数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。
1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究
2、数字图像处理与识别系统的开发
3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究
4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究
5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究
6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究
7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用
8、基于MATLAB的X光图像处理方法
9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究
10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用
11、基于图像处理的检测系统的研究与设计
12、基于DSP的图像处理系统的设计
13、医学超声图像处理研究
14、基于DSP的视频图像处理系统设计
15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
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> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5>
图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
我是学交通的，主要介绍一下交通上的应用：
车牌识别、红绿灯识别、道路标志牌识别、车辆轨迹跟踪、行人检测、车道识别等。
车牌识别应该是其中研究最热也最为成熟的，其他方面国内处于起步阶段。
在此基础上进行ITS技术的扩展，如基于车牌识别的不停车收费，基于红绿灯识别的色盲辅助驾驶，基于车辆跟踪的违规车辆稽查，基于行人检测的热点场所流量分析，基于车道识别的智能车路技术。
其他方面，人脸识别、掌纹识别、文字识别OCR都比较成熟了，目前较新的包括一些在仿生机器人上用到的图像识别技术，还有些比较少量的应用，如视频清晰化处理（去除雨、雾、噪点），工业领域的焊缝检测、海岸线原油泄漏检测等。
我也是这个专业的，软硬件都学，但是都学得不精通，对于第一个问题，我的想法是这样的：
