毕业论文图像处理颜色识别

毕业论文图像处理颜色识别

1楼说的对，识别圆就用Hough圆检测函数cvHoughCircles()；至于识别颜色，无非就是写一个循环函数对每个像素判断，不麻烦。都不用二值化。函数定义：CvSeq* cvHoughCircles( CvArr* image, void* circle_storage,int method, double dp, double min_dist, double param1=100, double param2=100,int min_radius=0, int max_radius=0 )。使用例子：CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); //定义存储器cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );//将原图转换为灰度图处理cvSmooth( gray, gray, CV_GAUSSIAN, 9, 9 ); // 平滑图像CvSeq* circles = cvHoughCircles( gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, gray->height/4, 200, 100 ); //调用Hough圆检测函数，其中后面几个参数可以根据实际情况修改int i; //画出检测到的所有圆。for( i = 0; i < circles->total; i++ ){ float* p = (float*)cvGetSeqElem( circles, i ); cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 ); cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), cvRound(p[2]), CV_RGB(255,0,0), 3, 8, 0 );}

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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cvHoughCircles()Finds circles in grayscale image using Hough transform这个可以找到灰度图里面的○。

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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。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，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

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图像识别的毕业论文

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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。

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毕业论文视觉技术颜色识别

心理学的研究表明，一个人在接受外界信息的时候，视觉接受的信息占全部信息量的83%，11%的信息来自听觉，的信息来自嗅觉，的信息来自触觉，1%的信息来自味觉。所以，在企业的CI 战略中，VI系统具有相当重要的地位和作用，它是表达企业文化、企业理念的重要载体，是企业个性的重要体现，因此它也就成为CI设计中展示外在美的重要环节。无数实例证明，VI导入可以使企业魅力无穷，光彩照人。VI系统设计在决定一个企业能否成功的树立自己的形象中显得尤为重要。其中企业名称、企业标志、企业标准字、企业标准色的设计最为重要，这四项要素的设计完成了，其他因素的设计也就迎刃而解了，因为其他基本要素和应用要素内容设计都是这四项内容的变体、组合和实施应用。一个企业、一种商品品牌其名称如果取得好，其本身就是一笔巨大财富，企业的名称是企业外观形象的重要组成部分，因为企业名称是人们经常要记忆而且能给人突出印象的一种符号密码，是视觉设计时首先要考虑的问题。而品牌是可供顾客识别的产品形象，它的基本功能是把不同企业之间的同类产品区别开来，以便不使竞争者之间的产品发生混淆。尽管品牌是一个笼统的名字，不仅包括品牌名称，还包括以符号、图像、图案、颜色对比等所显示的标志，但品牌名称作为可以用语言表达的称谓，在品牌形象中具有先声夺人的作用。企业命名要有利于产别化战略的演进，避免同其他企业混淆。一家企业要取得成功，企业本身和它的产品、商品、服务内容在人们心目中的形象是至关重要的，而树立这种形象的一个主要方面，就是名字的选择。一个出众独特、与众不同的名字，自然会使公众对这个企业留下深刻的印象，而一个平庸的名字，则会带给他人一种本能的反感和厌倦。一个看似简单的名字，实际上会极大的影响企业的发展和效益。CI视觉识别系统的目的之一，就是尽可能的将企业的个性强调出来，以便于迅速扩大影响力，在市场中拥有清晰的形象。企业名称作为企业的外层视觉识别因素更应如此。企业标志是代表企业形象、特征、信誉、文化的一种特定符号，标志是VI的主角，也是企业与市场情报沟通与资讯传递的核心，更是消费者心目中对企业认知、认同的代表物。企业标志可分为字体标志、图形标志和组合标志。字体标志是指以特定的明确字体，字体造型式字体所衍生出来的图案作为企业的标志。其中，中文、英文大小写字母，阿拉伯数字等都可作为字体标志的设计要素。字体标志简洁而表现力丰富，可利用字母或文字的变形和排列来加强标识性，尤其是企业名称相同的字体标志同时具有两种功能，不仅传达了企业名称的信息，而且又具有图形标志的功效，以达到视觉、听觉的同步扩散的效果。