Képfeldolgozó projektek mérnökhallgatók számára

Manapság a „képfeldolgozást” általában sokféle alkalmazás használja, különféle típusú elektronikában, például számítógépekben, digitális fényképezőgépekben, mobiltelefonokban stb. A kép tulajdonságai a legkevesebb befektetéssel változtathatók meg, például kontrasztjavítással, szegélyérzékeléssel, stb. intenzitásmérés és különböző matematikai függvények alkalmazása a képek javításához. Annak ellenére, hogy ezek a módszerek nagyon befolyásosak lehetnek, a fogyasztó gyakran vezérli a képeket a dump segítségével, de az erőfeszítés nélküli képfeldolgozási rutin mögött rejlő alapvető értékek megértése ritka. Bár ez alkalmas lehet néhány személyre, gyakran olyan képet eredményez, amely nagymértékben sérült. Ebben a cikkben a képfeldolgozás alapjait és digitális képfeldolgozó projektek a MATLAB segítségével , Piton stb.

Mi az a képfeldolgozás?

A képfeldolgozás módszerét arra használják, hogy a képen néhány folyamatot végezzenek, például egy képjavítást, vagy hogy eltávolítsanak néhány funkcionális adatot a képről. A képfeldolgozás egyfajta jelfeldolgozás , ahol a bemenet kép, valamint a kimenet a képpel társított jellemzők vagy jellemzők.

Digitális képfeldolgozás

Jelenleg a képfeldolgozási technikát nagyon használják a különböző iparágakban, amelyet a mérnöki és a különféle tudományterületeken is alapvető vizsgálati régiók kialakítására használnak. Alapvetően a lépésenkénti képfeldolgozási lépéseket az alábbiakban tárgyaljuk.

• Kattintson a képre digitális fényképezőgépekkel
• A kép tanulmányozása és működtetése
• A kép kimenete a kép elemzése alapján változtatható.

A képfeldolgozás két módszerrel történhet, nevezetesen analóg képfeldolgozással, valamint digitális képfeldolgozással. Az elsődleges képfeldolgozási (analóg) technikát fényképekhez, nyomtatáshoz használják. Stb. A képelemző a megértés különböző alapjait használja, miközben néhány képtechnikát alkalmaz. A másodlagos képfeldolgozási (digitális) technika segítséget nyújt a digitális képelemzéshez egy számítógép segítségével.

Képfeldolgozó projektek

A következő képfeldolgozó projektek listája az alábbiakban tárgyaljuk.

Képfeldolgozó projektek

1). Raspberry Pi alapú labda-nyomkövető robot

Ezt a projektet megszokták épít egy robotot a labda nyomon követésére Raspberry Pi segítségével. Itt ez a robot kamerát használ a képek rögzítéséhez, valamint képfeldolgozáshoz a labda nyomon követéséhez. Ez a projekt felhasználja egy málna pi kamera modul, mint mikrokontroller a labda felkutatásához, és lehetővé teszi a Python kódot képelemzéshez.

2). Felügyelet ellenőrzése Android telefon segítségével

Ez a projekt nagyon hasznos az olyan nyilvános helyek, mint irodák, otthonok, monitorozásához egy Android alkalmazás segítségével. Ennek használatával rögzítheti a képeket, figyelheti és rögzítheti az élő streaming videókat.

A javasolt rendszerhez tápegységre, Raspberry Pi, Pi kamerára és androidos telefonra van szükség. És egy operációs rendszer Linux alapú a Raspberry Pi-hez és a kamera fájlok konfigurálásához. A videó mozgásszoftver segítségével rögzíthető, ahol a mozgás jelen van a helyiségben.

3). Az orvosi kép hamisítása

Ezt a projektet az egészségügyi rendszerben hamis képfelismerés céljából használják annak megerősítésére, hogy a kép társul-e az orvosi képhez vagy sem.

