Projekty spracovania obrazu pre študentov inžinierstva

V súčasnosti sa „spracovanie obrazu“ bežne používa v širokej škále aplikácií a v rôznych druhoch elektroniky, ako sú počítače, digitálne fotoaparáty, mobilné telefóny atď. Vlastnosti obrazu je možné meniť s najmenšími investíciami, ako je vylepšenie kontrastu, detekcia okrajov, meranie intenzity a použitie rôznych matematických funkcií na vylepšenie snímok. Aj keď tieto metódy môžu byť veľmi vplyvné, spotrebiteľ často ovláda obrázky uložené na skládke, ale pochopenie základných hodnôt za rutinou ľahkého spracovania obrazu je zriedkavé. Aj keď to môže byť pre niektoré osoby vhodné, vedie to často k obrazu, ktorý je značne poškodený. V tomto článku si rozoberieme základy spracovania obrazu a projekty digitálneho spracovania obrazu pomocou MATLABu , Python , atď.

Čo je spracovanie obrazu?

Metóda spracovania obrazu sa používa na vykonanie niektorých procesov na obrázku, ako je napríklad vylepšenie obrázka, alebo na odstránenie niektorých funkčných údajov z obrázka. Spracovanie obrazu je jeden druh spracovanie signálu , kde vstupom je obrázok, ako aj výstupom, sú vlastnosti alebo charakteristiky spojené s obrázkom.

Digitálne spracovanie obrazu

V súčasnosti je technika spracovania obrazu veľmi používaná v rôznych priemyselných odvetviach, ktorá sa používa na formovanie základných výskumných oblastí v strojárstve aj v rôznych disciplínach. Kroky spracovania obrazu krok za krokom sú v zásade diskutované nižšie.

• Kliknite na obrázok pomocou digitálnych fotoaparátov
• Štúdium a obsluha obrazu
• Výstup obrazu je možné zmeniť na základe analýzy obrazu.

Spracovanie obrazu je možné vykonať pomocou dvoch metód, a to analógového spracovania obrazu a digitálneho spracovania obrazu. Pri fotografiách a výtlačkoch sa používa primárna technika spracovania obrazu (analógová). Atď. Obrazový analytik používa rôzne základy porozumenia pri používaní niektorých obrazových techník. Technika sekundárneho spracovania obrazu (digitálna) pomôže pri analýze digitálneho obrazu pomocou počítača.

Projekty na spracovanie obrazu

Nasledujúci zoznam projektov na spracovanie obrázkov je diskutovaná nižšie.

Projekty na spracovanie obrazu

1). Robot na sledovanie guľôčok na báze Raspberry Pi

Tento projekt je zvyknutý postaviť robota na sledovanie lopty pomocou Raspberry Pi. Tu tento robot využíva kameru na snímanie obrázkov a na vykonávanie spracovania obrazu na sledovanie lopty. Tento projekt využíva malinová pi kamerový modul ako mikrokontrolér na vysledovanie lopty a umožňuje kód Python na analýzu obrazu.

2). Kontrola sledovania pomocou telefónu Android

Tento projekt je veľmi užitočný na monitorovanie verejných miest, ako sú kancelárie, domy, pomocou aplikácie pre Android. Pomocou tohto programu môžete snímať obrázky, monitorovať a zaznamenávať videá vysielané naživo.

Navrhovaný systém vyžaduje napájanie, Raspberry Pi, kameru Pi a telefón s Androidom. A tiež operačný systém založený na systéme Linux pre Raspberry Pi a konfiguráciu súborov z kamery. Video je možné zaznamenať pomocou pohybového softvéru, ak je pohyb prítomný v miestnosti.

3). Zistenie falšovania lekárskeho obrazu

Tento projekt sa používa v systéme zdravotnej starostlivosti na falošné rozpoznávanie obrazu, aby sa potvrdilo, že obraz je alebo nie je spojený s lekárskym obrazom.

