2026 年计算机视觉方向选题方向及题目推荐（含图像分类与识别、目标检测与跟踪、图像分割方向）

前言

📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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选题指导:
最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

🎯2026 年计算机视觉方向选题方向及题目推荐（含图像分类与识别、目标检测与跟踪、图像分割方向）

毕设选题

计算机视觉方向毕业设计主要涵盖图像分类与识别、目标检测与跟踪、图像分割技术、人脸识别与身份验证、图像生成与风格迁移、视频分析与理解以及计算机视觉应用系统开发等多个研究方向。这些方向聚焦于如何让计算机理解和分析图像、视频等视觉数据，是人工智能领域的重要研究分支。计算机视觉选题既有一定的技术挑战性，又具备良好的实践可行性，能够帮助学生掌握深度学习、图像处理等核心技术，同时培养编程能力和创新思维。通过完成这类毕业设计，学生可以系统地学习计算机视觉的基本理论和方法，动手实践相关算法和模型，并将其应用到实际场景中解决问题。

图像分类与识别

图像分类与识别研究如何自动识别图像中的物体类别，是计算机视觉的基础任务之一。随着深度学习技术的发展，图像分类的准确率和效率得到了显著提升。主要研究内容包括特征提取方法、分类算法、模型训练与优化、多标签分类和细粒度分类等。在实际应用中，图像分类技术广泛应用于安防监控、智能零售、自动驾驶和医疗诊断等场景，能够帮助计算机自动理解图像内容。

图像分类与识别是一个入门门槛相对较低且实用性强的毕设选题,建议选择一个特定领域的图像分类任务进行研究，如动物识别、植物识别、交通标志识别或医学图像分类等。技术实现上，可以使用Python语言，结合TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，利用卷积神经网络进行模型训练。具体项目可以包括数据集准备、模型选择、模型训练与调优、性能评估和结果可视化等模块。常见的难点包括数据量不足、类别不平衡、过拟合问题以及计算资源限制等。可以考虑使用数据增强、迁移学习和模型压缩等技术提高模型性能，通过可视化工具直观展示分类结果。以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

基于支持向量机的字符识别系统
基于图像识别的集装箱定位系统
基于多模型融合的鳙鱼溯源系统
基于小波矩的人体行为识别系统
基于计算机视觉的木材检尺系统
基于机器视觉技术的嵌入式系统
基于深度学习的伤口护理辅助系统
基于WiFi的移动视频监控系统
基于人脸识别的考生身份验证系统
基于深度学习多尺度目标检测系统
基于FPGA的实时立体视觉系统
基于机器视觉的皮革喷涂控制系统
基于移动小车的远程视频监控系统
基于机器视觉的制造在线检测系统
基于Zynq的车辆目标检测系统
基于RTSP的智能视频监控系统
基于ARM9的疲劳驾驶检测系统
基于立体视觉的激光点识别定位系统
基于小波变换的人脸识别方法与系统
基于图像识别技术的机械手视觉系统
基于图像识别的增强现实系统的实现
基于视觉的运动目标识别与跟踪系统
基于视频监控的转辙机缺口监测系统
基于视频图像识别的交互式白板系统
基于物联网的农业虫害智能监控系统
基于图像识别的无人机自动着陆系统
基于探地雷达图像的煤矸石分选系统
基于混合现实技术的变电站巡检系统
基于FPGA的目标识别与跟踪系统
基于达芬奇平台的交通视频检测系统
基于图像识别的道路划线车控制系统
基于多信息融合的室内智能控制系统
基于机器视觉的工业OCR识别系统
基于颜色特征的嵌入式目标跟踪系统
基于CCD图像识别的位置控制系统
基于图像处理的公交乘客流量统计系统
基于图像识别的产品表面质量检测系统
基于植物图像识别的地面终端管理系统
基于计算机视觉的智能废料瓶分类系统
基于字符图像识别的板坯信息跟踪系统
基于图像识别技术的商标信息查询系统
基于图像识别的储粮害虫检测专家系统
基于图像识别的零件在线自动检测系统
基于图像识别的高压开关智能识别系统
基于图像识别的水表流量性能测试系统
基于图像识别的汽车追尾防撞预警系统
基于图像识别的智能小车路径跟随系统
基于步态分析的老年衰弱风险评估系统
基于彩码的高校图书馆借阅系统及实现
基于图像识别的数字仪表自动校验系统
基于CNN的工件缺陷检测方法及系统
基于计算机视觉的指针式仪表识别系统
基于图像识别的羽毛球实时分类统计系统