A projekt működési elve egy kép zajdiagramján található, többfelbontású hibaszűrőt használ, és a kimenetet adja az osztályozóknak, mint például az extrém tanulási és támogatási vektor.

A zajtérkép egy határoló számítási forrásban képződik, miközben az osztályozás és a szűrés befejeződik egy felhőalapú számítási forrásban. Hasonlóképpen, ez a projekt is könnyedén működik. A sávszélesség követelménye szintén ésszerű ennek a projektnek.

4). Az emberi cselekmény azonosítása képfeldolgozással

Ezt a projektet az emberi cselekmény valós idejű képfeldolgozással történő azonosítására használják, és a fő cél az azonosított gesztusok kommunikálása a kamerarendszer segítségével.

Ez a rendszer az adatbázisban megadott emberi cselekmények felismerésével kezdődik, amikor az aktiválási jeleket továbbítja a kamera elrendezéséhez a videofolyam rögzítésére és tárolására a rendszerben.

A minták illesztésének folyamatát mostantól a rögzített videó körvonalának egyenes műveleteihez használják. A videó képe internált, az adatbázis kiértékeli, végül az o / p megkapja.

IEEE digitális képfeldolgozó projektek

A digitális képfeldolgozás technikáját arra használják, hogy számtani műveletek alkalmazásával javítsák a kép minőségét. A képfeldolgozáson alapuló projektek főként képmódosítást és kétdimenziós jelazonosítást, valamint annak javítását jelentik, ellentétben egy normál jellel. Az IEEE mérnöki hallgatók digitális képfeldolgozó projektjeinek listája a következőket tartalmazza.

• Mozgó járművek Gyors és erős érzékelés csúszó ablakos légi videókban
• A víz alatti képek homályának eltávolítása a kontraszt és a színjavítás alapján a fúziós módszerrel.
• Arcfelismerésen alapuló képkészlet egyidejű szolgáltatásokkal és szótár-tanulással
• A videó elemzése a forgalom megfigyeléséhez
• A csecsemő kiáltásának elemzése és detektálása
• WSN-alapú tenyér hatékony védelem az RPW lárvák ellen
• A gait felismerése az Active Energy Image és a Gabor wavelet segítségével
• Az emberi tevékenység felismerése idegi hálózatokon keresztül
• A tüdőrák detektálása digitális képfeldolgozással CT beolvasott képek felett
• Fraktál kép polinomiális interpoláción alapuló tömörítése
• Az agydaganat hibrid klaszterezési technikán alapuló szegmentálása
• A kép fúziója az orvosi területen az SVD kombinálásával és a Shearlet átalakításával
• Pixel szintű és szolgáltatás szintű összehasonlítás Image Fusion technikákkal
• A virág osztályozása neurális hálózat alapú képfeldolgozással
• A kép fúziója az orvosi területen az ízületi ritka technika alkalmazásával
• A műholdas kép ötvözete gyors diszkrét hullámváltókkal
• Veszteségmentes tömörítési módszer képhez kombinációs technikákkal
• A retinabetegség szűrése helyi bináris minták alkalmazásával
• Rizsszemek osztályozása képfeldolgozással
• Rizsszemek minőségének értékelése morfológiai technikák segítségével

Képfeldolgozó projektek a MATLAB segítségével

A MATLAB vagy a mátrixlaboratórium egy olyan magas szintű programozási nyelv, amely lehetővé teszi számítási szempontból igényes feladatok gyorsabb végrehajtását, mint más programozási nyelveknél, mint például a C, CPP stb. A következő képfeldolgozó projektek a MATLAB koncepcióján alapulnak.

MATLAB projektek

1). Pénznemazonosító rendszer

A különböző országok valutájának azonosítása nagyon nehéz. A projekt fő célja, hogy segítse a polgárokat a probléma megoldásában. De a pénznemazonosító rendszerek képelemzésen alapulnak, és teljesen nem elégségesek.