Princíp práce tohto projektu je na šumovej schéme obrazu, používa filter zlyhania s viac rozlíšeniami a poskytuje výstup klasifikátorom, ako je napríklad extrémne učenie a podporný vektor.

Šumová mapa je tvorená v zdroji medzných výpočtov, zatiaľ čo klasifikácia a filtrovanie sú dokončené v základnom zdroji cloudového výpočtu. Tento projekt podobne funguje bez námahy. Požiadavka šírky pásma je pre tento projekt tiež veľmi rozumná.

4). Identifikácia ľudského činu spracovaním obrazu

Tento projekt slúži na identifikáciu ľudského činu spracovaním obrazu v reálnom čase a hlavným zámerom je komunikácia identifikovaných gest pomocou kamerového systému.

Tento systém začína rozpoznávaním ľudského činu uvedeného v databáze, keď prenáša aktivačné znaky do usporiadania kamery na zaznamenávanie a ukladanie videoprúdu v systéme.

Proces porovnávania vzorov sa využíva na priame vykonávanie akcií z obrysu zaznamenaného videa. Obrázok z videa je interne vyhodnotený databázou a nakoniec bude získaný o / p.

Projekty spracovania digitálneho obrazu IEEE

Technika digitálneho spracovania obrazu sa používa na zvýšenie kvality obrazu pomocou aritmetických operácií. Projekty založené na spracovaní obrazu zahŕňajú hlavne úpravu obrazu a identifikáciu dvojrozmerného signálu a jeho vylepšenie kontrastom s normálnym signálom. Zoznamy projektov spracovania digitálneho obrazu IEEE pre študentov inžinierstva zahŕňajú nasledujúce.

• Rýchle a silné zisťovanie pohybu vozidiel v leteckých videách s posuvnými oknami
• Odstránenie zákalu pre podvodné obrázky na základe kontrastu a vylepšenia farieb pomocou metódy fúzie.
• Sada obrázkov založená na rozpoznávaní tváre so simultánnym učením funkcií a slovníkom
• Analýza videa na sledovanie prenosu
• Analýza a detekcia plaču dieťaťa
• Efektívna ochrana dlaní založená na WSN pred larvami RPW
• Rozpoznávanie chôdze prostredníctvom aktívneho energetického obrazu a Gaborovej vlnky
• Uznávanie ľudskej činnosti prostredníctvom neurónových sietí
• Detekcia rakoviny pľúc s digitálnym spracovaním obrazu pomocou snímok CT
• Kompresia fraktálneho obrazu založená na polynomiálnej interpolácii
• Technika založená na hybridnom klastrovaní Segmentácia mozgového nádoru
• Fúzia obrazu v lekárskej oblasti prostredníctvom kombinácie SVD a transformácie Shearlet
• Porovnanie na úrovni pixelov a úrovní funkcií pomocou techník Image Fusion
• Klasifikácia kvetu prostredníctvom spracovania obrazu na základe neurónovej siete
• Fúzia obrazu v lekárskom odbore pomocou techniky Joint Sparse Technique
• Spojenie satelitného obrazu s rýchlymi diskrétnymi Curvelet transformáciami
• Bezstratová kompresná metóda pre obraz s kombinovanými technikami
• Skríning choroby sietnice pomocou miestnych binárnych vzorcov
• Ryžové zrná gradujúce prostredníctvom spracovania obrazu
• Hodnotenie kvality ryžových zŕn pomocou morfologických postupov

Projekty na spracovanie obrazu pomocou MATLABu

MATLAB alebo maticové laboratórium je programovací jazyk na vysokej úrovni, ktorý vám umožňuje vykonávať výpočtovo náročné úlohy rýchlejšie ako v iných programovacích jazykoch, ako sú C, CPP, atď. Ale MATLAB je veľmi zrozumiteľný a užitočný pre rýchle numerické maticové výpočty. Nasledujúce projekty spracovania obrázkov sú založené na koncepte MATLAB.

