Projekty przetwarzania obrazu dla studentów inżynierii

Wypróbuj Nasz Instrument Do Eliminowania Problemów





Obecnie „przetwarzanie obrazu” jest zwykle wykorzystywane w wielu różnych zastosowaniach i w różnych typach elektroniki, takich jak komputery, aparaty cyfrowe, telefony komórkowe itp. Właściwości obrazu można zmienić przy najmniejszych inwestycjach, takich jak wzmocnienie kontrastu, wykrywanie granic, pomiar intensywności i zastosowanie różnych funkcji matematycznych w celu ulepszenia obrazu. Mimo że metody te mogą mieć duży wpływ, konsument często kontroluje obrazy za pomocą zrzutu, ale zrozumienie podstawowych wartości stojących za prostą procedurą przetwarzania obrazu jest rzadkością. Chociaż może to być odpowiednie dla niektórych osób, często prowadzi to do obrazu, który jest bardzo uszkodzony. W tym artykule omówimy podstawy przetwarzania obrazu i projekty cyfrowego przetwarzania obrazu wykorzystujące MATLAB , Pyton itp.

Co to jest przetwarzanie obrazu?

Metoda przetwarzania obrazu służy do wykonywania niektórych procesów na obrazie, takich jak ulepszanie obrazu, lub do usuwania niektórych danych funkcjonalnych z obrazu. Przetwarzanie obrazu to jeden z rodzajów przetwarzanie sygnałów , gdzie wejście jest obrazem, a wyjście to cechy lub cechy powiązane z obrazem.




Cyfrowe przetwarzanie obrazu

Cyfrowe przetwarzanie obrazu

W chwili obecnej technika przetwarzania obrazu jest szeroko stosowana w różnych branżach i jest wykorzystywana do tworzenia głównych obszarów badawczych w inżynierii, a także w różnych dyscyplinach. Zasadniczo kroki przetwarzania obrazu krok po kroku omówiono poniżej.



  • Kliknij obraz za pomocą aparatów cyfrowych
  • Badanie i operowanie obrazem
  • Wynik obrazu można zmienić na podstawie analizy obrazu.

Przetwarzanie obrazu można przeprowadzić za pomocą dwóch metod, a mianowicie analogowego przetwarzania obrazu oraz cyfrowego przetwarzania obrazu. Podstawową technikę przetwarzania obrazu (analogową) stosuje się do fotografii, wydruków. Itd. Analityk obrazu wykorzystuje różne podstawy zrozumienia, używając niektórych technik obrazowych. Technika wtórnego przetwarzania obrazu (cyfrowa) pomoże w cyfrowej analizie obrazu przy użyciu komputera.

Projekty przetwarzania obrazu

Następujące lista projektów przetwarzania obrazu omówiono poniżej.

Projekty przetwarzania obrazu

Projekty przetwarzania obrazu

1). Robot śledzący piłkę oparty na Raspberry Pi

Ten projekt jest używany do zbuduj robota do śledzenia kulek za pomocą Raspberry Pi. Tutaj ten robot wykorzystuje kamerę do przechwytywania obrazów, a także do przetwarzania obrazu w celu śledzenia piłki. Ten projekt używa malinowy pi moduł kamery jako mikrokontroler do śledzenia piłki i umożliwia wykorzystanie kodu Pythona do analizy obrazu.


2). Sprawdzanie nadzoru za pomocą telefonu Android

Ten projekt jest bardzo przydatny do monitorowania miejsc publicznych, takich jak biura, domy, za pomocą aplikacji na Androida. Dzięki temu można przechwytywać obrazy, monitorować i nagrywać strumieniowe wideo na żywo.

Proponowany system wymaga zasilacza, Raspberry Pi, kamery Pi oraz telefonu z Androidem. A także plik system operacyjny oparty na Linuksie dla Raspberry Pi i konfigurowanie plików kamer. Wideo można nagrać za pomocą oprogramowania do sterowania ruchem, jeśli w pomieszczeniu występuje ruch.

3). Fałszywe wykrywanie obrazu medycznego

Ten projekt jest używany w systemie opieki zdrowotnej do fałszywego rozpoznawania obrazu, aby potwierdzić, że obraz jest powiązany z obrazem medycznym, czy nie.

