天津工业大学09级电信专业毕业设计选题汇总表

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1、选题流程:(1)浏览选题汇总表，每人挑选一个题目（表中蓝色标注的题目已经确定人选，其它同学不能再选）；(2)与指导老师联系（联系方式在本文档最后面)，经老师允许后方可选题；(3)将本人班级/姓名/学号信息填写到excel表格中。电子与信息工程学院2013届本科毕业设计（论文）选题汇总系（部）：电子信息科学与技术序号专业题目课题要求设计完成或研究探讨的主要内容课题的意义指导教师职称1电子信息科学与技术基于PCNN的图像凹点检测算法研究与分析本课题基于脉冲耦合神经网络（PCNN）研究凹点检测算法，并对其进行分析

2、。人眼并不凝视整幅图像，而是在图像上不断地扫描以获得图像中感兴趣的信息。这种扫描关注区域的运动叫做凹。一个凹化了的图像可以被定量描述为：在视觉关注区域及附近有丰富且准确的信息，在其他地方有较少的信息。在哺乳动物精神心理学领域，很多图像处理任务时利用感知随着哺乳动物外围视觉场而下降的凹视觉机理，处理效果更好，因为中央凹点处的视觉敏锐度甚至比外围视网膜处高约50倍之多。本课题基于PCNN研究凹点检测算法，在很多图像处理领域具有重要的应用价值。吴骏副教授2电子信息科学与技术基于双通道PCNN的医学图像融合算法研究

3、与分析本课题基于双通道脉冲耦合神经网络（PCNN）研究医学图像融合算法，并对算法进行分析。随着计算机技术和医学影像处理技术的飞速发展，用于医学诊断的影像设备越来越多，获得的不同性质的多源目标图像会越来越多，多模医学图像融合技术由于临床诊断的大量需求而越来越受到人们的重视。所以，多模态多源图像的融合是信息融合技术研究热点之一。本课题基于双通道PCNN研究医学图像融合算法，对于医学诊断具有重要的应用价值。吴骏副教授3电子信息科学与技术基于ICM的虹膜图像识别算法研究与分析本课题基于交叉视觉皮质模型（ICM）研究

4、虹膜图像识别算法，并对算法进行分析。据生物学家和解剖学家考证，人的虹膜是在胚胎时期形成的。由于受当时内外环境的影响，形成了虹膜独一无二的特征，在人的一生中，它保持其他生物特征罕有的稳定性。因为其独特的生理结构，且不易被伪造、更改，使得虹膜识别成为防伪性能比较好的生物识别技术。吴骏副教授本课题基于ICM研究虹膜图像识别算法，在生物识别领域具有重要的应用价值。4电子信息科学与技术基于优化参数PCNN的单阈值图像分割算法研究与分析本课题研究脉冲耦合神经网络（PCNN）的参数优化，并将其应用到单阈值图像分割中。脉冲

5、耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetworks,简称PCNN)是一种新型人工神经网络,与传统意义上的人工神经网络有着根本性的差别,以其更接近生物视觉机制的优越性,被广泛应用在图像处理等方面.PCNN数学模型的各种门限参数控制着网络运行效率,目前应用中基本都是试验多次选择这些参数,人工干预较多.因此,合理解决PCNN参数选取难的问题是理论研究的热点之一。本课题研究PCNN的参数优化并将其应用到单阈值图像分割中，对于PCNN的应用具有重要意义。吴骏副教授5电子信息科学与技术程控高效、低成本红

6、外阵列恒电流驱动反感的研究验证吴骏副教授6电子信息科学与技术基于PCNN的车辆阴影消除算法研究与分析本课题基于脉冲耦合神经网络（PCNN），研究车辆阴影消除算法，并对其进行分析。消除车辆阴影对图像分割的影响是车辆自动监控、铁路道口视频监控等智能交通系统中首要解决的问题。车辆阴影的存在会导致车体区域的扩大变形，甚至造成多车相连，严重影响车体的准确定位及车体信息的提取。本课题基于PCNN研究车辆阴影消除算法，在智能交通系统中具有重要应用价值。吴骏副教授7电子信息科学与技术基于PCNN的指纹特征提取算法研究与分析

7、本课题研究基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的指纹特征提取算法，并对其进行分析。吴骏副教授指纹图像的特征提取是指纹识别的关键步骤，特征提取的准确与否直接影响到后续指纹匹配的成功与否。迄今为止，人们已经对指纹特征提取做了很多的研究工作，算法很多，但存在各种各样问题。因此如何更有效，自适应地提取指纹图像的特征，一直是困扰人们的一个难题。本课题基于PCNN研究指纹特征提取算法，有助于实现快速、准确的指纹识别。8电子信息科学与技术基于PCNN的图像骨架毛刺去除算法研究与分析本课题研究基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的

8、图像骨架毛刺去除算法，并对其进行分析。图像骨架毛刺消除是图像处理和图像识别过程中的重要内容之一。图像骨架反映了目标图像的重要特征，为了使目标图像更加准确的被反应出来，必需进行必要的骨架毛刺剔除，结构完整，无噪声污染的图像骨架，在图像识别处理中，能够大大的提高图像识别正确率。本课题基于PCNN研究图像骨架毛刺去除算法，在图像识别领域具有重要研究意义和实用价值。吴骏副教授9电子信息科学与技术基于DCT变换和自适应hu