Projekty MATLAB

1). Systém identifikácie meny

Identifikácia meny rôznych krajín je veľmi zložitá. Hlavným zámerom tohto projektu je pomôcť občanom vyriešiť tento problém. Systémy identifikácie meny sú však založené na obrazovej analýze a úplne nestačia.

Proces tohto projektu je automatický aj silný a tento systém na demonštráciu techník používa ako príklad čínske renminbi (RMB) a švédsky SEK.

2). Inteligentné riadenie semaforu pomocou spracovania obrazu

Denne sa problém dopravy stal hlavným problémom v Indii z dôvodu stúpajúceho počtu motorových vozidiel. Z tohto dôvodu je potrebné využiť dopravné signály, ktoré umožňujú kontrolu kompaktnosti dopravy v reálnom čase. Tento projekt využíva usporiadanie spracovania obrazu na ľahké riadenie premávky snímaním snímok premávky na križovatkách. Postup krok za krokom pre zmenu trvania semaforu závisí od hustoty premávky križovatiek na dopravnom signáli.

3). Posuvník obrázkov pomocou programu MATLAB

Projekt posúvača obrázkov sa používa na ovládanie tapiet pomocou ruky pomocou MATLABu. Túto úlohu je možné dokončiť kombináciou viacerých funkcií.

Tento projekt používa na zachytenie obrázka webovú kameru. Ak má obrázok konzistentné pozadie, bude výsledok nepravdivý. Musíme teda dôsledne udržiavať pozadie. Aplikácie tohto projektu zahŕňajú hlavne ovládanie domácich spotrebičov, domáce spotrebiče atď.

4). Automatický parkovací systém vozidla

V súčasnosti existuje veľa miest na celom svete, ktoré čelia mnohým problémom s parkovaním vozidiel z dôvodu menšej dostupnosti parkovacích miest, vysokých cien pozemkov atď. Na prekonanie tohto problému existuje riešenie, konkrétne automatický systém parkovania automobilov.

Navrhovaný systém sa používa na verejných miestach, ako sú hotely, kancelárie, divadlá, domy, nemocnice, štadióny, letiská atď. Používanie tohto systému má niekoľko výhod, pretože zaberá menej miesta, trvá menej času, pretože trvá auto, bezpečnosť a zabezpečenie vozidla pred krádežami.

Projekty na spracovanie obrazu založené na MATLABe

Termín MATLAB znamená MATrix LABoratory a je to 4. generačný programovací jazyk. Tento programovací jazyk umožňuje funkcie, manipuláciu s maticami, vykreslenie údajov, vytvorenie používateľského rozhrania, implementáciu algoritmov atď. Tento jazyk sa používa v aplikáciách na spracovanie obrazu, vo výskumných ústavoch atď. Zoznam projektov na spracovanie obrazu založených na MATLABe je uvedený nižšie.

• Rozpoznanie ŠPZ prostredníctvom spracovania obrazu a MATLABu
• Rozpoznávanie emócií tváre v reálnom čase pomocou programu MATLAB
• Detekcia ospalého ovládača v reálnom čase pomocou MATLABu
• Rozpoznávanie rukopisu pomocou MATLABu a spracovania obrazu
• Detekcia obličkového kameňa založená na MATLABe
• Overenie podpisu založené na MATLABe
• Kompresia farebného obrazu pomocou MATLABu
• Klasifikácia kategórie obrázkov na základe MATLABu
• Detekcia rakoviny kože založená na MATLABe
• Systém značenia dochádzky pomocou spracovania obrazu a MATLABu
• Detekcia nádoru pečene pomocou MATLABu
• Segmentácia IRIS pomocou kódu MATLAB
• Detekcia kožného ochorenia pomocou programu MATLAB
• Low-Cost Platform Design & Implementation for Diagnostic Imaging in Real-Time with MATLAB
• Biometrický snímací systém s unimodálnym a multimodálnym systémom s MATLABom
• Analýza aspektov fixného bodu na základe MATLAB pre bezdrôtové systémy infraštruktúry s MATLAB
• Ľahká komunikácia s fotoaparátom na mobilnom telefóne s MATLABom
• Modelovanie skreslenia perspektívy v rámci snímok tváre a knižnice na sledovanie objektov pomocou MATLABu
• Ovládanie inteligentného semaforu pomocou MATLABu a spracovania obrazu
• Hubenie škodcov v poľnohospodárstve so spracovaním obrazu a programom MATLAB

