MATLAB设计课题推荐及选择老师技巧

前言：时光稍纵即逝，一转眼又到了大四开学季，目前即将面临的是bs选题，以作为毕业前的最后一道工程项目。兴许你会说选题是下半年的事情，还早呢，下半年再说。其实你错了，我们不能按部就班，墨守成规，坐以待毙，下学期我们还有更重要的事情要做，比如考研，考公，求助，复试，雅思，出国留学等，不打无准备之战，机会总是垂青于有准备的人。如果你此刻看到这篇文章，说明你有未雨绸缪的意识。请先帮忙点赞和收藏，在此感谢你，祝你前程似锦。

是的，建议确实要有高瞻远瞩的想法，按部就班的后果就是到时候by设计和四六级英语考试，考研，复试，求职，实习，国考，省考等混在一起，忙的焦头烂额，人仰马翻，顾此失彼，可谓是丢了芝麻也没捡到西瓜。试想，在你进行复习考研，或者考公，实习等的时候，学校老师要你提交这个材料，那个材料，这个表格，那个表格，甚至讨论这个环节那个环节，开这个会那个会，你的很大一部分精力会被牵扯进来，势必影响其他的发挥。有太多的过来人跟我抱怨过这个问题，因为今天借助这个机会跟大家聊聊如何在做设计期间，避免踩学长学姐踩过的坑。

（一）、硬件和软件如何选择？

大体上可以分为硬件和软件类。硬件就是大众所熟悉的单片机，软件就是利用纯软件即可完成的设计，如MATLAB数字图像。先谈谈硬件类的单片机，如利用51单片机来制作一个温度报警器，硬件类工程量颇多，需要利用Proteus软件进行PCB画图，画图后，需要使用电烙铁焊接电路板，再利用烧录软件进行程序的烧录，最后进行调测。。。整体下来很多个工程等着你，涉及到硬件和软件，且文章不好写，因为说到底单片机没什么技术含量，如同小孩子的玩具一般。受疫情的影响，20年毕业季，我国绝大部分高校选择线上答辩，使用硬件类的学生只能中途临时修改为MATLAB软件类。而软件类课题，在这方面就不会受到影响，不会造成中途换课题或者延毕的情况，一个电脑搞定所有。

（二）、软件类有哪些计算机语言呢？

计算机软件，主流的有MATLAB，JAVA,Python，Opencv，C语言。其中JAVA，编程环境复杂，需要各种复杂的环境搭配，数据库，java软件等等，而MATLAB相比于其他语言，其有GUI工具箱，也就是构建界面不需要复杂的代码，而是通过鼠标的拖曳即可构建主体框架，在控件里面填写回调函数即可，这是其他软件无法比拟的地方。MATLAB功能非常强大，有很多集成好了的库函数，不需要针对某个功能写很长的代码，仅需一个或者若干个库函数即可，MATLAB毫不夸张地说，除了不能生孩子，其他无所不能，学科领域更是涵盖到通信，计算机，软件，数学，金融，物理，自动化，机械等等学科。拿我们学习到的数字图像处理，数字信号处理，通信原理等课程，MATLAB基本都涉及到。如数字图像处理里面的人脸识别，数字信号里面的男声变女声，通信原理里面的蜂窝信号传输等等。

（三）、MATLAB课题推荐？

上一个小结有提及到MATLAB可以做数字图像类，数字信号处理类，通信原理类等。这里推荐的是做数字图像类的课题。先大体阐述下这几个名词。

数字图像处理：处理对象不言而喻是图像，而图像分为数字图像和模拟图像。模拟图像诸如我们肉眼看到的图像和早年胶卷拍摄的图像都是模拟的，而模拟图像经过采样和量化后得到的图像是数字图像，平时我们在计算机设备如电脑，平板，手机，液晶屏幕上看到的都是数字图像，数字图像实际上是一个密密麻麻的二维矩阵，只是我们肉眼感知不到这个矩阵的离散度而已。所以说白了，数字图像的处理，其实就是矩阵的处理。数字信号处理：对数字的信号，如离散的系列，声音等的处理，此类课题比较抽象，需要具备抽象逻辑思维去理解；

通信原理类：针对一个信号经过某个系统，出来变成另外一个信号，如广播信号调幅(AM)，蜂窝信号的调制与解调等等。数字信号类都是很抽象的东西，一个波形经过某种变换，通过某个抽象的系统，进行相关的处理，得到一个结果信号，结果信号又需要某种反处理得到恢复的信号，这中间一系列东西是很抽象的，肉眼无法看到，只能通过抽象思维去理解。

而数字图像类，其过程是可以被我们肉眼所感知的，如车牌识别，从一副有车牌的图像中，第一步是定位到车牌区域，第二步是进行车牌的分离，第三步是7个字符的分割，第四步是字符的识别，每一步都是可以用眼睛感知到的，这就显得更容易理解了，也更好写文章。说到MATLAB的好处，MATLAB是MATH和LAB的合写，意为矩阵实验室，是专业处理矩阵的软件，而数字图像就是矩阵，其强大的运算能力，是python，opencv合c语言等所不能比拟的。

