
车主模块：当车位为0的时候，不可停车。以及车辆入库车库的识别。
3、用到的技术
【算法|2021/2022届-Matlab数字图像处理—选题推荐】MATLAB语言，边缘检测，形态学定位，图像滤波，几何定位，连通域分割，灰度积分投影，模板匹配，GUI设计
推荐选题四：基于MATLAB的疲劳驾驶检测系统
1、背景
目前，疲劳状态监测主要通过其自身信息监测及主观行为监测实现。比如，通过脑电、心电等生理信号的测量进行人员信息监测；对车辆速度、档位等行车状态的主观行为监测。上述监测存在需要接触测量或测量信息不可靠等缺点，在监测方法、仪器、成本等方面具有一定的局限性。同时，在不对驾驶行为进行干扰影响，能及时监测驾驶员生理特征等条件下，监测方法应具有非接触、实时、全天候等特点。考虑上述诸多因素，本文拟使用MATLAB，采用图像识别技术，对驾驶人状态进行监测。
2、实现内容
（1）使用MATLB设计基于图像识别的驾驶人状态监测系统（以下简称状态监测系统）。
（2）利用灰度积分投影技术进行眼部特征提取，使用PERCLOS进行数据统计分析，根据阈值判断疲劳状态，实现系统功能。
（3）监测系统在图形用户界面流畅运行，自动进行图像处理、数据分析及结果输出，同时对疲劳状态有提醒机制。
3、技术点
MATLAB，GUI界面，灰度积分投影，人脸肤色定位，perclos定理
推荐选题五：基于MATLAB的图像去雾系统
1、背景
雾是一种常见的自然现象，它会使大气的能见度降低，景物图像发生退化，在雾天拍摄的图像内容模糊，对比度下降，这将会严重影响户外图像采集与处理，使工作无法正常进行。因此，对这种自然现象引起的图像质量下降展开图像信号处理与研究具有普遍意义。
另一方面，由于计算机技术的迅猛发展，计算机技术的运算速度越来越快，图像处理系统的价格日益下降，随着计算机视觉与图像处理技术的快速发展，户外视觉系统的研究与应用也在飞速增长。从而图像处理技术得以广泛用于科学和工程领域，为了保证视觉系统全天候正常工作，就必须使系统适应各种天气状况，而雾天图像对比度和颜色的会发生退化，导致这些系统无法正常工作。
因此，利用Matlab软件研究如何对尘雾等恶劣天气下获得退化图像进行有效的处理，对大气退化图像的复原，和景物细节信息的增强有着非常重要的现实意义。
2、实现目标
本文就数字图像的去雾算法研究主要介绍了三种方法，分别为：全局直方图均衡算法，局部直方图均衡算法和Retinex算法的“中心思想”以及实现方法、适用范围。除此之外还设计了简单的GUI界面，GUI界面可以使三种算法达到的效果对比更条理清楚，更直观的体现出三种算法的特点以及优劣。最后将三种算法程序融入到整个系统中，经过优化，调试程序以达到最佳效果。确保数据采集准确快速且运行稳定。最后总结了三种方法所实现的去雾效果、优缺点。
3、用到的技术点
图像增强，直方图均衡化，retinex算法，灰度图，GUI界面，MATLAB语言
题目6：基于MATLAB的答题卡自动阅卷记分系统
实现内容：在现代教育事业的飞速发展中，考试已经成为现代教育事业中最公平的方式方法，而且也是衡量教与学的首要方法。通过考试成绩的好与坏，老师和家长可以分析出学生掌握的知识多少和学习情况。从而老师可以了解到自己教学中的不足来改进教学的方式方法，提高教学的水平。学生也可以通过考试了解到自身学习的不足，从而有针对性的进行学习。由于考试具有一定的特殊性，而且考试必须要公平公正，当然其中最重要的就是阅卷的准确性。考生做好了题，这时就需要改卷老师阅卷的准确性，这样才能更准确的给考生真实的分数。传统的阅卷方式为流水线的手工作业方式。这样的方式存在很多的问题，因为很容易受到阅卷者的主观因素的影响，从而产生一定的偏差。所以很多人就讨论如何将人为的因素降低到最低，来确保考生的考试成绩的公平公正和准确。随着考试题型的多样化，特别是选择题在考试中所占据的比重越来越多，比如说像英语考试、公务员考试、企业的心理测试等，都是以选择题为主。由于选择题不具有主观性，所以为了阅卷的方便与准确，人们开始研究如何使用计算机来代替人工进行阅卷。最终出现了基于计算机的答题卡自动阅卷系统。