Projekty na spracovanie obrázkov pomocou Pythonu

Python je programovací jazyk na vysokej úrovni a jeho typická knižnica je obrovská a komplexná. Nasledujúci digitálne spracovanie obrazu projekty sú založené na koncepcii Pythonu.

Projekty na spracovanie obrázkov v jazyku Python

1). Rozpoznávanie textu v obrázkoch od Pythonu

Rozpoznávanie textu obrázka je veľmi užitočný krok k obnoveniu multimediálneho obsahu. Navrhovaný systém sa používa na automatickú detekciu textu v obrázkoch a na odstránenie vodorovne súvisiaceho textu so zložitým pozadím.

Tento projekt je založený na aplikáciách, ako je technika znižovania farieb, technika rozpoznávania hrán, ako aj lokalizácia textových oblastí a geometrických prvkov. Text na obrázku obsahuje veľmi užitočné informácie pre rôzne typy dokumentov.

Odstránenie textu z obrázka je náročná práca. Text je detekovaný a je bez problémov extrahovaný pre čitateľov. Tento projekt využíva techniku ​​rýchleho lokalizovania textu pre všetky dosiahnuteľné okraje v obraze.

2). Detekcia ospalosti vodiča pomocou Pythonu

V automobilovom systéme sa očakáva predovšetkým nový prístup k bezpečnosti a ochrane automobilov v autonómnej oblasti. V súčasnosti sa zvýšila automobilová ospalosť pri nehodách. Na prekonanie tohto problému existuje projektové riešenie, konkrétne výstražný systém vodiča, ktorý vydáva výstrahu sledovaním očí každého vodiča počas riadenia vozidla.

3). Detekcia tváre pomocou Pythonu

Hlavným cieľom tohto projektu je detekcia tváre v reálnom čase a tiež neustále sledovanie tváre. Toto je jednoduchý príklad na detekciu tváre pomocou pythonu a namiesto detekcie tváre môžeme použiť aj akýkoľvek iný objekt podľa nášho výberu.

4). Erozia a dilatácia obrázkov

Na spracovanie obrazu je k dispozícii niekoľko typov morfologických operácií. Spracovanie obrazu je však možné vykonať pomocou najbežnejších typov morfologických operácií založených na tvare obrazu, ako je napríklad Erozia a dilatácia. Tu sa erózia používa na zníženie vlastností obrazu, zatiaľ čo dilatácia sa používa na zväčšenie oblasti a zdôraznenie vlastností objektu.

5). Karikatúra obrázka pomocou Pythonu

V posledných niekoľkých rokoch sa na konverziu normálneho obrázka na kreslený obrázok používal softvér image cartomizer. V tomto procese sa vyžaduje detekcia hrán a bilaterálny filter. Dvojstranný filter je zvyknutý zmenšiť farebnú paletu obrázka. Potom môžeme na tento obrázok použiť detekciu hrán na generovanie tmavého obrázka. Preto konečne môžeme pre tento obrázok použiť niektoré triky, aby ste získali komiksový obrázok.

Projekty na spracovanie obrazu založené na IoT

Zoznam projektov na spracovanie obrazu založených na IoT je uvedený nižšie.

Domáca bezpečnosť pomocou IoT a digitálneho spracovania obrazu

Tento projekt sa používa na návrh systému používajúceho IoT a digitálne spracovanie obrazu na zabezpečenie domácnosti. Tento systém obsahuje digitálny fotoaparát, senzor, mobilný telefón a hmlu s databázou. Senzory sú umiestnené v ráme dverí, ktoré upozorňujú kameru, aby klikla na obraz osoby, ktorá vstúpi do domu, potom v hmle odošle obraz osoby na údajový list.