（四）、选择导师，可以事半功倍

可能很多人会问了，导师还可以选择吗，不都是学校分配好导师的麽。是的，正常情况下，到了时间你自然会知道你被分配给哪个导师带你做设计，可是，我前面说了，你们的学长学姐就是踩了这个坑，被动地等待分配，最后的结果可能就是这个导师很不“佛性”，很“灭绝师太”。平时去请教他问题，得到的答案很多是“你再去找找资料”，“你多看看书”，“这个应该不难的，你再思考思考”，从来没正面回答过你的问题。如果比较佛性还好，你达到了基本要求就会让你过，怕的就是想到一出是一出地让你动态增加，或者完全以实际商品的要求来严格要求你，你还真不要不信，还真的存在此类情况。不信的话，请看截图：

该生原本是仅仅识别答题卡的ABCD，不成想，最后被要求增加实现科目，考生号的识别，增加实现倾斜，遮挡，污渍的识别，识别图片还不行，还需要调用摄像头实时拍照识别，俨然是需要投入高考批量改卷的节奏，这对于一个双非学生而言，是绝对不太可能实现的。可是别人不会管你这个，站在对方角度其实也没错，其就是在严格教学而已，只是太严格，太“不佛性”了。

还有另外一类dao师，就是其实自己对课题也不怎么理解，但是以形态学认知来否定某个课题能做与不能做。如某生选择交通标志识别，居然以百度，高德地图导航有这个功能了，以此否决了该课题的申请。请看以下截图：

这着实令人啼笑皆非。第一点：百度和高德地图的导航，并非通过采集图像来进行感兴趣区域的定位来识别的，而是已经内置好了的，哪怕一个用黑色尼龙布全封住的汽车开到那个地方也会有播报，根本不是一回事，但是对方就是以形式形态学的认知来否定该课题；第二点，哪怕这个东西存在，但是用自己所学知识做出来跟直接市场上购买，也是有本质区别的，不然何为学以致用，实践是检验真理的唯一标准呢，如果只能做市面上不存的东西，那么个个都是发明家，这是不现实的。

导师，其实是可以主动选择的，试想，你我皆为人，是人就一定会有荣誉感，如果有人肯定你，愿意跟你做课题，你内心肯定是开心的，接受的，所以，提前去找比较“佛性”的dao师，跟他说想做他的课题，对方是什么专业的无所谓，科目和科目多少肯定有交集，佛性的dao师不会那么死板，更灵活，后续不会为难你，可以为你省下非常非常多精力和时间的，然后自带课题前去！课题一定要自荐！

强烈建议自带课题去找老师，明确跟他说要跟他，然后对某某课题比较多理解，多熟悉，说些课题的背景意义，思路等，基本老师都会同意的，包括以后工作了，如果带着自己的解决方案去找领导，老师，基本是受欢迎的，而你，也确实是需要找那种可以帮助你的人给你辅助课题。否则，等待安排课题，得到的很可能是偏难杂，到时候叫天天不应叫地地不灵，再无后援可帮，孤立无援之境地。

（五）、MATLAB课题推荐

这里推荐若干个比较好的课题框架，图片素材等可根据实际情况更换，GUI也看修改，无需担心撞车问题。

推荐课题一：基于MATLAB的人脸图像考勤系统

课题介绍：传统的教室出勤考核，往往通过教师或者学生代表挨个点名记录，这种方式有很多弊端：如效率低下，容易存在替签到情况，人工记录容易造假等。为了解决这一弊端，该基于MATLAB的人脸图像考勤系统利用电子信息无纸化，从人脸的输入到识别乃至记录，一站式解决。利用MATLAB主成分PCA算法及最近邻欧式距离方法，先将班级学生人脸图像进行训练，得到人脸特征值。测试的时候，读入学生全身或者上半身图片，利用人脸定位器进行人脸定位，灰度处理，归一化处理，PCA降维，得到人脸特征值，跟训练的结果进行对比，输出结果，并且记录识别的时间，打卡次数，出勤率等。带丰富的GUI可视化界面操作。​

推荐课题二：基于MATLAB的教室人数统计系统

课题介绍：该课题带有丰富的人机交互GUI界面。实现教室人数的统计，统计出勤率。原先预设总人数，未出勤或者书本遮住脸部、趴着玩手机等必然无法采集到人脸，从而对应数量缺失，得出出勤率或听讲率。

该课题采用肤色原理进行人脸定位和人脸分割。本课题中，为了界面GUI的美观，将分割出的人脸单独显示在GUI对应的axes里

​推荐课题三：基于MATLAB的车牌识别计时计费系统

课题介绍：该课题为基于MATLAB的汽车出入库识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。目前毕业设计选题中，传统车牌识别不易得到高分，必须要在此基础上有所创新方得可以避开其他雷同课题，才不会轻易被导师被否决。因此建议在车牌识别基础上加入出入库，判别是否为库内车牌，并且实行计时收费。