Ennek a projektnek a folyamata automatizálttá és erőssé teszi, és ez a rendszer a kínai renminbi (RMB) és Svédország SEK példaként használja a technikák bemutatását.

2). Intelligens közlekedési lámpavezérlés képfeldolgozással

A forgalmi kérdés napról napra nagy problémává vált Indiában a növekvő gépjárművek miatt. Ezért a forgalmi jeleket ki kell használni, amelyek képesek a forgalom tömörségének valós idejű ellenőrzésére. Ez a projekt a képfeldolgozás elrendezését alkalmazza a forgalom egyszerű irányításához a kereszteződések forgalmának képeinek rögzítésével. A közlekedési lámpa időtartamának megváltoztatására vonatkozó lépésenkénti eljárás a forgalmi jelnél a kereszteződések forgalmi sűrűségétől függ.

3). Képcsúszka a MATLAB használatával

A képcsúszka projekt segítségével a háttérképeket a kéz mozgásával lehet vezérelni a MATLAB segítségével. Ez a feladat számos funkció kombinálásával teljesíthető.

Ez a projekt egy webkamerát használ a kép rögzítésére, és ha a képnek állandó a háttere, akkor az eredmény hamis lesz. Tehát következetesen kell fenntartanunk a hátteret. Ennek a projektnek az alkalmazásai elsősorban otthoni készülékek vezérlését, háztartási készülékeket stb.

4). Automatikus járműparkoló rendszer

Manapság világszerte számos városban számos probléma merül fel a járművek parkolásával kapcsolatban a parkolóhelyek kevesebb rendelkezésre állása, a magas földárak stb. Miatt. Ennek a kérdésnek a leküzdésére itt egy megoldás, nevezetesen egy automatikus parkolási rendszer.

A javasolt rendszert nyilvános helyeken használják, például szállodákban, irodákban, színházakban, otthonokban, kórházakban, stadionokban, repülőtereken, stb. Ennek a rendszernek számos előnye van, mivel kevesebb helyet foglal el, kevesebb időbe telik, valamint a autó, biztonság és a jármű biztonsága a lopásoktól.

MATLAB alapú képfeldolgozó projektek

A MATLAB kifejezés a MATrix LABoratory kifejezést jelenti, és ez a 4. generációs programozási nyelv. Ez a programozási nyelv lehetővé teszi a funkciókat, a mátrix manipulációkat, az adatok ábrázolását, a felhasználói felület létrehozását, az algoritmusok megvalósítását stb. Ezt a nyelvet a képfeldolgozás, a kutatóintézetek stb. Alkalmazásában használják. Az alábbiakban felsoroljuk a MATLAB alapú képfeldolgozó projektek listáját.

• A rendszámfelismerés a képfeldolgozás és a MATLAB segítségével
• Arc érzelem valós időben történő felismerése a MATLAB segítségével
• Álmos illesztőprogram észlelése valós időben a MATLAB segítségével
• Kézírás felismerése MATLAB és képfeldolgozással
• MATLAB alapú vesekő kimutatása
• MATLAB alapú aláírás-ellenőrzés
• Színes kép tömörítése a MATLAB segítségével
• Kép kategóriák MATLAB alapú osztályozása
• MATLAB alapú bőrrák detektálás
• A jelenléti rendszer jelölése a Képfeldolgozás és a MATLAB segítségével
• A májdaganat kimutatása a MATLAB segítségével
• IRIS szegmentálás a MATLAB kód használatával
• A bőrbetegség kimutatása a MATLAB segítségével
• Olcsó platformtervezés és megvalósítás a valós idejű diagnosztikai képalkotáshoz a MATLAB segítségével
• Biometrikus érzékelő rendszer Unimodal és Multimodal MATLAB-tal
• MATLAB-alapú fixpont-aspektuselemzés az MATLAB segítségével vezeték nélküli infrastruktúra-rendszerek számára
• Mobiltelefon kamera alapú fénykommunikáció a MATLAB segítségével
• A perspektivikus torzítás modellezése az Arcképek és könyvtárban az objektumkövetéshez a MATLAB segítségével
• Intelligens közlekedési lámpák vezérlése MATLAB és képfeldolgozással
• A kártevők ellenőrzése a mezőgazdaság területén képfeldolgozással és MATLAB-szal

Képfeldolgozás projektek Python használatával

A Python egy magas szintű programozási nyelv, és tipikus könyvtára hatalmas és átfogó. A következő digitális képfeldolgozás a projektek a Python koncepcióján alapulnak.

