平哥哥的石头
图像处理的核心是图形算法。人工智能和模式识别这些关注于应用。只有掌握算法，能够灵活应用，积累项目经验，会有用武之地。 
（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后，每个人都应遵循选题的基本原则，在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看，基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好，尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后，还要经过一定的调查和研究，来进一步确定选题的范围，以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读，在比较中来确定论文题目地方法。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究，主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解，不能看了一些资料，有了一点看法，就到此为止，急于动笔。也不能“先入为主”，以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海，内容丰富的资料中吸取营养，反复思考琢磨许多时候之后，必然会有所发现，这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步，广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录，随时记下资料的纲目，记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等，记下脑海中涌现的点滴体会。当然，手抄笔录并不等于有言必录，有文必录，而是要做细心的选择，有目的、有重点地摘录，当详则详，当略则略，一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录，只需记下资料来源及页码就行，以避免浪费时间和精力。第二步，是将阅读所得到的方方面面的内容，进行分类、排列、组合，从中寻找问题、发现问题，材料可按纲目分类，如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步，将自己在研究中的体会与资料分别加以比较，找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有，但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程，就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住，再作进一步的思考，选题的目标也就会渐渐明确起来。 希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我
图像处理，模式识别，计算机图形学是计算机应用领域发展的三个分支学科。它们之间有一定的关系和区别，它们的共同之处就是计算机处理的信息都是与图有关的信息。它们在本质上是不同的，图像处理是利用计算机对原本存在的物体映像进行处理和分析，然后在现图像。模式识别是指计算机图形学进行识别和分辨的描述，是从图形到描述的表达过程。计算机图形学是研究根据给定的描述运用计算机去生成相应的图形图像。纯手打望采纳。
简单说，神经就是神经元，用于存储单个的信息，网络就是利用各神经元共同协作处理信息的功能。这是人脑的处理方式，而人工神经网络就是模拟人脑来处理各种问题。应用在图像识别上，就是预先将已知的图像特征分成很多个小点，逐个作为神经元存储，这点是必须的，在神经元存储到一定范围后，就可以应用神经网络的协作能力去识别其他的图像了。另外，神经网络还有学习记忆功能，他会在实际使用中不断丰富自己的神经元，从而使后面的图像识别更加快速，准确。 你的论文应该更多的强调神经网络的优越性，至于算法等概念，理解后，作为介绍COPY过来就好。相关书籍：《神经网络》作 者： 候媛彬，杜京义，汪梅 出 版 社： 西安电子科技大学出版社 这本书我没看过，我们自编的教材中有部分资料是参考这里的。
首先要看下神经网络方面的书，模式识别相关的书一般都会讲到神经网络的，也有专门讲神经网络的书。个人认为，神经网络用于图像识别的话，应该是对图像分类，首先从图像样本中提取特征量（多个特征量组成矢量），然后用神经网络相关的matlab函数直接，对样本特征量进行训练和测试， 欢迎交流！