Analýzu obrázkov je možné vykonať na detekciu aj porovnanie obrazu s uloženým. Ak sa zachytený aj uložený obrázok nezhodujú, upozorní majiteľa domu.

Detekcia mostových trhlín založená na IoT a konverznom sieťovom modeli

Internet vecí sa vyvíja spolu s informačnými technológiami vďaka silným charakteristikám priepustnosti, mnohým výhodám a niekoľkým aplikáciám. V oblasti pozemného staviteľstva hrá IoT kľúčovú úlohu pri vývoji sieťových štruktúr. Najčastejšou hrozbou je crack pre bezpečnosť mosta. Kvôli týmto trhlinám došlo k 90% katastrof na mostoch. Identifikácia trhlín mosta je preto veľmi dôležitá, aby sa včas znížila štrukturálna katastrofa. Na prekonanie tohto problému je tento systém detekcie trhlín mosta založený na IoT zavedený s cieľom zvýšiť bezpečnosť mosta a zároveň je možné znížiť rizikový faktor.

Detekčná oblasť vozidla na separáciu založená na IoT a Fourierovom deskriptore

Denne sa dopravné nehody vážne zvýšili. Na prekonanie týchto problémov, ako je prekročenie rýchlosti alebo preťaženie, je potrebná technológia. Detekcia a sledovanie vozidla pomocou počítačového videnia a internetu vecí sú veľmi dôležité prvky inteligentného systému monitorovania dopravy.

Počas segmentácie obrazu bude uhol medzi vozidlom a kamerou spojený s pohybom vozidla. Tento projekt zvyšuje presnosť detekcie vozidiel pomocou snímok z kamery. Oblasti, ktoré sa pohybujú, sa budú extrahovať prostredníctvom rozdielov medzi rámcami. Ak sa jedno alebo viac vozidiel prekrýva ako jedna oblasť, musíte oblasť rozdeliť. Táto technika extrahuje oblasť, ktorá sa má rozdeliť od obrysu oblasti. Nie je ale možné rozdeliť vozidlá cez extrahovaný obrys. Takže je implementovaná nová technika na oddelenie miesta pomocou Fourierovho deskriptora. Použitím tejto techniky možno zistiť oblasť.

Súprava Smart Health Care Kit využívajúca IoT a spracovanie obrázkov

Hlavnou koncepciou tohto projektu je poskytnúť efektívne a lepšie zdravotné služby pacientom využívajúcim internet vecí. Lekári teda mohli tieto informácie využiť a poskytnúť efektívny výsledok. Tento projekt obsahuje niektoré funkcie na sledovanie pacienta lekárom z ľubovoľného miesta a kedykoľvek. V núdzovej situácii možno lekárovi poslať e-mail alebo správu o situácii pacienta.

Smart Farming System využívajúci IoT

Navrhovaný systém, konkrétne systém inteligentného poľnohospodárstva, je navrhnutý s IoT a tento systém je pre poľnohospodárov veľmi užitočný. Pre klimatické situácie môžu byť prahové hodnoty stanovené ako teplota, vlhkosť v závislosti od poveternostných podmienok konkrétnej oblasti. Navrhovaný systém vygeneruje plán zavlažovania v závislosti od detekcie údajov v reálnom čase z poľa a úložiska počasia.

Projekty na spracovanie obrazu založené na zabudovanom systéme

Zoznam projektov na spracovanie obrazu založených na zabudovanom systéme je uvedený nižšie.

Automatizácia mýta založená na ANPR pomocou spracovania obrazu

Tento projekt sa používa na automatický návrh systému platenia mýta pomocou ANPR alebo automatického rozpoznávania ŠPZ. V tomto projekte sa pomocou techniky spracovania obrazu klikne na obrázok ŠPZ a prevedie sa tento obrázok na text.

