数字媒体技术专业2026题目推荐：热门计算机视觉、图像与视频处理方向，含选题指南

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

🎯数字媒体技术专业2026题目推荐：热门计算机视觉、图像与视频处理方向，含选题指南

毕设选题

数字媒体技术专业本科毕业设计涵盖多个核心研究方向，主要包括计算机视觉、图像与视频处理、音视频处理以及数据可视化等。计算机视觉方向专注于基于深度学习与图像处理生成艺术化影像或视频效果；图像与视频处理方向实现目标检测、跟踪或关键帧摘要以支持监控与检索；音视频处理方向致力于实现音视频采集、降噪、转码与码率自适应以优化传播体验；数据可视化方向则运用图形化技术展示复杂数据，增强信息理解。这些方向均以数字内容创建、处理与传播为核心，结合深度学习、信号处理等先进技术，为同学们提供了丰富且具创意性的选题参考。

计算机视觉

计算机视觉方向主要研究如何使计算机能够理解和解释图像及视频内容，并生成具有艺术化效果的影像或视频。的核心目标是将计算机视觉技术与艺术创作相结合，实现图像风格的转换、内容的生成与增强。在实际应用中，计算机视觉技术广泛应用于影视制作、游戏开发、广告设计、虚拟现实等领域。

可以选择实现基于深度学习的图像风格转换或艺术化处理系统。具体项目建议包括：实现图像风格迁移、卡通化处理、艺术风格模拟等功能，支持图像和视频的处理。技术方面，建议使用TensorFlow或PyTorch作为深度学习框架，实现CycleGAN、VGG等模型，结合OpenCV进行图像处理，使用Python作为开发语言，最后通过Web界面或桌面应用提供用户交互。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：

基于深度学习的图像去噪研究
基于计算机视觉的番茄检测方法
基于计算机视觉的跌倒行为检测
基于深度学习的车辆重识别方法
基于计算机视觉的道路裂纹检测
基于深度学习的多特征场景识别
基于深度学习的绝缘子缺陷检测
基于深度学习的母猪关键点识别
基于深度学习的行人检测技术研究
基于深度学习的图像补全算法系统
基于深度学习的图像实例分割方法
基于深度学习的光场深度估计研究
基于深度学习的单目场景深度预测
基于无人船的计算机视觉应用研究
基于深度学习的无人小车目标识别
基于深度学习的人体姿态估计研究
基于深度学习的光学字符识别系统
基于深度学习的图像精细分类研究
基于机器学习的单目视频深度恢复
基于深度学习的行人检测算法系统
基于计算机视觉的桥梁索力测试方法
基于计算机视觉行车环境感知及识别
基于深度学习的目标检测算法的研究
基于计算机视觉的智能牧场应用研究
基于深度学习的视频显著性检测方法
基于深度学习的行人重识别技术研究
基于计算机视觉的城市积水分布估计
基于深度学习的多目标检测系统实现
基于深度学习的长视频描述技术研究
基于深度强化学习的主动跟踪与导航
基于计算机视觉的生成对抗网络研究
基于计算机视觉的领域特定语言系统
基于计算机视觉的羊群计数算法系统
基于无监督学习的单目视频深度估计
基于深度学习的三维场景压缩与传输
基于深度学习的新视角合成渲染方法
基于多模态学习的食品营养评估方法
基于深度学习的车道线检测算法系统
基于计算机视觉的鱼类检测跟踪模型
基于计算机视觉的芯片缺陷检测方法
基于深度学习的货贺商品检测技术研究

图像与视频处理

图像与视频处理方向主要研究如何对数字图像和视频进行分析、编辑、增强和理解，以满足不同应用场景的需求。的核心目标是提取图像和视频中的有用信息，实现目标的检测、跟踪和内容的摘要。在实际应用中，图像与视频处理技术广泛应用于安防监控、视频编辑、智能交通、医疗影像等领域。

可以选择实现针对特定场景的图像与视频处理系统。具体项目建议包括：实现目标检测、多目标跟踪、视频关键帧提取等功能，支持实时或离线处理。技术方面，建议使用YOLO或SSD等目标检测算法，结合KCF或CSRT等跟踪算法，使用OpenCV进行图像处理和视频分析，使用Python作为开发语言，最后通过可视化界面展示处理结果。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：