Zasada działania tego projektu opiera się na wykresie szumów obrazu, wykorzystuje filtr błędu o wielu rozdzielczościach i przekazuje dane wyjściowe do klasyfikatorów, takie jak ekstremalne uczenie się i wektor wsparcia.

Mapa szumów jest tworzona w granicznym źródle obliczeniowym, podczas gdy klasyfikacja i filtrowanie są zakończone w podstawowym źródle przetwarzania w chmurze. Podobnie ten projekt działa bez wysiłku. Wymóg przepustowości jest również bardzo rozsądny w przypadku tego projektu.

4). Identyfikacja czynu człowieka poprzez przetwarzanie obrazu

Projekt ten służy do identyfikacji ludzkiego działania poprzez przetwarzanie obrazu w czasie rzeczywistym, a głównym celem jest przekazanie zidentyfikowanych gestów za pomocą systemu kamer.

System ten zaczyna się od rozpoznania czynu ludzkiego podanego w bazie danych, gdy przekazuje znaki aktywacji do układu kamer w celu nagrywania i przechowywania strumienia wideo w systemie.

Proces dopasowywania wzorców jest teraz używany do prostych działań z nagranego wideo. Obraz z wideo jest oceniany przez stażystę w bazie danych i na koniec otrzyma o / p.

Projekty cyfrowego przetwarzania obrazu IEEE

Technika cyfrowego przetwarzania obrazu służy do poprawy jakości obrazu poprzez zastosowanie operacji arytmetycznych. Projekty oparte na przetwarzaniu obrazu obejmują głównie modyfikację obrazu i dwuwymiarową identyfikację sygnału oraz ulepszanie go poprzez kontrastowanie z normalnym sygnałem. Lista projektów cyfrowego przetwarzania obrazu IEEE dla studentów inżynierii obejmuje następujące pozycje.

  • Szybkie i mocne wykrywanie pojazdów w ruchu w filmach z lotu ptaka z przesuwanymi oknami
  • Usuwanie zamglenia zdjęć podwodnych w oparciu o kontrast i poprawę koloru przy użyciu metody fuzji.
  • Zestaw obrazów oparty na rozpoznawaniu twarzy z jednoczesnym uczeniem się funkcji i słownika
  • Analiza wideo do monitorowania ruchu
  • Analiza i wykrywanie płaczu niemowląt
  • Dłonie oparte na WSN Skuteczna ochrona przed larwami RPW
  • Rozpoznawanie chodu poprzez obraz energii aktywnej i falkę Gabora
  • Rozpoznawanie aktywności człowieka poprzez sieci neuronowe
  • Wykrywanie raka płuc za pomocą cyfrowego przetwarzania obrazu na obrazach tomografii komputerowej
  • Kompresja obrazu fraktalnego oparta na wielomianowej interpolacji
  • Segmentacja guza mózgu oparta na technice hybrydowego grupowania
  • Połączenie obrazu w dziedzinie medycyny poprzez połączenie SVD i transformację Shearleta
  • Porównanie poziomów pikseli i funkcji przy użyciu technik łączenia obrazów
  • Klasyfikacja Flower poprzez przetwarzanie obrazu oparte na sieci neuronowej
  • Fuzja obrazu w medycynie przy użyciu techniki Joint Sparse Technique
  • Połączenie obrazu satelitarnego z szybkimi dyskretnymi transformacjami krzywoliniowymi
  • Metoda bezstratnej kompresji obrazu z technikami łączonymi
  • Badanie przesiewowe choroby siatkówki przy użyciu lokalnych wzorców binarnych
  • Klasyfikacja ziaren ryżu poprzez przetwarzanie obrazu
  • Ocena jakości ziaren ryżu za pomocą technik morfologicznych

Projekty przetwarzania obrazu przy użyciu MATLAB

MATLAB lub laboratorium macierzy to język programowania wysokiego poziomu, który pozwala na wykonywanie wymagających obliczeniowo zadań szybciej niż w przypadku innych języków programowania, takich jak C, CPP itp. Jednak MATLAB jest bardzo zrozumiały i przydatny do szybkich obliczeń macierzowych. Poniższe projekty przetwarzania obrazu są oparte na koncepcji MATLAB.