Képfeldolgozás projektek Python használatával

1). Szövegfelismerés képekben a Python által

A kép szövegfelismerése nagyon hasznos lépés a multimédiás tartalmak helyreállításához. A javasolt rendszert a képek szövegének automatikus észlelésére és a vízszintesen társított, nehéz hátterű szöveg eltávolítására használják.

Ez a projekt olyan alkalmazásokon alapul, mint a színcsökkentés technika, az élfelismerés technikája, valamint a szövegterületek és a geometriai elemek elhelyezkedése. A képen látható szöveg nagyon hasznos információkat tartalmaz a különféle típusú dokumentumokhoz.

A szöveg eltávolítása a képről nehéz feladat. A szöveget felismeri, és gond nélkül kivonja az olvasók számára. Ez a projekt egy gyors szöveges lokalizációs technikát alkalmaz a kép összes elérhető éléhez.

2). A sofőr álmosságának észlelése Python használatával

A gépjármű-biztonság és -biztonság új megközelítése egy autonóm területen elsősorban az autóipari rendszerre várható. Napjainkban megnövekedett egy álmos vezetési baleset. Ennek a problémának a leküzdésére itt van egy projektmegoldás, nevezetesen a vezető figyelmeztető rendszere, amely riasztást ad, miközben járművezetés közben figyeli az egyes vezetők szemét.

3). Arcfelismerés Python használatával

A projekt fő célja az arc valós idejű észlelése és az arc folyamatos nyomon követése. Ez egy egyszerű példa az arc detektálására python használatával, és az arcfelismerés helyett bármely más, általunk választott objektumot is felhasználhatunk.

4). Képek eróziója és tágulása

A képfeldolgozáshoz többféle morfológiai művelet áll rendelkezésre. De a képfeldolgozás elvégezhető a képformán alapuló morfológiai műveletek leggyakoribb típusaival, például az Erosion & Dilatációval. Itt az Erosiont használják a kép tulajdonságainak csökkentésére, míg a dilatációt az objektum területének növelésére és jellemzőinek hangsúlyozására.

5.) Egy kép rajzolása Python használatával

Az elmúlt években a image cartomizer-szoftvert alkalmazták a normál kép rajzfilmvé alakításához. Ebben a folyamatban élérzékelésre és kétoldalú szűrőre van szükség. A kétoldalú szűrő megszokta csökkentse a kép színpalettáját. Ezután élfelismerést alkalmazhatunk erre a képre sötét alakú kép létrehozásához. Ezért végül néhány trükk alkalmazható erre a képre, hogy rajzfilm képet kapjon.

IoT alapú képfeldolgozó projektek

Az IoT-n alapuló képfeldolgozó projektek listáját az alábbiakban tárgyaljuk.

Otthoni biztonság az IoT és a digitális képfeldolgozás segítségével

Ezt a projektet egy olyan rendszer megtervezésére használják, amely otthoni biztonság érdekében IoT és digitális képfeldolgozást használ. Ez a rendszer tartalmaz egy digitális fényképezőgépet, érzékelőt, mobilt és ködöt az adatbázissal. Az érzékelők az ajtókeretben helyezkednek el, amely figyelmezteti a kamerát, hogy rákattints a házba belépő személy képére, majd a ködben elküldi az ember képét az adatlapra.