这是如今也是今后企业设计的发展趋势。图形标志是通过象形图案或几何图案来表示的企业标志。图形标志形象性强，如果设计适当，则能利用丰富的图形结构及其结构组合规律来表达一定的含义，并可以在充分研究几何图形的点、线、面变化中，设计出具有高意境、寓意无穷的标志。图形标志一般最好配合企业的名称。组合标志，是字体与图形相结合的企业标志。组合标志在图形中加上字体，形象生动活泼，含义清楚，使人易于理解。 ... 70K 第 4 节: 标准色设计 色彩的心理感应与认同 企业标准字是指企业指定某一种特定的色彩或一组色彩系统，运用在企业的视觉传达的媒体上，通过色彩的知觉传达刺激与心理反应，以表现企业的经营理念、组织结构和经营内容等特质。标准色在企业信息传达的整体设计系统中，具有强烈的传播效果和识别效应。心理学家经调查研究发现，各种色彩对人的感觉、注意力、思维的个性都会产生不同的影响。因此，五彩缤纷的色彩，也就为组织视觉形象的识别提供了基础，成为组织塑造个性形象的有效手段之一。企业的色彩，不仅影响着视觉识别的传播，而且影响着社会心理认同。下面列举几种常见的人们对色彩的心理感应和认同： 1、 红色在可见光谱中，红色光波最长，给视觉以一种迫近感和扩张感，相当于暖色所引起的兴奋感觉。红色的感情效果富有刺激性，给人一种活泼、生动和不安的感觉。它饱含着一种力量、感情、方向感和冲动，许多企业都以红色为标准色。取其视觉上巨大的冲击力。红色在稳定状态可表现出上述特点，当改变其对比条件时，就会使它自身性格发生相应变化。 2、 橙色在可见光谱中，橙色波长仅次于红色。试验证明，橙色能使人血液循环加快；在橙色室内工作的人比在蓝绿色房间工作的人对温度的感觉升高摄氏度。橙色是活泼、最富有光辉的颜色。但它淡化时，很快就会失去生动的特性。 3、 黄色在可见光谱中，黄色波长居中，是色彩中最亮的颜色。它给人以光明、辉煌、醒目、庄重、高贵、忠诚、勤快、纯洁和充满希望的印象。试验证明，黄色是使人愉快的颜色。它给人以幸福的感觉。黄色因为让人觉得年轻、活泼、充满阳光和活力，所以年轻人的用品使用鲜艳的黄色十分合适。 4、 绿色在可见光谱中，绿色波长居中。纯粹的绿色使人稳定而平静，并有助于消除视觉的疲劳。绿色给人一种如同自然界那样的清新感，显出一种青春的力量，具有旺盛的生命力，给人以活泼、充实、平静、希望以及知识和忠实的感觉。同时，它又象征着和平和安全。明亮的绿色被灰色弄模糊后，会给人以一种悲伤衰退的感觉。 5、 蓝色在可见光谱中，蓝色光波较短，与暖色比，它具有消极性，是收缩的内在色彩，易使人想到蓝天、海洋、远山、严寒，使人具有崇高。深远、透明、沉静、凉爽的感觉。它也象征着幸福、希望，是现代科学的象征色彩，给人以力量和智慧。蓝色也是后退色彩，给人以深奥莫测之感。 6、 紫色在可见光谱中，紫色的光波最短，紫色是色相中最暗的色彩，因此，在视觉上知觉度很低，它是高贵、庄重的色彩，给人以神秘、高贵、奢华和优越感。 7、 黑色黑色在视觉上是一种消极性色彩，它象征着悲哀、沉默、神秘、肃穆、绝望和死亡，不吉利。但另一方面，黑色又使人得到休息，具有稳定、深沉、庄重、严肃大方、坚毅等特点。 8、 光泽色（金银色）这种颜色有光泽，如金色显示出质地坚实、表层平滑，具有反光能力，给人以辉煌、珍贵、华丽、高雅、活跃的感觉，具备现代化气息，但多用会产生浮华之感。 1、 企业标准色设定的着眼点（1） 基于塑造企业形象的考虑根据企业经营理念或产品的内容特质，选择适合表现其突出概念和关键语的色彩。其中尤其要以表现企业的安定性、信赖感、成长性、生产技术性、商品的优异性为前提，达到通过色彩，间接的表现和塑造企业形象的目的。（2） 基于经营战略的考虑为扩大企业之间差异性，选择与众不同的色彩，以期达到企业识别的目的。其中，应该以使用频率最高的传播媒体或视觉符号为标准，使其充分表现这一特定的色彩，造成条件反射的效果。（3） 基于成本与技术的考虑为了能使企业的标准色能准确的再现而又方便管理，应该尽量选择理想的印刷技术，合理的分色制版方法，使之达到与标准色统一化的色彩。另外，避免选用特殊色彩，或多色印刷以免增加不必要的制作成本。标准色的设定，可由上述三个方面来择取其一，或者考虑三者之间的的相互关系，选择合适的色彩。 2、 企业标准色的结构设定（1） 单色标准色单色标准色，指企业只指定一个颜色作为企业的标准色。单色标准色具有集中、强烈的视觉效果，方便传播，容易记忆，是最常见的企业标准色形式。（2） 复数标准色许多企业采用两种以上的色彩搭配，来追求色彩的组合效果。复合标准色不仅能增强色彩的韵律和美感，而且还能更好的传达企业的有关信息。（3） 多色系统标准色多色系统标准色，一般选择一个色彩为企业的标准色，再配以多个辅助色彩。其主次或主辅关系是为了表达企业集团母子公司各自的身份和关系；或者表示企业内部的各个事业部门或品牌、产品的分类。通过色彩系统化条件下的差别性，产生独特的识别特征。企业选择什么样的标准色结构，应该根据企业的文化传统、历史、形象战略、经营理念等因素来定。基本的原则应该是，突出企业风格，体现企业的性质、宗旨和经营方针；通过制造差别，展示企业的独特个性；与消费者心理相吻合；迎合国际化的潮流。 3、 标准色设计的步骤标准色的开发设计，应该与标志、标准字的设计密切配合，将设计工作建立在企业经营理念、组织结构、目标顾客、营销策略和形象战略等基础之上。有关标准色的具体设计程序如下表： 表中的五个步骤简要说明如下：（1） 确定企业理念。标准色的设计要以表现企业理念作为设计目标，这是标准色设计的基本指导方针。（2） 拟定企业形象。本阶段是根据企业色彩的调查分析结果及形象战略的需要，来设定与企业理念相对应的表现概念，以创造企业形象。（3） 色彩设计。依据色彩形象尺度将企业形象的概念与色彩形象做一客观、合理的表现概念的定位，以确定色彩的选择、颜色的搭配和配色调和的美感。（4） 色彩管理。色彩设计决定之后，还需要制作用色规范和色彩传达过程的管理规范。同时，还要监督企业标准色彩的使用情况，及时处理使用中出现的问题。（5） 反馈发展。指色彩设计出成果后，还需要追踪考察设计成效，将信息反馈资料作为再设计时的参考。