Projekty MATLAB

Projekty MATLAB

1). System identyfikacji waluty

Identyfikacja waluty różnych krajów jest bardzo trudna. Głównym celem tego projektu jest pomoc obywatelom w rozwiązaniu tego problemu. Jednak systemy identyfikacji waluty są oparte na analizie obrazu i nie wystarczają.

Proces tego projektu jest automatyczny i silny, a ten system wykorzystuje jako przykład chińskiego renminbi (RMB) i szwedzkiego SEK do zademonstrowania technik.

2). Inteligentna kontrola sygnalizacji świetlnej za pomocą przetwarzania obrazu

Z dnia na dzień ruch drogowy stał się poważnym problemem w Indiach ze względu na rosnącą liczbę pojazdów silnikowych. Z tego powodu należy wykorzystać sygnały drogowe, które mogą sprawdzać w czasie rzeczywistym zwartość ruchu. Ten projekt wykorzystuje układ przetwarzania obrazu do łatwego sterowania ruchem poprzez przechwytywanie obrazów ruchu na skrzyżowaniach. Szczegółowa procedura zmiany czasu trwania sygnalizacji świetlnej zależy od natężenia ruchu na skrzyżowaniach przy sygnalizacji świetlnej.

3). Image Slider za pomocą MATLAB

Projekt suwaka obrazu służy do sterowania tapetami za pomocą ruchu dłoni za pomocą MATLAB-a. Zadanie to można wykonać, łącząc kilka funkcji.

Ten projekt wykorzystuje kamerę internetową do przechwytywania obrazu, a jeśli obraz ma spójne tło, wynik będzie fałszywy. Musimy więc konsekwentnie utrzymywać tło. Zastosowania tego projektu obejmują głównie sterowanie urządzeniami domowymi, sprzęt AGD itp.

4). Automatyczny system parkowania pojazdu

W dzisiejszych czasach wiele miast na całym świecie boryka się z wieloma problemami z parkowaniem pojazdów z powodu mniejszej dostępności miejsc parkingowych, wysokich cen gruntów itp. Aby rozwiązać ten problem, oto rozwiązanie w postaci automatycznego systemu parkowania.

Proponowany system jest stosowany w miejscach publicznych, takich jak hotele, biura, teatry, domy, szpitale, stadiony, lotniska itp. Korzystanie z tego systemu ma kilka zalet, np. Zajmuje mniej miejsca, zajmuje mniej czasu zarówno na zabranie, jak i dostarczenie samochód, bezpieczeństwo i zabezpieczenie pojazdu przed kradzieżami.

Projekty przetwarzania obrazu w oparciu o MATLAB

Termin MATLAB oznacza MATrix LABoratory i jest to język programowania czwartej generacji. Ten język programowania pozwala na korzystanie z funkcji, manipulacji macierzami, kreślenia danych, tworzenia interfejsu użytkownika, implementacji algorytmów, itp. Język ten jest używany w aplikacjach przetwarzania obrazu, instytutach badawczych itp. Poniżej znajduje się lista projektów przetwarzania obrazu opartych na MATLAB-ie.

  • Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych poprzez przetwarzanie obrazu i MATLAB
  • Rozpoznawanie emocji twarzy w czasie rzeczywistym za pomocą MATLAB
  • Wykrywanie sennego kierowcy w czasie rzeczywistym za pomocą MATLAB
  • Rozpoznawanie pisma ręcznego za pomocą MATLAB i przetwarzania obrazu
  • Wykrywanie kamienia nerkowego w oparciu o MATLAB
  • Weryfikacja podpisu w oparciu o MATLAB
  • Kompresja obrazu kolorowego za pomocą MATLAB
  • Klasyfikacja kategorii obrazów oparta na MATLAB
  • Wykrywanie raka skóry w oparciu o MATLAB
  • System oznaczania obecności za pomocą przetwarzania obrazu i MATLAB
  • Wykrywanie guza wątroby za pomocą MATLAB
  • Segmentacja IRIS za pomocą kodu MATLAB
  • Wykrywanie chorób skóry za pomocą MATLAB
  • Niedrogie projektowanie i wdrażanie platformy do obrazowania diagnostycznego w czasie rzeczywistym z MATLAB
  • Biometryczny system wykrywania z unimodalnym i multimodalnym z MATLAB
  • Oparta na MATLAB analiza aspektu punktów stałych dla systemów infrastruktury bezprzewodowo za pomocą MATLAB
  • Komunikacja świetlna oparta na aparacie telefonu komórkowego z MATLAB
  • Modelowanie zniekształceń perspektywy w obrazach twarzy i bibliotece do śledzenia obiektów za pomocą MATLAB
  • Sterowanie inteligentną sygnalizacją świetlną za pomocą MATLAB i przetwarzania obrazu
  • Zwalczanie szkodników w rolnictwie za pomocą przetwarzania obrazu i MATLAB