A képek elemzése elvégezhető a detektáláshoz, valamint a kép és a tárolt kép összehasonlításához. Ha a rögzített kép és a tárolt kép sem egyezik, akkor figyelmeztetést küld a ház tulajdonosának.

IoT és konvolúciós hálózati modell alapú hídrepedés-észlelés

A tárgyak internete az információs technológiával együtt fejlődött az erős átjárhatósági jellemzők, számos előny és számos alkalmazás miatt. A szerkezeti tervezésben az IoT kulcsszerepet játszik a hálózati struktúrák fejlesztésében. A leggyakoribb fenyegetés a hídbiztonság repedése. Ezen repedések miatt a híd katasztrófák 90% -a történt. Tehát a hídrepedések azonosítása nagyon fontos a strukturális katasztrófa időben történő csökkentése érdekében. Ennek leküzdésére létrehozzák ezt az IoT-alapú hídrepedés-érzékelő rendszert a híd biztonságának fokozása érdekében, valamint csökkenthető a kockázati tényező.

IoT és Fourier leíró alapú észlelési terület a szétválasztandó jármű számára

Napról napra komolyan megnőttek a közlekedési balesetek. Tehát ezeknek a problémáknak, például a gyorshajtásnak és a torlódásoknak a leküzdéséhez technológiára van szükség. A jármű észlelése és követése a számítógépes látás és az IoT segítségével nagyon fontos elemek az intelligens forgalomfigyelő rendszerben.

A kép szegmentálása során a jármű és a kamera közötti szög összekapcsolódik a jármű mozgatásával. Ez a projekt növeli a kamerák képeit használó járművek észlelési pontosságát. A mozgó területek képkockák közötti különbségek révén kerülnek kinyerésre. Ha egy vagy több jármű átfedésben van, mint egy terület, akkor fel kell osztani a területet. Ez a technika kivon egy felosztandó területet a terület körvonalából. De a járműveket nem lehet megosztani a kivont körvonalon keresztül. Tehát egy új technikát alkalmaznak a hely szétválasztására a Fourier-leíró segítségével. Ezzel a technikával a terület kimutatható.

Intelligens egészségügyi ellátó készlet az IoT és a képfeldolgozás segítségével

A projekt fő koncepciója az, hogy hatékony és jobb egészségügyi szolgáltatásokat nyújtson az IoT-t használó betegeknek. Tehát az orvosok felhasználhatják ezeket az információkat és hatékony eredményt adnak. Ez a projekt tartalmaz néhány olyan funkciót, amelyek segítségével az orvos bárhonnan és bármikor megfigyelheti a beteget. Vészhelyzetben e-mailt vagy üzenetet lehet küldeni az orvosnak a beteg helyzetéről.

Intelligens gazdálkodási rendszer az IoT használatával

A javasolt rendszert, nevezetesen az intelligens gazdálkodási rendszert az IoT-vel tervezték, és ez a rendszer nagyon hasznos a gazdák számára. Az éghajlati helyzeteknél a küszöbértékek rögzíthetők, például hőmérséklet, páratartalom, az adott terület időjárási viszonyaitól függően. A javasolt rendszer elkészíti az öntözés ütemezését, a terepi és az időjárási adattár valós idejű észlelésétől függően.

Beágyazott rendszer alapú képfeldolgozó projektek

A beágyazott rendszer alapú képfeldolgozó projektek listáját az alábbiakban tárgyaljuk.

ANPR alapú útdíj-automatizálás képfeldolgozással

Ezt a projektet az autópályadíj-fizetési rendszer automatikus tervezésére használják az ANPR vagy az automatikus rendszámfelismerés segítségével. Ebben a projektben képfeldolgozási technikával kattintanak a rendszám képére, és ezt a képet szöveggé konvertálják.

Ezt a rendszert mikrokontrollerrel tervezték a rendszámtábla szövegének elemzésére, és automatikusan levonja az összeget, mert az adatokat már tárolják az adatbázisban. Az összeg levonása után a jármű tulajdonosa üzenetet kap.