图像分割技术

图像分割技术研究如何将图像分割成具有特定语义的区域，是计算机视觉中细粒度理解图像内容的重要任务。随着深度学习技术的发展，图像分割的精度和效率得到了显著提升。主要研究内容包括语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割和医学图像分割等。在实际应用中，图像分割技术广泛应用于医学图像分析、遥感图像解译、自动驾驶和机器人视觉等场景，能够提供物体的精确轮廓和区域信息。

图像分割技术是一个既有技术深度又有应用价值的毕设选题,建议选择一个特定领域的图像分割任务进行研究，如医学图像分割、遥感图像分割或场景分割等。技术实现上，可以使用深度学习框架和分割模型。具体项目可以包括数据集准备、标注工具使用、模型训练与优化、分割结果后处理和可视化展示等模块。常见的难点包括标注数据获取、边界模糊问题、类别不平衡以及模型复杂度控制等。可以考虑使用数据增强、半监督学习和模型集成等技术提高分割质量，并通过后处理方法进一步优化分割结果。以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

基于神经网络的胸部X光影像分割方法
基于机器学习的圆锥角膜轮廓提取方法
基于超像素的交互式图像分割算法系统
基于热红外图像的棉叶螨危害分割方法
基于深度学习的肺部图像分割算法系统
基于自监督学习的3D医学图像分割研究
基于图像分割与检测的舌体特征识别研究
基于视觉的汽车保险盒组装质量检测方法
基于稀疏子空间聚类的自然图像分割方法
基于深度学习的分段绝缘器异常识别算法
基于深度学习的OCT图像边界分割方法
基于深度学习的乳腺癌病理图像识别研究
基于卷积神经网络的眼底视网膜图像分割
基于模糊聚类的超像素图像分割算法系统
基于内容语义的图像检索技术研究与系统
基于深度学习的左心室功能自动评价方法
基于改进的UNet的图像分割及其应用
基于多任务学习的磁共振成像重建和分割
基于深度学习的视网膜血管分割算法系统
基于深度学习的发动机主轴承盖测量方法
基于医学影像分析的脑疾病辅助检测研究
基于深度学习的视网膜血管图像分割方法
基于全局特征增强的医学图像分割算法系统
基于深度学习的皮肤病图像分割与分类研究
基于全局信息交互的医学图像分割算法系统
基于经食管超声图像的二尖瓣自动分割方法
基于通道分组机制的脑部肿瘤图像分割方法
基于深度学习方法的结肠息肉图像分割研究
基于图像处理技术的钢板表面缺陷检测方法
基于机器视觉的圆网印刷错花检测设备研发
基于图像分割指导的单目深度估计算法系统
基于元学习的医学图像分割与分类算法系统
基于深度学习的根系CT图像分割算法系统
基于深度学习的夏孢子检测方法及系统实现
基于多模态注意力交互的指示图像分割研究
基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像分割方法
基于深度学习的半月板分割与撕裂等级诊断
基于HSI颜色阈值的油菜花图像自动分割
基于深度学习的CT图像肝脏肿瘤分割方法
基于深度学习的图像分割边缘效果优化方法
基于深度学习的主动脉再缩窄辅助诊断研究
基于深层空间数据操作的医学图像分割算法
基于深度学习的皮肤病图像分割与分类方法

图像生成与风格迁移

图像生成与风格迁移研究如何利用计算机生成新图像或改变现有图像的艺术风格，是计算机视觉和深度学习的前沿研究方向。随着生成对抗网络等技术的发展，图像生成和风格迁移的质量和多样性得到了极大提升。主要研究内容包括GAN模型、变分自编码器、图像风格迁移、超分辨率重建、图像修复和文本生成图像等。在实际应用中，图像生成与风格迁移技术广泛应用于艺术创作、内容制作、游戏开发和虚拟试衣等场景，能够创造出丰富多样的视觉内容。

图像生成与风格迁移是一个既有创新性又有趣味性的毕设选题,建议选择一个具体的图像生成或风格迁移任务进行研究，如艺术风格转换、老照片修复、超分辨率重建或特定风格图像生成等。技术实现上，可以使用深度学习框架和生成模型。具体项目可以包括数据集准备、模型选择与改进、训练策略设计、生成结果评估和交互系统开发等模块。常见的难点包括模型训练不稳定性、生成图像质量控制、计算资源需求大以及评估指标制定等。可以考虑使用模型调优技术、预训练模型和渐进式训练方法等降低实现难度，并通过用户评价和定量指标相结合的方式评估生成结果。以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

