图像处理就是研究怎么处理图片。电脑看图片和我们不一样。电脑看到的是一堆数字。这些数字代表颜色和亮度。我们想让电脑看懂图片。我们想让电脑找出图片里的东西。我们想让电脑把不清楚的图片变清楚。这就是图像处理要做的事。

毕业论文要选一个题目。题目不能太大。题目要具体。你可以想一个具体的问题。这个问题最好有人研究过。但是你可以用新的方法。或者你在老方法上改进一点。改进一点也是好的。

一个常见的题目是图像增强。图片太暗怎么办。图片太亮怎么办。图片模糊怎么办。你可以想办法调整图片的亮度。你可以想办法让图片的轮廓更清楚。直方图均衡是一个老方法。这个方法很有用。但是这个方法有时候效果不好。你可以想想怎么让它变得更好。你可以试试不同的算法。你可以把两种方法结合起来。你结合以后效果可能更好。你要用很多图片来测试你的方法。你要和原来的方法比较。你的方法更好你就成功了。

图像去噪也是一个好题目。图片为什么有噪声。拍照时光线不好会有噪声。相机不好也会有噪声。噪声就是一些乱七八糟的点。我们想把这些点去掉。但是去噪声很难。你去掉噪声的同时也可能把图片的细节去掉了。你要找到平衡。中值滤波是一个简单的方法。这个方法可以去掉一些噪声。但是图片会变得模糊。你可以研究更好的滤波方法。你可以研究非局部均值去噪。这个方法比较复杂。但是效果比较好。你可以试试改进这个方法。你改进的时候要想清楚。你为什么要这样改。你这样改有什么好处。

图像分割很有意思。我们想让电脑把图片里的物体分开。比如一张医学图片。我们想让电脑找出肿瘤的位置。比如一张街景图片。我们想让电脑找出汽车和行人。分割的方法有很多。阈值分割是最简单的。你选一个数字。比这个数字亮的是一类。比这个数字暗的是另一类。这个方法只适合简单的图片。复杂的图片要用复杂的方法。你可以研究聚类分割。K均值聚类是一个经典算法。这个算法可以把相似的像素点放在一起。你可以研究基于图论的分割。这个方法把图片看成一张网。然后找到网里面连接弱的地方。从这些地方切开图片就分开了。

图像识别现在很热门。我们想让电脑认识图片里的东西。我们给电脑看很多猫的图片。电脑慢慢学会什么是猫。我们再给电脑看一张新图片。电脑可以告诉我们这里面有没有猫。卷积神经网络是现在最好的方法。这个方法需要很多图片来训练。你需要准备一个数据集。你可以找一个公开的数据集。你也可以自己做一个数据集。你可以训练一个简单的网络。你可以改变网络的结构。你可以改变训练的参数。你想办法让识别的准确率更高。你还可以研究怎么让网络变得更快。大网络需要很多计算。小设备用不了。你可以想办法把网络变小。

图像压缩很有用。图片文件太大不好存储。不好传输。我们想把图片变小。但是图片质量不能差太多。JPEG是常用的压缩方法。这个方法会丢掉一些信息。但是人眼看不出来。你可以研究更好的压缩方法。你可以研究基于深度学习的压缩。这种方法可以压得更小。但是计算更复杂。你要比较压缩比和图片质量。你要用客观指标来比较。比如峰值信噪比。比如结构相似性。

三维图像处理也值得研究。现在的图片很多是三维的。比如CT扫描和MRI扫描。这些是医学图像。三维图像数据量很大。处理起来更困难。你可以研究三维图像的分割。你可以研究三维物体的重建。从很多二维图片重建出三维物体。这个问题很有挑战性。

图像融合是把多张图片合在一起。比如你有两张不同焦距的图片。你想合成一张全部清楚的图片。比如你有可见光图片和红外图片。你想把它们合在一起。这样既能看见细节又能看见热量。融合的方法有很多。你可以研究基于金字塔的融合。你可以研究基于小波变换的融合。你要评价融合的效果。融合后的图片要保留原来图片的重要信息。

图像篡改检测很重要。现在很多人修改图片。我们想知道图片有没有被修改过。你可以分析图片的噪声模式。被修改过的地方噪声模式可能不一样。你可以分析图片的光照一致性。不同的物体光照方向应该一致。如果不一致可能被修改过。这是一个很有意义的题目。

选择题目要考虑自己的兴趣。也要考虑实验室的条件。有些方法需要很好的电脑。有些需要很多数据。你要看看你有什么。你能做什么。你可以多看一些论文。看看别人在做什么。你可以找一个你感兴趣的方向。然后找一个小问题来解决。解决问题的时候要动手做实验。光想没有用。你要写程序。你要测试。你要比较。你要记录结果。你要分析为什么成功为什么失败。

写论文的时候要简单明了。你是怎么做的就怎么写。你做了什么实验就写什么。你得到了什么结果就写什么。不要用复杂的词语。不要写太长句子。一段话讲清楚一个意思。图表可以帮助理解。你的方法要有根据。你的结论要来自你的实验结果。