Matlab alapú daganatfelismerés

A képfeldolgozást különféle orvosi alkalmazásokban használják. A javasolt rendszert egy olyan rendszer megtervezésére használják, amely a képi folyamat és a MATLAB alapján felismeri a tumor helyzetét.

A multimédia védelme a tartalom és az ujjlenyomatok segítségével

Jelenleg a multimédiás védelem növekszik a multimédia és a szellemi tulajdon terjesztésének védelme érdekében. Ez a projekt tartalmat, valamint ujjlenyomatokat használ fel a multimédia felderítésére. Tartalmi ujjlenyomatok használatával a szerzői jogok megsértése a webhelyeken való közzététel után észlelhető. A tartalmi ujjlenyomat rögzíti a multimédiás tartalom tulajdonságait, amelyek felhasználhatók a multimédia objektum egyedi azonosítására. Ebben a projektben egy moduláris struktúrát terveztek a tartalom ujjlenyomat-technikáinak modellezésére és elemzésére.

A vulkán figyelése beágyazott ARM segítségével távoli területeken

Ez a projekt egy rendszert fejleszt, nevezetesen az MVMS-t (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) távoli hozzáférés és a hálózaton belül összekapcsolt különböző modulok révén. Ezt a rendszert nagyon egyszerű felállítani mind a vizsgálati, mind a felügyeleti hálózat számára. Ez a rendszer egy beágyazott rendszer, valamint egy érzékelő és kommunikációs rendszer használatával működik. Az MVMS rendszer főleg egy távoli modulhálózatot (RMN) tartalmaz, amely érzékelők segítségével kábel / vezeték nélküli kapcsolaton keresztül fogadja az adatokat, és hatalmas kapacitástámogatáson tárolja őket.

Ennek a projektnek a felhasználásával többparaméteres rendszer fejleszthető a vulkáni aktivitás figyelemmel kísérésére. A rendszer hozzáférést biztosít a hálózathoz csatlakoztatott távoli és különböző modulokhoz. Ebben a projektben egy ARMTM processzort használnak, amely hatalmas rugalmasságot biztosít a hardver tervezésében. A Linuxot operációs rendszerként használják a kommunikáció, valamint az érzékelők vezérlésére szolgáló alkalmazás egyszerű fejlesztéséhez.

Beágyazott vezérlőrendszerek tervezése és megvalósítása a Scilab segítségével

Ebben a projektben egy beágyazott platformot fejlesztettek ki a beágyazott vezérlőrendszerek tervezéséhez. Ezeket a rendszereket gyors és költséghatékony módon fejlesztik ki. Ez a rendszer nyílt forráskódú szoftverekkel, nevezetesen a Scilab és Linux segítségével építhető fel a fejlesztési költségek csökkentése érdekében. Amikor ez a platform kombinált környezetet ad, akkor a felhasználó elvégezheti a fejlesztési ciklus minden fázisát az ellenőrzési rendszereken belül. Tehát, ha a teljesítmény potenciálisan javul, akkor a fejlesztéshez szükséges idő csökkenthető.

Ezt a rendszert az ipar, az oktatás, a műszerek, az optimalizálás és a képfeldolgozás területén használják. Ez a rendszer továbbfejleszthető, ahol érzékelőket és működtető egységeket használnak

Képfeldolgozó projektek az orvosbiológia területén

Az alábbiakban az orvosbiológiai és a LabVIEW képfeldolgozási projektek képfeldolgozási projektjeit tárgyaljuk.

Hamisítás orvosi képének kimutatása

A javasolt rendszert, nevezetesen a hamisított képek észlelését az orvosi területen, az egészségügyi rendszer használja. Ennek a rendszernek a használatával a kép észlelése elvégezhető, függetlenül attól, hogy a kép megváltozott-e vagy sem. Ez a projekt nagyon hasznos, különösen az egészségügyi osztályon, mert számos esetet regisztráltak a jelentések megváltoztatása kapcsán, hogy egyes bűncselekményeket elrejtsenek. Tehát ennek a projektnek a felhasználásával ez kimutatható.