Tento systém je navrhnutý s mikrokontrolérom na analýzu textu tabuľky s evidenčným číslom a automatického odpočítania množstva, pretože údaje už budú uložené v databáze. Po odpočítaní sumy dostane majiteľ vozidla správu.

Matlab založené na rozpoznávaní nádoru

Spracovanie obrazu sa používa v rôznych lekárskych aplikáciách. Navrhovaný systém sa používa na návrh systému na detekciu polohy nádoru na základe obrazového procesu a MATLABu.

Ochrana multimédií prostredníctvom obsahu a odtlačkov prstov

V súčasnosti sa ochrana multimédií zvyšuje, aby chránila distribúciu multimédií a duševného vlastníctva. Tento projekt využíva na detekciu multimédií obsah aj odtlačky prstov. Pomocou odtlačkov prstov obsahu možno zistiť porušenie autorských práv po zverejnení na webových stránkach. Odtlačok obsahu zachytáva vlastnosti multimediálneho obsahu, ktoré možno použiť na jednoznačnú identifikáciu multimediálneho objektu. V tomto projekte je modulárna štruktúra navrhnutá na modelovanie a analýzu techník odtlačkov prstov pre obsah.

Monitorovanie sopky pomocou zabudovaného ARM vo vzdialených oblastiach

Tento projekt vyvíja systém, konkrétne MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) prostredníctvom vzdialeného prístupu a rôznych modulov pripojených k sieti. Tento systém je veľmi jednoduchý na nastavenie pre vyšetrovaciu aj monitorovaciu sieť. Tento systém pracuje pomocou zabudovaného systému spolu so senzorom a komunikačným systémom. Systém MVMS obsahuje hlavne sieť vzdialených modulov (RMN), ktorá prijíma údaje prostredníctvom káblových / bezdrôtových spojení pomocou senzorov a ukladá ich na veľkú kapacitu podpory.

Použitím tohto projektu je možné vyvinúť viacparametrový systém na monitorovanie aktivity vulkanizmu. Systém umožňuje prístup k vzdialeným a rôznym modulom pripojeným k sieti. V tomto projekte sa procesor ARMTM používa na zabezpečenie obrovskej flexibility v hardvérovom dizajne. Linux sa používa ako operačný systém na ľahký vývoj aplikácie na riadenie komunikácií a senzorov.

Návrh a implementácia zabudovaných riadiacich systémov pomocou softvéru Scilab

V tomto projekte je vyvinutá zabudovaná platforma pre návrh zabudovaných riadiacich systémov. Tieto systémy sú vyvíjané rýchlym a nákladovo efektívnym spôsobom. Tento systém je možné vytvoriť pomocou softvéru typu open-source, konkrétne Scilab a Linux, aby sa znížili náklady na vývoj. Keď táto platforma poskytuje kombinované prostredie, potom môže užívateľ vykonávať všetky fázy vývojového cyklu v rámci riadiacich systémov. Takže keď sa výkon potenciálne zvýši, môže sa skrátiť čas potrebný na vývoj.

Tento systém sa používa v oblastiach priemyslu, vzdelávania, prístrojov, optimalizácie a spracovania obrazu. Ďalej je možné tento systém vyvinúť tam, kde sa používajú snímače a akčné členy

Projekty na spracovanie obrazu v biomedicínskom inžinierstve

Ďalej sú diskutované projekty spracovania obrazu v biomedicínskych projektoch a projekty spracovania obrazu LabVIEW.

Zistenie lekárskeho obrazu o falšovaní

Navrhovaný systém, konkrétne detekcia falošných obrazov v lekárskej oblasti, sa používa v systéme zdravotnej starostlivosti. Použitím tohto systému možno zistiť obraz, či sa obraz zmenil alebo nie. Tento projekt je veľmi nápomocný najmä v rezorte zdravotníctva, pretože je zaznamenaných veľa prípadov zmeny hlásení, ktoré majú skryť niektoré trestné činy. Takže pomocou tohto projektu to možno zistiť.