Projekty przetwarzania obrazów w języku Python

Python to język programowania wysokiego poziomu, a jego typowa biblioteka jest ogromna i wszechstronna. Następujące cyfrowe przetwarzanie obrazu projekty oparte są na koncepcji Pythona.

Przetwarzanie obrazów Projekty w Pythonie

Projekty przetwarzania obrazów w języku Python

1). Rozpoznawanie tekstu w obrazach w języku Python

Rozpoznawanie tekstu obrazu jest bardzo przydatnym krokiem do odzyskania zawartości multimedialnej. Proponowany system służy do automatycznego wykrywania tekstu na obrazach i usuwania tekstu związanego w poziomie z trudnym tłem.

Projekt ten opiera się na zastosowaniach takich jak technika zmniejszania koloru, technika rozpoznawania krawędzi, a także lokalizacja obszarów tekstowych i elementów geometrycznych. Tekst na obrazku zawiera bardzo przydatne informacje dla różnych typów dokumentów.

Usuwanie tekstu z obrazu to trudna praca. Tekst jest wykrywany i wyciągany dla czytelników bez żadnych problemów. W tym projekcie zastosowano technikę szybkiej lokalizacji tekstu dla wszystkich możliwych do osiągnięcia krawędzi obrazu.

2). Wykrywanie senności sterowników za pomocą Pythona

W systemie motoryzacyjnym oczekuje się przede wszystkim nowego podejścia do bezpieczeństwa i ochrony samochodów w obszarze autonomicznym. Obecnie wzrosła liczba wypadków samochodowych związanych z sennością podczas jazdy. Aby przezwyciężyć ten problem, oto rozwiązanie projektowe, a mianowicie system ostrzegania kierowcy, który ostrzega, obserwując oczy każdego kierowcy podczas prowadzenia pojazdu.

3). Wykrywanie twarzy za pomocą Pythona

Głównym celem tego projektu jest wykrycie twarzy w czasie rzeczywistym, a także jej ciągłe śledzenie. To prosty przykład wykrywania twarzy za pomocą Pythona, a zamiast wykrywania twarzy możemy również użyć dowolnego innego wybranego przez nas obiektu.

4). Erozja i dylatacja obrazów

Istnieje kilka typów operacji morfologicznych, które są dostępne do przetwarzania obrazu. Jednak przetwarzanie obrazu można przeprowadzić przy użyciu najbardziej powszechnych typów operacji morfologicznych opartych na kształcie obrazu, takich jak erozja i dylatacja. Tutaj erozja jest używana do zmniejszania cech obrazu, podczas gdy dylatacja służy do zwiększania obszaru i podkreślania cech obiektu.

5). Kreskowanie obrazu za pomocą Pythona

W ciągu ostatnich kilku lat oprogramowanie do kartomizowania obrazów było używane do konwersji normalnego obrazu na obraz animowany. W tym procesie wymagane jest wykrywanie krawędzi i filtrowanie dwustronne. Dwustronne filtr jest używany do zmniejszyć paletę kolorów obrazu. Następnie możemy zastosować wykrywanie krawędzi do tego obrazu, aby wygenerować ciemny obraz. Dlatego wreszcie można zastosować kilka sztuczek do tego obrazu, aby uzyskać obraz animowany.

Projekty przetwarzania obrazu oparte na IoT

Lista projektów przetwarzania obrazu opartych na IoT została omówiona poniżej.