题目7： 基于MATLAB的视频行为检测识别
课题描述：
目前的视频监控，基本是被动式监控，即只能观看过程，无法对过程中某种行为等进行监控，识别，和预警等等。这种方式的监控往往耗时耗力，浪费巨大的人力成本，以及有时候错过一些细节部分。而这时候的主动监控，即将某种算法植入进监控里面，做到可以对视频里面的运动目标进行监控，并且框定运动目标，识别出其行为。如对于空巢老人，可以对场景内的人进行监控，当发生摔倒等行为时候可以进行报警，将信息发送给相关人员即可采集紧急措施；如对于校园内打架斗殴行为进行监控，将情况信息发送给执勤人员，即可避免一些不必要的争端和冲突等等。
创新点：传统的视频监控是被动式的，只能依靠人工肉眼进行不停歇的盯着，费时费力，人工成本高，且容易忽视某些细节，造成损失。该设计属于主动式监控，对影响里面的运动目标进行检测，识别，输出，进而做出相应的措施。
题目8：基于MATLAB的垃圾漂浮物检测定位技术实现
实现内容：既要金山银山，又要大好河山。国家很重视环境的整治，其中一些湖泊，河道经常会有一些漂浮物垃圾，如矿泉水瓶子，落叶，塑料袋，落花残留物等等，传统打捞作业中，只能依靠人工通过肉眼观察的方式，这种方法效率低下，人工成本极高，且打捞不彻底。如果有一套安装在打捞船上的探头，在后台监控里面嵌入一套算法，可以实现探头拍照后，进行目标区域的初步定位，干扰区域的去除，实现精准目标定位，分割，训练，识别，检测出输入何种漂浮物，如裹胁，废纸，落叶，塑料瓶等等，从而由抓手分拣到不同垃圾箱，以重复资源的利用，这将符合国家垃圾分类，资源重复利用的大好政策，是一件利国利民的事情。
题目9：基于MATLAB的模拟信号调制与解调系统
——之作一个GUI界面，实现AM调幅，FM调频，SSB单边带信号与DSB双边带信号的调制、解调，实现信号的传输，解密，复原；
题目10：基于MATLAB的瓶盖生产日期检测技术实现
实现内容：病从口入，食品安全大于天。现在食品中，以饮料为例，都会在瓶盖标注生产日期。在食品加工厂或者质量检测厂进行日期检测的时候，往往依靠人工的方法进行检测，这种方法往往效率低下，且容易出错。如果有一套算法，进行图片采集，去除干扰，目标定位，字符切割，字符识别，跟设定的生产日期进行对比，如果过期则显示预警，从而剔除该过期产品。
题目11：基于MATLAB的人机对话通信系统
——GUI界面上，可以输出某个特定单词，让MATLAB作为机器进行识别，当识别为特定指令的时候，MATLAB做出相对应的操作，比如播放音乐，或者打开一个提示窗口等，做到人机交互。这在现实中，进行人机交互随处可见，如语音遥控，机器人等等。
题目12：基于MATLAB的二代居民身份证号码识别系统
实现内容：居民身份证无处不用，该设计设计一个GUI可视化界面，输入身份证图片，去除无效非数字区域，提取数字区域，进行精准定位，分割字符，识别。将得到的结果和既定的号码，如犯罪嫌疑人，在逃人员等身份证号码对比，一旦比对相同，即可进行语音报警。
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