Systém načítania založený na architektúre Hadoop pre lekársky obraz používaný v mriežke

Navrhovaný systém je možné implementovať pomocou rámca Apache Hadoop. Toto je mriežková architektúra s otvoreným zdrojom, ktorý kompiluje rôzne formáty obrázkov a je ustanovený medzi rôznymi nemocnicami na ukladanie, zdieľanie a načítanie obrázkov.

Existujú rôzne metriky výkonu, ako je vylepšená presnosť, spoľahlivosť, dôvernosť, interoperabilita a bezpečnosť. Jeho použitím je možné dosiahnuť súkromie pacienta a autentifikáciu používateľa.

V tomto projekte sa na získanie efektívneho obrazu používa algoritmus CBIR (Content-Based Image Retrieval) založený na textúre. Výkon tohto systému je možné skontrolovať pomocou Hadoopu prostredníctvom troch súčasných funkčných uzlov. Navrhovaný čas načítania systému je možné dosiahnuť experimentálnymi výsledkami.

Prototyp typizujúci krv pomocou spracovania obrazu

Pred stanovením krvnej transfúzie je nevyhnutný proces stanovenia krvnej skupiny, avšak v niektorých situáciách je z dôvodu rizika života človeka nevyhnutné rýchlo zvládnuť krv. Za týchto krízových okolností zistite, aký typ krvi je rozhodujúci kvôli kratšiemu času.

Na prekonanie tohto problému je navrhovaný systém vyvinutý pomocou spracovania obrazu. Tento systém sa používa na stanovenie krvnej skupiny na základe testu doštičiek a metódy spracovania obrazu. Celý postup analýzy je možné automatizovať pomocou tohto systému používaného na fenotypizáciu krvi a typizáciu krvi ABO-Rh.

Návrh radiča pre kvadrokoptéru založený na LabVIEW

Na návrh autonómnej kvadrokoptéry sa používa projekt LabVIEW a návrh radiča na báze spracovania obrazu pre kvadrokoptéru. Jedná sa o vertikálne pristávajúce vozidlo so štyrmi rotormi. Túto kvadrokoptéru je možné presne ovládať pomocou programovania LabVIEW a spracovania obrazu.

Autonómny robot na zber ovocia pomocou LabVIEW

Hlavným cieľom tohto projektu je navrhnúť autonómneho robota na zber ovocia. Tento projekt je možné navrhnúť pomocou spracovania obrazu a LabVIEW na riadenie robotického ramena. Na základe nasnímaného obrazu tento projekt ovláda uchopenie robotických ramien na zber plodov.

Detekcia rakoviny prostredníctvom vzorky ľudskej krvi pomocou mikroskopických obrázkov

Tento projekt sa používa na detekciu typu leukémie prostredníctvom vzorového obrazu mikroskopickej krvi. Projekt obsahuje niektoré vlastnosti mikroskopických obrázkov, ako je skúmanie zmien textúry, farieb, geometrie atď. Tento systém musí byť konzistentný a efektívny, doba spracovania je kratšia, menšia chyba, presnosť je vysoká, menej nákladná a silná pre rôznych jedincov pri zbere vzorky a pod.

Získaním informácií zo vzoriek krvi existuje veľa výhod pre ľudí, ako je predpovedanie, liečba a riešenie krvných chorôb pre pacienta bez meškania.

Niektoré ďalšie projekty spracovania obrazu v lekárskej oblasti sú

• CNN Klasifikácia krvných buniek
• Endoskopia založená na maline Pi s nízkymi nákladmi
• Zistenie rakoviny kože
• Retinopatia diabetika s hlbokým učením
• Segmentácia mozgu založená na FPGA
• Fúzia obrazu v lekárskej oblasti pomocou FPGA
• Kompresia lekárskeho obrazu bez straty
• Detekcia glaukómu pomocou Opencv a MATLAB
• Detekcia obličkových kameňov pomocou ultrazvuku
• Detekcia tuberkulózy v rentgenových lúčoch
• Zistenie rakoviny prsníka pomocou hlbokého učenia
• Detekcia pľúcneho uzla založená na Matlabe

Zoznam mini projekty na spracovanie obrazu zahŕňa nasledujúce.