Bezpieczeństwo w domu przy użyciu Internetu rzeczy i cyfrowego przetwarzania obrazu

Ten projekt służy do zaprojektowania systemu wykorzystującego IoT i cyfrowe przetwarzanie obrazu do zabezpieczenia domu. System ten obejmuje aparat cyfrowy, czujnik, telefon komórkowy i mgłę z bazą danych. W futrynie drzwi znajdują się czujniki, które ostrzegają kamerę o kliknięciu obrazu osoby wchodzącej do domu, po czym przesyła ją do arkusza danych we mgle.

Analizę obrazów można przeprowadzić w celu wykrycia, jak również porównania obrazu z zapisanym. Jeśli zarówno przechwycony obraz, jak i zapisany obraz nie pasują do siebie, powoduje to ostrzeżenie dla właściciela domu.

Wykrywanie pęknięć mostów w oparciu o IoT i konwolucyjny model sieci

Internet rzeczy rozwijał się wraz z technologią informacyjną ze względu na wysoką przepuszczalność, wiele zalet i kilka zastosowań. W inżynierii strukturalnej IoT odgrywa kluczową rolę w rozwoju struktur sieciowych. Najczęstszym zagrożeniem jest pęknięcie dla bezpieczeństwa mostów. Z powodu tych pęknięć miało miejsce 90% katastrof mostowych. Tak więc identyfikacja pęknięć mostu jest bardzo ważna, aby skrócić czas katastrofy strukturalnej. Aby temu zaradzić, ten oparty na IoT system wykrywania pęknięć mostów został ustanowiony w celu zwiększenia bezpieczeństwa mostu, a także można zmniejszyć czynnik ryzyka.

Obszar wykrywania pojazdu do separacji oparty na deskryptorach IoT i Fouriera

Z dnia na dzień liczba wypadków drogowych znacznie wzrosła. Aby przezwyciężyć te problemy, takie jak nadmierna prędkość i korki, potrzebna jest technologia. Wykrywanie i śledzenie pojazdów za pomocą wizji komputerowej i Internetu rzeczy jest bardzo istotnym elementem inteligentnego systemu monitorowania ruchu.

Podczas segmentacji obrazu kąt między pojazdem a kamerą będzie miał połączenie do poruszania pojazdem. Projekt ten zwiększa dokładność wykrywania pojazdów przy użyciu obrazów z kamer. Obszary, które się poruszają, zostaną wyodrębnione przez różnice między klatkami. Jeśli jeden lub więcej pojazdów nakłada się jak jeden obszar, należy podzielić ten obszar. Ta technika pozwoli wyodrębnić obszar do podzielenia z obrysu obszaru. Jednak nie jest możliwe podzielenie pojazdów przez wyodrębniony kontur. Tak więc zaimplementowano nową technikę, aby oddzielić miejsce za pomocą deskryptora Fouriera. Za pomocą tej techniki można wykryć obszar.

Zestaw Smart Health Care Kit wykorzystujący Internet rzeczy i przetwarzanie obrazu

Główną ideą tego projektu jest zapewnienie skutecznych i lepszych usług zdrowotnych dla pacjentów korzystających z Internetu Rzeczy. Aby lekarze mogli wykorzystać te informacje i dać skuteczny wynik. Ten projekt zawiera funkcje umożliwiające obserwację pacjenta przez lekarza z dowolnego miejsca i o każdej porze. W nagłej sytuacji można wysłać e-mail lub wiadomość do lekarza dotyczącą sytuacji pacjenta.

Inteligentny system rolniczy wykorzystujący IoT

Proponowany system, czyli system inteligentnego rolnictwa, został zaprojektowany z wykorzystaniem IoT i system ten jest bardzo pomocny dla rolników. W sytuacjach klimatycznych można ustalić wartości progowe, takie jak temperatura, wilgotność, w zależności od warunków pogodowych panujących na danym obszarze. Proponowany system wygeneruje harmonogram nawadniania w zależności od wykrycia danych z pola i repozytorium pogody w czasie rzeczywistym.

Projekty przetwarzania obrazu oparte na systemach wbudowanych

Lista projektów przetwarzania obrazu opartych na systemie wbudowanym została omówiona poniżej.