基本流程

①图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。

②车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。

③车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。

④字符识别：本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。

⑤入库、出库分别计算时间，记录时间差，按照某标准识别停车费用；

⑥计算剩余停车位数量。​

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推荐课题四：基于MATLAB的图像去雾处理

课题介绍：雾霾，它会使大气 的能见度降低，景物图像发生退化，在雾霾下拍摄的图像内容模糊，对比度下降，这将会严重影响人们的行车系统，卫星系统，导航系统等。目前，拍摄器材硬件成本还是比较高昂，而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，因此，如果有一套行之有效的软件系统，可以改善图像质量现在迫在眉睫。

该课题是基于MATLAB平台的图像去雾处理，配备一个人机交互GUI界面，读入有雾霾的图片/视频，可以选择多种不同的算法进行处理，最后播放清晰后的视频。

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推荐课题五：基于MATLAB的多人人脸识别系统

课题介绍：该课题为基于MATLAB平台的PCA的多人人脸识别系统。传统的人脸识别都是直接人头的比对，现实意义不大，这块都做烂了 。该课题识别原理为：从一副生活照中寻找到多个人脸，并且分割人脸图象，利用PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警等。​

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​推荐课题六：​基于MATLAB的交通标志识别系统

课题介绍：该课题为常见的交通标志信号的识别，主要分为红色禁令类，蓝色指示类，黄色警示类。我国交通标志大体为以上三种，而交通标志的主题颜色为红色，蓝色，黄色，而我们知道，任何颜色都是有红绿蓝三原色组成的，即RGB。通过R G B不同比例的组合，可以定位出红色，蓝色，黄色。但是现实中的图片，往往伴随着周边建筑物，植物等也有类似颜色，这时候通过以上颜色的方式仅仅还是初步的定位，这时候还需要结合形态学的知识，将面积大于或者小于一定阈值的干扰去除掉，留下精确的交通标志的轮廓，再原图基础上给显示出来，接下来分割出交通标志图片，进行神经网络的训练，从而识别出具体属于什么信号标志。整个设计配一个GUI可视化界面，带语音播报功能。

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​​​​​​推荐课题七：基于MATLAB的疲劳/专注度检测

课题介绍：

一、主要研究内容

1.基本内容

本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。

2.具体要求

本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。

二、算法原理

视频输入、预处理去除非人脸区域、人脸定位、人眼定位（灰度积分投影）、眼睛张合度、perclos技术统计、判别。

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推荐课题八：基于MATLAB的答题卡识别系统

课题介绍：本课题为基于MATLAB的不变矩答题卡识别。可识别学号，学科，答案，并进行分数统计，以及判断是否及格。后台可设置标准excel答案。经过灰度变换形成灰度图像、二值化处理、图像滤波、边缘检测、hough变换等预处理。带GUI交互式界面。

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推荐课题九：基于MATLAB的手写汉字识别

课题介绍：本课题为基于MATLAB的手写汉字识别系统。属于一张多排多汉字的图片，进行相关干扰去除，进行每行定位，逐行字符切割成单独字符，进行尺寸归一化，然后利用如模板匹配，神经网络算法进行识别，输出结果。配备一个GUI可视化界面。GUI丰富美观。类似于现在的电子书阅读器，可以增加语音播报功能。

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推荐课题十：基于MATLAB的复杂文本汉字识别系统

课题介绍：本课题为基于MATLAB的复杂文本汉字识别系统。读取测试图片，灰度化，边缘检测，形态学连通域分析，去除小面积干扰，精确定位，字符分割，字符识别，结果输出。利用车牌识别进行算法改造，带GUI界面。包含直播式讲解。

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推荐课题十一：基于MATLAB的火灾检测系统

课题介绍：本课题为基于MATLAB的火灾检测系统。分为火焰检测和烟雾检测两个部分，一个主界面GUI，主界面里面有两个按钮，点击分别进入火焰识别和烟雾识别子界面。其中火焰识别根据差影法+颜色来定位，以矩形或者边缘框出火焰。烟雾检测，主要根据边缘检测的方法来进行识别。

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推荐课题十二：基于MATLAB的数字验证码识别系统

课题介绍：本课题为基于MATLAB的数字验证码识别系统。

随着互联网技术的发展和应用，网络在给人们提供丰富资源和极大便利的同时，伴随而来的是互联网系统的安全性问题。而数字验证码的出现证书加强web系统安全性的产物。研究数字验证码的识别显得非常有必要。

本设计基于MATLAB hu不变矩，进行数字验证码的识别，建立一个模板库，采用GUI设计界面，自由读取数字验证码进行识别并且输出0-9这10个数字。

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推荐课题十三：基于MATLAB的指纹识别系统

课题介绍：本设计主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像灰度化、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。

带一个GUI界面，如果匹配成功则播放轻快音乐，匹配失败，播放警报声和弹窗提示非法。

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强烈建议自带课题去找老师，明确跟他说要跟他，然后对某某课题比较多理解，多熟悉，说些课题的背景意义，思路等，基本老师都会同意的，包括以后工作了，如果带着自己的解决方案去找领导，老师，基本是受欢迎的，而你，也确实是需要找那种可以帮助你的人给你辅助课题。否则，等待安排课题，得到的很可能是偏难杂，到时候叫天天不应叫地地不灵，再无后援可帮，孤立无援之境地。

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