• Obrázky Erozia a dilatácia
• Myší projekt založený na počítačovom videní
• Parkovací systém vozidla automaticky pomocou spracovania obrazu
• Textový skener založený na počítačovom videní
• Identifikácia človeka pomocou spracovania obrazu
• Inteligentné selfie pomocou počítačového videnia
• Image Cartooning with Python
• Robot na sledovanie lopty pomocou Raspberry Pi
• Detekcia ospalosti vodiča na báze Pythonu
• Riadenie inteligentného semaforu založené na spracovaní obrazu

Projekty spracovania obrazu IEEE založené na Pythone

Zoznam projektov spracovania obrázkov IEEE založených na Pythone obsahuje nasledujúce.

• Zmiešaná konvolúcia a zvyškové sieťové rozpoznávanie oka
• IRIS Rozpoznávanie Koncepčný pohľad prostredníctvom techník spracovania obrazu
• Predpoveď hodnoty skrytého odtlačku prsta
• Neurónové siete s hlbokou konvolúciou na rozpoznanie ľudskej činnosti pomocou hĺbkových máp a pozícií
• Vývoj metódy LSB na farebných obrázkoch s maskou
• Technika MSB Predikcie pre reverzibilné skrývanie dát s vysokou kapacitou pre šifrované obrázky
• Skrytie informácií efektívneho kvanta použitých na diaľkové zdieľanie lekárskeho obrazu
• Detekcia parazitov malárie prostredníctvom digitálneho spracovania obrazu
• Identifikácia človeka z prechádzok voľným štýlom pomocou funkcie chôdze na základe držania tela
• Zníženie nelineárnej dimenzionality pre klasifikáciu obrázkov na základe mnohonásobného učenia
• Klasifikácia zvierat prostredníctvom obrázkov tváre s fúziou na úrovni skóre
• Zdieľanie vizuálnych tajných schém šifrovaním početných obrázkov
• Softvér na návrh systému biometrického rozpoznávania prostredníctvom spracovania obrazu
• Detekcia úsmevu vo voľnej prírode prostredníctvom prenosného učenia
• Palm Segmentácia obrázkov pomocou počítača na podporu biometrického výskumu
• Identifikačný systém choroby listov rastlín
• Identifikácia odtlačkom prsta malých detí
• Digitálna dermatológia
• Vyhodnotenie hlbokých konvolučných neurónových sietí pre klasifikáciu materiálov
• Rozpoznanie výrazu tváre pomocou 2D Gaborovho filtra

Projekty na spracovanie obrázkov založené na systéme Android

Zoznam projektov na spracovanie obrázkov založených na systéme Android obsahuje nasledujúce.

• Rozpoznávanie tváre na základe Androidu a spracovania obrázkov
• Systém telemedicíny využívajúci mobilné srdce
• Porovnanie výkonov v metódach redukcie údajov
• Bezpečnostné video odosielanie cez WiMAX v rámci komunikácie s vozidlom
• Ovládanie robota na lokalizáciu pomocou smartphonu s Androidom
• Návrh nízkoenergetického systému na snímanie osôb prenášaných človekom
• Vyhodnotenie empirických prístupov k rozpoznávaniu číslic pomocou systému Android
• Inteligentný poľnohospodársky systém využívajúci IoT a Android

-Teda toto je všetko o digitáli témy projektu týkajúce sa spracovania obrazu , spracovanie obrazu pomocou Matlabu a Python . Je ich niekoľko Príspevky IEEE o spracovaní obrazu ktoré sú dostupné na trhu, a aplikácií spracovania obrazu v oblasti medicíny, vylepšenia a obnovy, prenosu obrazu, spracovania farby obrazu, videnia robota atď. Tu je otázka na vás, aké kroky zahŕňajú digitálne spracovanie obrazu?