Oparta na ANPR automatyzacja opłat za pomocą przetwarzania obrazu

Projekt ten służy do automatycznego projektowania systemu opłat drogowych z wykorzystaniem ANPR lub automatycznego rozpoznawania tablic rejestracyjnych. W tym projekcie zastosowano technikę przetwarzania obrazu, aby kliknąć obraz tablicy rejestracyjnej i przekształcić ten obraz w tekst.

Ten system został zaprojektowany z mikrokontrolerem do analizy tekstu tablic rejestracyjnych i automatycznie odejmuje kwotę, ponieważ dane będą już przechowywane w bazie danych. Po potrąceniu kwoty właściciel pojazdu otrzyma wiadomość.

Rozpoznawanie guza w oparciu o Matlab

Przetwarzanie obrazu jest wykorzystywane w różnych zastosowaniach medycznych. Zaproponowany system służy do zaprojektowania systemu wykrywania pozycji guza w oparciu o proces obrazowania i MATLAB.

Ochrona multimediów poprzez zawartość i odciski palców

Obecnie ochrona multimediów została zwiększona w celu ochrony dystrybucji multimediów i własności intelektualnej. Ten projekt wykorzystuje treści oraz odciski palców do wykrywania multimediów. Korzystając z odcisków cyfrowych treści, można wykryć naruszenia praw autorskich po ich opublikowaniu na stronach internetowych. Odcisk cyfrowy treści przechwytuje właściwości treści multimedialnych, których można użyć do jednoznacznej identyfikacji obiektu multimedialnego. W tym projekcie zaprojektowano strukturę modułową do modelowania i analizy technik odcisków palców dla treści.

Monitorowanie wulkanu za pomocą wbudowanego ARM w odległych obszarach

W ramach tego projektu opracowano system, mianowicie MVMS (Monitoring Volcanic Multi-Parametr System) poprzez zdalny dostęp i różne moduły połączone w sieci. Ten system jest bardzo prosty w konfiguracji zarówno dla sieci badawczej, jak i monitorującej. Ten system działa przy użyciu systemu wbudowanego wraz z czujnikiem i systemem komunikacji. System MVMS obejmuje głównie sieć modułów zdalnych (RMN), która odbiera dane za pośrednictwem łączy kablowych / bezprzewodowych za pomocą czujników i przechowuje je na nośniku o dużej pojemności.

Korzystając z tego projektu, można opracować wieloparametrowy system monitorowania aktywności wulkanów. System umożliwia dostęp do zdalnych i różnych modułów połączonych w sieć. W tym projekcie zastosowano procesor ARMTM, aby zapewnić ogromną elastyczność w projektowaniu sprzętu. Linux jest używany jako system operacyjny do łatwego tworzenia aplikacji do sterowania komunikacją oraz czujnikami.

Projektowanie i wdrażanie wbudowanych systemów sterowania przy użyciu Scilaba

W tym projekcie opracowano wbudowaną platformę do projektowania wbudowanych systemów sterowania. Systemy te są opracowywane w szybki i ekonomiczny sposób. Ten system można zbudować za pomocą oprogramowania open source, a mianowicie Scilab i Linux, aby zmniejszyć koszty rozwoju. Kiedy ta platforma daje połączone środowisko, użytkownik może wykonać wszystkie fazy cyklu rozwoju w ramach systemów sterowania. Tak więc, gdy wydajność zostanie potencjalnie poprawiona, czas potrzebny na rozwój może zostać skrócony.

System ten jest stosowany w przemyśle, edukacji, przyrządach, optymalizacji i przetwarzaniu obrazu. Ponadto system ten można opracować tam, gdzie stosowane są czujniki i elementy wykonawcze

Projekty przetwarzania obrazu w inżynierii biomedycznej

Projekty przetwarzania obrazu w projektach przetwarzania obrazu biomedycznego i LabVIEW są omówione poniżej.

Wykrywanie sfałszowanego obrazu medycznego

Proponowany system, jakim jest wykrywanie sfałszowanych obrazów w medycynie, jest wykorzystywany w systemie opieki zdrowotnej. Korzystając z tego systemu, można wykryć obraz bez względu na to, czy obraz został zmieniony, czy nie. Projekt ten jest bardzo pomocny, zwłaszcza na oddziale opieki zdrowotnej, ponieważ zarejestrowanych jest wiele przypadków zmiany raportów w celu ukrycia niektórych przestępstw. Dzięki temu projektowi można to wykryć.