另一方面它在环境中处于背景色、相邻色等非常复杂的情况，色彩视觉效果常常取决于环境中综合色彩、形态和，以及色彩与光、色彩与色彩之间的相互关系，要使色彩让处在这个环境中的人感受到它的存在和魅力。 1. 色彩的对比同化：在环境色彩中两种...

机器人如何识别颜色 - 电子发烧友网1. 小实验 分别给机器人投入黄色、红色和蓝色的小方块,看机器人如何反应。 放入一个黄色的小方块 放入一个红色的小方块 放入一个蓝色的小方块 好厉害,2. 机器人介绍 这是什么机器人呢? 为什么它可以识别颜色呢? 它就是深受小朋友们喜爱的 格物斯坦机器人GC300颜色分拣系统。 GC300颜色分拣系统使用格物3. 传感器的使用 不同颜色物体反射光的强弱不同,利用灰度传感器来识别反射光的强弱,进而能够检测物体表面颜色的深浅度。 反射光的强弱我们用不同的阈值来表示电子发烧友识别物体形状颜色 - 机器人视觉识别技术简介 - weixin - 39799290的博客 - CSDN...2020年11月9日机器人视觉系统主要是利用颜色、形状等信息来识别环境目标。以机器人对颜色的识

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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。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，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

这个准确与不准确是相对的，不同的检测系统数据库和算法都是不一样的，但相对来说免费的查重数据库一般来说都是没有需要付费的数据库全面的，建议初稿修改的时候可以先用免费版的先查一下，最后定稿了再用学校规定的付费查重，这样的话性价比是稍微高一些的呢。

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