A rácsban használt Hadoop Framework alapú visszakeresési rendszer az orvosi képhez

A javasolt rendszer az Apache Hadoop keretrendszerrel valósítható meg. Ez egy nyílt forráskódú rácsarchitektúra, amely különféle képformátumokat állít össze, amelyeket a különböző kórházak között hoztak létre képek tárolására, megosztására és visszakeresésére.

Különböző teljesítménymutatók léteznek, mint például a pontosság, a megbízhatóság, a titoktartás, az interoperabilitás és a biztonság. Ennek használatával a betegek adatvédelme és felhasználói hitelesítése érhető el.

Ebben a projektben a textúrán alapuló CBIR (Content-Based Image Retrieval) algoritmust használják a hatékony kép visszakereséséhez. Ez a rendszer teljesítménye Hadoop segítségével ellenőrizhető három aktuális operációs csomóponton keresztül. A javasolt rendszer-visszakeresési idő kísérleti eredmények révén érhető el.

Vérírás prototípus képfeldolgozással

A vércsoport meghatározásának folyamata szükséges a vérátömlesztés kezelése előtt, azonban bizonyos helyzetekben az ember életének veszélye miatt elengedhetetlen a vér gyors kezelése. Ilyen válságos körülmények között derítse ki, hogy a vér típusa kritikus a kevesebb idő miatt.

Ennek a problémának a leküzdésére a javasolt rendszert képfeldolgozással fejlesztik ki. Ezt a rendszert használják a vércsoport meghatározására a lemez teszt és képfeldolgozási módszer alapján. A teljes elemzési eljárás automatizálható ennek a vérfenotipizálásra és az ABO-Rh vérképzésre használt rendszer segítségével.

LabVIEW alapú vezérlő tervezése a Quadcopter számára

A projekt, nevezetesen a quadcopter LabVIEW és képfeldolgozás alapú vezérlőjének tervezése, önálló quadcopter tervezésére szolgál. Ez egy függőlegesen leszálló jármű négy rotorral. Ez a quadcopter pontosan vezérelhető a LabVIEW programozással és képfeldolgozással.

Autonóm gyümölcsszedő robot a LabVIEW segítségével

A projekt fő célja egy autonóm robot megtervezése a gyümölcsök szedésére. Ez a projekt képfeldolgozással és LabVIEW-vel tervezhető a robotkar vezérléséhez. A rögzített kép alapján ez a projekt vezérli a robotkar markolatát a gyümölcsök felszedéséhez.

A rák kimutatása emberi vérmintával mikroszkópos képek segítségével

Ezt a projektet a leukémia típusának kimutatására használják a mikroszkopikus vér mintaképén keresztül. A projekt a mikroszkopikus képek néhány jellemzőjét tartalmazza, mint például a textúra, a színek, a geometria változásainak vizsgálata. Ennek a rendszernek következetesnek, hatékonynak kell lennie, a feldolgozási idő kevesebb, kisebb a hiba, a pontosság magas, kevesebb költség és erős a különböző egyének számára a gyűjtés során minták stb.

Az információk vérmintaképekből történő kivonásával számos előnye van az embereknek, például a vérbetegségek előrejelzése, kezelése és késedelem nélküli megoldása a beteg számára.

Néhány további képfeldolgozási projekt az orvosi területen

• A vérsejtek CNN-alapú osztályozása
• Raspberry Pi alapú endoszkópia alacsony költséggel
• A bőrrák kimutatása
• A cukorbetegek retinopátiája mély tanulással
• Az agydaganat FPGA alapú szegmentálása
• Képfúzió az orvosi területen az FPGA-n keresztül
• Orvosi kép tömörítése veszteség nélkül
• A glaukóma kimutatása Opencv és MATLAB segítségével
• Vesekövek kimutatása ultrahang segítségével
• A tuberkulózis kimutatása röntgensugarakban
• Az emlőrák kimutatása mély tanulással
• Matlab alapú tüdőcsomó detektálás

A képfeldolgozás mini projektek a következőket tartalmazza.