Oparty na Hadoop Framework system pobierania obrazów medycznych używany w sieci

Proponowany system można zaimplementować z wykorzystaniem frameworka Apache Hadoop. Jest to architektura gridowa z otwartym kodem źródłowym, która kompiluje różne formaty obrazów i jest tworzona między różnymi szpitalami w celu przechowywania, udostępniania i pobierania obrazów.

Istnieją różne wskaźniki wydajności, takie jak dokładność, niezawodność, poufność, współdziałanie i bezpieczeństwo. Korzystając z tego, można osiągnąć prywatność pacjenta i uwierzytelnianie użytkownika.

W tym projekcie algorytm CBIR (Content-Based Image Retrieval) oparty na teksturze jest używany do wyszukiwania wydajnego obrazu. Wydajność systemu można sprawdzić za pomocą Hadoop za pośrednictwem trzech aktualnie działających węzłów. Proponowany czas odzyskiwania systemu można osiągnąć dzięki wynikom eksperymentalnym.

Prototyp grupy krwi przy użyciu przetwarzania obrazu

Proces określenia grupy krwi jest konieczny przed przeprowadzeniem transfuzji krwi, jednak w niektórych sytuacjach, ze względu na zagrożenie życia, niezbędne jest szybkie zarządzanie krwią. W tych kryzysowych okolicznościach sprawdź, jaki rodzaj krwi jest krytyczny ze względu na mniej czasu.

Aby rozwiązać ten problem, proponowany system został opracowany z wykorzystaniem przetwarzania obrazu. System ten służy do określania grupy krwi na podstawie testu płytki i metody przetwarzania obrazu. Cała procedura analizy może zostać zautomatyzowana przy pomocy tego systemu używanego do fenotypowania krwi i oznaczania grup krwi ABO-Rh.

Oparte na LabVIEW projektowanie kontrolera dla quadkoptera

Projekt, a mianowicie LabVIEW i projekt kontrolera oparty na przetwarzaniu obrazu dla quadkoptera, służy do zaprojektowania autonomicznego quadkoptera. To pojazd do lądowania pionowo z czterema wirnikami. Ten quadkopter może być precyzyjnie sterowany poprzez programowanie LabVIEW i przetwarzanie obrazu.

Autonomiczny robot do zbioru owoców za pomocą LabVIEW

Głównym celem tego projektu jest zaprojektowanie autonomicznego robota do zbioru owoców. Ten projekt może być zaprojektowany z wykorzystaniem przetwarzania obrazu i LabVIEW do sterowania ramieniem robota. Na podstawie wykonanego zdjęcia projekt ten steruje chwytem ramion robotów do zbierania owoców.

Wykrywanie raka na podstawie próbki ludzkiej krwi przy użyciu obrazów mikroskopowych

Projekt ten służy do wykrywania rodzaju białaczki na podstawie przykładowego obrazu mikroskopijnej krwi. Projekt zawiera pewne cechy obrazów mikroskopowych, takie jak badanie zmian tekstury, kolorów, geometrii itp. Ten system musi być spójny, wydajny, czas przetwarzania jest krótszy, mniejszy błąd, dokładność jest wysoka, mniejszy koszt i mocny dla różnych osób podczas zbierania próbki itp.

Wyodrębnianie informacji z obrazów próbek krwi daje ludziom wiele korzyści, takich jak szybkie przewidywanie, leczenie i rozwiązywanie chorób krwi dla pacjenta.

Niektóre inne projekty przetwarzania obrazu w dziedzinie medycyny to

  • Klasyfikacja komórek krwi oparta na CNN
  • Endoskopia oparta na Raspberry Pi przy niskim koszcie
  • Wykrywanie raka skóry
  • Retinopatia cukrzycowa z głębokim uczeniem się
  • Segmentacja guza mózgu oparta na FPGA
  • Fuzja obrazów w medycynie poprzez FPGA
  • Kompresja obrazu medycznego bez utraty
  • Wykrywanie jaskry za pomocą Opencv & MATLAB
  • Wykrywanie kamieni nerkowych za pomocą ultradźwięków
  • Wykrywanie gruźlicy w promieniach rentgenowskich
  • Wykrywanie raka piersi poprzez głębokie uczenie
  • Wykrywanie guzków płuc w oparciu o Matlab

Lista mini projekty przetwarzania obrazu obejmuje następujące elementy.