基于深度学习的哥特式教堂花窗风格识别与统计
基于深度学习的蛋雕风格迁移算法的研究与实现
基于深度学习的古希腊神庙柱廊风格识别与分类
基于密集连接网络的深度学习风格迁移算法改进
基于深度学习的沙尘天气图像风格迁移优化方法
基于机器学习与眼动追踪的阅读风格偏好模型构建
基于深度学习的低亮度夜景图像风格迁移优化方法
基于深度学习的水墨风格迁移算法改进与实时渲染
基于深度学习的游戏场景真实感风格迁移算法研究
基于深度学习的医学影像风格迁移与辅助诊断应用
基于深度学习的英文手写字体风格表示及生成模型
基于深度学习的日文手写字体风格表示及生成模型
基于深度学习的韩文手写字体风格表示及生成模型
基于深度学习的晋派建筑窑洞风格识别与特征提取
基于深度学习的低光照红外图像风格迁移优化方法
基于多奖励强化学习的小说文本叙事风格迁移方法
基于深度学习的石刻画风格迁移算法的研究与实现
基于机器学习与眼动追踪的学习风格诊断模型构建
基于深度学习的法文手写字体风格表示及生成模型
基于深度学习的马赛克风格迁移算法的研究与实现
基于深度学习的北欧简约建筑风格识别与分类系统
基于深度学习的中式园林建筑风格识别与分类系统
基于深度学习的古罗马斗兽场建筑风格识别与研究
基于深度学习与隐马尔可夫模型的音乐风格识别系统
基于深度学习的古希腊建筑三角楣饰风格识别与分类
基于深度强化学习的无人机风格化路径跟驰决策研究
基于深度学习的 Vlog 视频风格迁移优化方法
基于深度学习的低分辨率卫星图像风格迁移优化方法
基于深度学习的木刻版画风格迁移算法的研究与实现
基于多奖励强化学习的半监督歌词文本风格迁移方法
基于深度学习的水彩画风格迁移算法改进与实时渲染
基于深度学习的 3D 模型表面风格转换算法研究
基于深度学习的旅行 Vlog 风格迁移优化方法
基于多奖励强化学习的半监督公文文本风格迁移方法
基于深度学习与隐马尔可夫模型的民歌风格识别系统
基于深度学习的文本情感倾向驱动图像任意风格迁移
基于深度学习的徽派建筑马头墙风格识别与特征提取
基于深度学习的竹编艺术风格迁移算法的研究与实现
基于机器学习与眼动追踪的海报设计风格偏好模型构建
基于深度学习的超高清（8K）图像风格迁移优化方法
基于深度学习的病理切片图像风格迁移与病灶对比应用
基于深度学习的卫星云图风格迁移与天气趋势对比应用
基于深度学习的水彩插画风格迁移算法改进与实时渲染
基于机器学习与眼动追踪的家居软装风格偏好模型构建
基于深度学习的风景图像季节特征保留的风格迁移方法
基于深度学习与随机森林融合的流行歌曲风格识别系统
基于机器学习与眼动追踪的户外广告设计风格模型构建
基于机器学习与眼动追踪的软件界面风格诊断模型构建
基于深度强化学习的快递机器人小区路径跟驰决策研究
基于机器学习与眼动追踪的书籍封面设计风格模型构建
基于机器学习与眼动追踪的室内装修风格偏好模型构建
基于机器学习与眼动追踪的室内设计风格偏好模型构建
基于深度学习与随机森林融合的古典戏曲风格识别系统
基于机器学习与眼动追踪的产品设计偏好风格模型构建
基于深度学习的动态图像（GIF）风格迁移优化方法

视频分析与理解

视频分析与理解研究如何自动分析和理解视频内容，是计算机视觉从静态图像向动态视频扩展的重要方向。随着视频数据的爆炸式增长，视频分析与理解已成为众多应用场景的核心技术。主要研究内容包括视频分类、动作识别、行为理解、视频摘要、异常检测和视频问答等。在实际应用中，视频分析与理解技术广泛应用于智能监控、视频检索、自动驾驶和多媒体内容分析等场景，能够从海量视频数据中提取有价值的信息。

视频分析与理解是一个既有挑战性又有应用前景的毕设选题,建议选择一个具体的视频分析任务进行研究，如异常行为检测、视频分类、动作识别或视频摘要生成等。技术实现上，可以使用视频处理库、深度学习框架和视频分析模型。具体项目可以包括视频数据预处理、特征提取方法选择、模型训练与优化、实时处理优化和可视化展示等模块。常见的难点包括视频数据量大、计算复杂度高、时序信息建模、实时性要求以及多模态融合等。可以考虑使用视频采样技术减少计算量，结合注意力机制和时序建模方法提高分析准确性，并通过模型压缩和硬件加速等技术满足实时性要求。以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：