基于深度学习的人群分析方法
基于深度学习的任意风格迁移
基于深度学习的植物叶片识别
基于深度学习的电厂仪表识别
基于深度学习的小麦倒伏检测
基于深度学习的水位测量系统
基于深度学习的白车身焊点检测
基于深度学习的SAR图像处理
基于深度学习的视觉显著性检测
基于深度学习的绝缘子目标检测
基于深度学习的图像去运动模糊
基于Spark的人脸图像识别
基于深度学习的图像显著性检测
基于深度学习的视网膜血管分割
基于深度学习的钒钛矿智能分选
基于深度学习的肺癌辅助诊断关键
基于重点区域的骨龄评估质量提升
基于深度学习的跨模态行人重识别
基于图像处理的锚杆裂纹检测系统
基于深度学习的手机屏幕缺陷检测
基于深度学习的脑胶质瘤分割方法
基于深度学习的脑肿瘤和脑区分割
基于深度学习的头部姿态估计方法
基于深度学习的水稻叶部病害检测
基于深度学习的储罐红外液位检测
基于深度学习的船牌自动识别系统
基于深度学习的图像处理算法研究
基于深度学习的人脸面部表情识别
基于深度学习的船体焊缝缺陷检测
基于深度学习的图像超分辨率重建
基于深度学习的服装检测算法研究
基于深度学习的焊缝特征提取方法
基于深度学习的行人检测算法研究
基于图像处理的菌落识别分析系统
基于深度学习的红细胞识别与检测
基于图像处理的织物起拱客观评价
基于图像处理的盲孔加工缺陷检测
基于深度学习的群体计数算法研究
基于深度迁移学习的苹果病害识别
基于深度学习的仓储货物监管系统

音视频处理

音视频处理方向主要研究如何对音频和视频信号进行采集、编码、传输、解码和增强，以优化其在不同平台上的传播和播放体验。的核心目标是实现高效的音视频处理算法，提升内容的质量和传输效率。在实际应用中，音视频处理技术广泛应用于流媒体服务、视频会议、音乐制作、广播电视等领域。

可以选择实现音视频处理工具或系统。具体项目建议包括：实现音频降噪、音频增强、视频转码、码率自适应等功能，支持多种音视频格式。技术方面，建议使用FFmpeg作为音视频处理框架，实现H.264/H.265编解码，结合谱减法或Wiener滤波器进行音频降噪，使用Python或C++作为开发语言，最后通过命令行或图形界面提供用户操作接口。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：

基于数据集扩充的低资源说话人识别方法
基于多场景适配的语音合成模型迁移设计
基于定制服务的个性化语音合成系统设计
基于迁移学习的低资源方言语音合成应用
基于身份确认的医疗问诊说话人识别设计
基于分段标注的长语音情感识别系统设计
基于延迟降低的语音合成实时性优化设计
基于词汇辅助的方言说话人识别优化设计
基于水印嵌入的语音合成反盗版检测系统
基于速度优化的说话人识别量化推理实现
基于内容关联的校园求助说话人识别系统
基于算法优化的说话人声纹特征匹配系统
基于音量平衡的带背景音乐语音合成优化
基于系统开发的低噪声儿童语音情感识别
基于半监督学习的低资源语音转文本实现
基于能效优化的低功耗设备语音合成实现
基于部署实现的说话人识别模型量化压缩
基于长度适配的说话人识别语音片段优化
基于防御设计的说话人识别对抗样本防护
基于自适应调整的语音合成质量评估系统
基于背景分离的带音乐语音情感识别优化

数据可视化

数据可视化方向主要研究如何运用图形化技术将复杂的数据转化为直观、易懂的视觉表示，以帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联关系。的核心目标是提升数据的可理解性和信息传达效率。在实际应用中，数据可视化技术广泛应用于数据分析、商业智能、科学研究、新闻报道等领域。

可以选择实现针对特定领域的数据可视化系统或工具。具体项目建议包括：实现数据导入、数据处理、可视化设计、交互功能等模块，支持多种图表类型和数据格式。技术方面，建议使用D3.js、Chart.js或ECharts等可视化库，结合HTML/CSS/JavaScript进行Web前端开发，使用Python或Node.js作为后端语言处理数据，最后通过响应式界面提供良好的用户体验。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：