  • Obrazy Erozja i dylatacja
  • Projekt myszy oparty na wizji komputerowej
  • System parkowania pojazdu automatycznie za pomocą przetwarzania obrazu
  • Skaner tekstu oparty na wizji komputerowej
  • Identyfikacja czynów ludzkich poprzez przetwarzanie obrazu
  • Inteligentne selfie przy użyciu widzenia komputerowego
  • Rysowanie obrazów w Pythonie
  • Robot do śledzenia piłki za pomocą Raspberry Pi
  • Wykrywanie senności sterowników w języku Python
  • Sterowanie inteligentną sygnalizacją świetlną oparte na przetwarzaniu obrazu

Projekty przetwarzania obrazu IEEE oparte na Pythonie

Lista projektów przetwarzania obrazu IEEE opartych na Pythonie obejmuje następujące elementy.

  • Mieszane splotowe i szczątkowe rozpoznawanie sieciowe oparte na sieci
  • Koncepcyjne spojrzenie na rozpoznawanie IRIS poprzez techniki przetwarzania obrazu
  • Przewidywanie wartości ukrytych odcisków palców
  • Sieci neuronowe z głęboką konwolucją do rozpoznawania ludzkiego działania z mapami głębokości i pozycjami
  • Rozwój metody LSB w kolorowych obrazach z maską
  • Oparta na prognozach MSB technika odwracalnego ukrywania danych z dużą pojemnością dla zaszyfrowanych obrazów
  • Ukrywanie informacji o wydajnym kwancie używanym do zdalnego udostępniania obrazów medycznych
  • Wykrywanie pasożytów malarii poprzez cyfrowe przetwarzanie obrazu
  • Identyfikacja człowieka na spacerach dowolnym stylu z cechą chodu na podstawie postawy
  • Redukcja nieliniowej wymiarowości dla klasyfikacji obrazu w oparciu o wielorakie uczenie się
  • Klasyfikacja zwierząt poprzez obrazy twarzy z fuzją na poziomie punktacji
  • Udostępnianie wizualnych tajnych schematów poprzez szyfrowanie wielu obrazów
  • Oprogramowanie do projektowania systemów rozpoznawania biometrycznego poprzez przetwarzanie obrazu
  • Wykrywanie uśmiechu na wolności poprzez transfer uczenia się
  • Segmentacja obrazów odbitek dłoni wspomagana komputerowo do badań biometrycznych
  • System identyfikacji chorób liści roślin
  • Identyfikacja odcisków palców małych dzieci
  • Cyfrowa dermatologia
  • Ocena sieci neuronowych o głębokim splocie pod kątem klasyfikacji materiału
  • Rozpoznawanie mimiki twarzy z filtrem 2D Gabor

Projekty przetwarzania obrazu oparte na systemie Android

Lista projektów przetwarzania obrazu opartych na systemie Android obejmuje następujące elementy.

  • Rozpoznawanie twarzy oparte na systemie Android i przetwarzaniu obrazu
  • System telemedyczny wykorzystujący mobilny kardiolog
  • Porównanie wydajności metod redukcji danych
  • Przesyłanie wideo bezpieczeństwa przez WiMAX w komunikacji pojazdu
  • Sterowanie robotem do lokalizacji za pomocą smartfona z systemem Android
  • Projektowanie energooszczędnego systemu wykrywania obecności człowieka
  • Ocena metod empirycznych w zakresie rozpoznawania cyfr przy użyciu systemu Android
  • Inteligentny system rolniczy wykorzystujący IoT i Androida

-W związku z tym chodzi o technologię cyfrową tematy projektów przetwarzania obrazów , przetwarzanie obrazu za pomocą Matlab , i Pyton . Istnieje kilka Dokumenty IEEE dotyczące przetwarzania obrazu które są dostępne na rynku i aplikacje przetwarzania obrazu w medycynie, ulepszaniu i renowacji, transmisji obrazu, przetwarzaniu koloru obrazu, wizji robota itp. Oto pytanie do Ciebie, jakie są etapy cyfrowe przetwarzanie obrazu?