• Képek Erózió és tágulás
• Egérprojekt a Computer Vision alapján
• A jármű parkolási rendszere automatikusan, a képfeldolgozás segítségével
• Szövegolvasó a Computer Vision alapján
• Az emberi cselekvés azonosítása képfeldolgozással
• Intelligens szelfi a Computer Vision segítségével
• Kép rajzolása a Python-szal
• Robot a labdakövetéshez a Raspberry Pi segítségével
• A vezető álmosságának Python-alapú észlelése
• Képfeldolgozás alapú intelligens közlekedési lámpák vezérlése

IEEE képfeldolgozó projektek Python alapján

A Pythonon alapuló IEEE képfeldolgozó projektek listája a következőket tartalmazza.

• Vegyes konvolúció és maradék hálózat-alapú szemfelismerés
• Az IRIS felismerés fogalmi nézete képfeldolgozási technikákon keresztül
• A rejtett ujjlenyomat-érték előrejelzése
• Mély megtérésű neurális hálózatok az emberi cselekvés mélységtérképekkel és testhelyzetekkel történő felismerésére
• LSB módszer fejlesztése színes képeken maszkkal
• MSB előrejelzésen alapuló technika a nagy kapacitású titkosított képek reverzibilis adatainak elrejtéséhez
• Az orvosi képmegosztáshoz használt hatékony kvantum információinak elrejtése
• Malária paraziták detektálása digitális képfeldolgozással
• Az ember azonosítása a szabadfogású sétákból a Gait funkcióval a testtartás alapján
• A nemlineáris dimenziósság csökkentése a képosztályozáshoz a sokrétű tanulás alapján
• Az állatok osztályozása arcképeken keresztül pontszintű fúzióval
• Vizuális titkos rendszerek megosztása számos kép titkosításával
• Biometrikus felismerő rendszer tervező szoftver képfeldolgozással
• A mosoly felismerése a vadonban a transzfertanulás segítségével
• Palm Print Képek szegmentálása számítógéppel a biometrikus kutatáshoz
• A növényi levélbetegség azonosító rendszere
• Kisgyermekek ujjlenyomat-azonosítása
• Digitális bőrgyógyászat
• A mély konvolúciós ideghálózatok értékelése az anyagok osztályozásához
• Az arckifejezés felismerése 2D Gábor szűrővel

Android-alapú képfeldolgozó projektek

Az android alapú képfeldolgozó projektek listája a következőket tartalmazza.

• Arcfelismerés Android és képfeldolgozás alapján
• Telemedicina-rendszer egy mobil szív használatával
• Teljesítmények összehasonlítása az adatcsökkentési módszerekben
• Biztonsági videó küldése WiMAX-on keresztül a jármű kommunikációjában
• A lokalizációs robot vezérlése Android okostelefon segítségével
• Kis fogyasztású rendszer tervezése az ember által hordozott érzékelésre
• Az Empirical for Digit Recognition Approaches értékelése Android segítségével
• Intelligens gazdálkodási rendszer az IoT és az Android használatával

-Így ez mind a digitális képfeldolgozó projekt témái , képfeldolgozás a Matlab segítségével , és Piton . Több is van IEEE dokumentumok a képfeldolgozásról amelyek rendelkezésre állnak a piacon, valamint a képfeldolgozás alkalmazásai, amelyek orvosi, javítás és helyreállítás, képátvitel, képszín feldolgozás, robot látása stb. részei. Itt van egy kérdés az Ön számára, milyen lépésekkel jár digitális képfeldolgozás?