În prezent, „Procesarea imaginii” este utilizată în mod normal de o gamă largă de aplicații și în diferite tipuri de electronice, cum ar fi computerele, camerele digitale, telefoanele mobile etc. Proprietățile imaginii pot fi schimbate cu cea mai mică investiție, cum ar fi îmbunătățirea contrastului, detectarea frontierelor, măsurarea intensității și aplicarea diferitelor funcții matematice pentru a îmbunătăți imaginea. Chiar dacă aceste metode pot fi foarte influente, consumatorul controlează frecvent imaginile cu depozitul, dar înțelegerea valorilor fundamentale din spatele rutinei de procesare a imaginii fără efort este rară. Deși acest lucru poate fi potrivit pentru unele persoane, acesta duce frecvent la o imagine care este coruptă pe scară largă. În acest articol, vom discuta elementele de bază ale procesării imaginilor și proiecte de procesare digitală a imaginilor folosind MATLAB , Piton , etc.

Ce este procesarea imaginilor?

Metoda de procesare a imaginii este utilizată pentru a face unele procese pe o imagine, cum ar fi o îmbunătățire a imaginii sau pentru a elimina unele date funcționale din imagine. Procesarea imaginilor este un fel de procesare semnal , unde intrarea este o imagine, precum și ieșirea, sunt caracteristici sau caracteristici aliate cu imaginea.

Prelucrarea digitală a imaginilor

În prezent, tehnica de procesare a imaginii este foarte utilizată în diferite industrii, care este utilizată pentru a forma regiuni de investigare de bază în inginerie, precum și în diferite discipline. Practic, etapele de procesare a imaginii pas cu pas sunt discutate mai jos.

Faceți clic pe imagine folosind camere digitale
Studierea și operarea imaginii
Ieșirea imaginii poate fi modificată pe baza analizei imaginii.

Prelucrarea imaginilor se poate face prin utilizarea a două metode și anume procesarea imaginii analogice, precum și procesarea digitală a imaginii. Tehnica primară de procesare a imaginii (analogică) este utilizată pentru fotografii, tipăriri. Etc. Analistul imaginii folosește diferite elemente de bază ale înțelegerii în timp ce folosește unele dintre tehnicile de imagine. Tehnica de procesare secundară a imaginii (digitală) va ajuta la analiza imaginii digitale utilizând un computer.

Proiecte de procesare a imaginilor

Următoarele lista proiectelor de procesare a imaginilor este discutat mai jos.

Proiecte de procesare a imaginilor

1). Robot de urmărire a mingii bazat pe Raspberry Pi

Acest proiect este obișnuit construiește un robot pentru urmărirea bilelor folosind Raspberry Pi. Aici acest robot folosește o cameră pentru a captura imaginile, precum și pentru a efectua procesarea imaginilor pentru urmărirea mingii. Acest proiect folosește un pi de zmeură modulul camerei ca microcontroler pentru urmărirea mingii și permite codul Python pentru analiza imaginii.

2). Verificarea supravegherii cu telefonul Android

Acest proiect este foarte util pentru monitorizarea locurilor publice precum birouri, case, utilizând o aplicație Android. Folosind aceasta, puteți captura imaginile, monitoriza și înregistra videoclipurile în direct.

Sistemul propus necesită o sursă de alimentare, o cameră Raspberry Pi, o cameră Pi și un telefon Android. Și, de asemenea, un sistem de operare bazat pe Linux pentru Raspberry Pi și configurarea fișierelor camerei. Videoclipul poate fi înregistrat cu ajutorul software-ului de mișcare unde mișcarea este prezentă în cameră.

“cum funcționează un fotodetector ”

3). Detectarea falsului de imagine medicală

Acest proiect este utilizat în sistemul de sănătate pentru recunoașterea falsă a imaginii pentru a confirma că imaginea este sau nu asociată cu imaginea medicală.

Principiul de lucru al acestui proiect este pe o diagramă de zgomot a unei imagini, folosește un filtru de eșec cu rezoluție multiplă și oferă ieșirea clasificatorilor, cum ar fi învățarea extremă și vectorul de suport.

Harta zgomotului este formată într-o sursă de calcul la limită, deoarece clasificarea și filtrarea sunt finalizate într-o sursă de bază de cloud computing. În mod similar, acest proiect funcționează fără efort. Cerința lățimii de bandă este, de asemenea, foarte rezonabilă pentru acest proiect.

4). Identificarea actului uman prin prelucrarea imaginilor

Acest proiect este folosit pentru a identifica actul uman prin procesarea imaginilor în timp real, iar intenția principală este de a comunica gesturile identificate folosind sistemul camerei.

Acest sistem începe să recunoască actul uman dat în baza de date, deoarece transmite semnele de activare către aranjamentul camerei pentru înregistrarea și stocarea fluxului video în sistem.

Procesul de potrivire a modelelor este utilizat pentru a acționa acum de la conturul înregistrat video direct. Imaginea din videoclip este evaluată intern de baza de date și, în cele din urmă, va primi o / p.

Proiecte de prelucrare a imaginilor digitale IEEE

Tehnica procesării digitale a imaginii este utilizată pentru a îmbunătăți calitatea unei imagini prin aplicarea operațiilor aritmetice. Proiectele bazate pe procesarea imaginilor implică în principal modificarea imaginii și identificarea bidimensională a semnalului și îmbunătățirea acestuia prin contrast cu un semnal normal. Listele proiectelor de prelucrare a imaginilor digitale IEEE pentru studenții ingineri includ următoarele.

Detectarea rapidă și puternică a vehiculelor în mișcare în videoclipuri aeriene cu ferestre glisante
Eliminarea Haze pentru imagini subacvatice pe baza contrastului și îmbunătățirii culorii folosind metoda de fuziune.
Set de imagini bazat pe recunoașterea feței cu funcții simultane și învățare în dicționar
Analize video pentru monitorizarea traficului
Analiza și detectarea strigătului sugarului
Protecție eficientă a palmelor bazată pe WSN de larvele RPW
Recunoașterea mersului prin Active Energy Image & Gabor wavelet
Recunoașterea activității umane prin rețele neuronale
Detectarea cancerului pulmonar cu procesare digitală a imaginilor peste imagini scanate CT
Compresia bazată pe interpolare polinomială a imaginii fractale
Segmentarea bazată pe tehnica de concentrare hibridă a tumorii cerebrale
Fuziunea imaginii în domeniul medical prin combinarea SVD și transformarea lui Shearlet
Comparație la nivel de pixeli și nivel de caracteristici utilizând tehnici de fuziune a imaginilor
Clasificarea florii prin procesarea imaginilor bazată pe rețeaua neuronală
Fuziunea imaginii în câmpul medical utilizând tehnica comună rară
O fuziune a imaginii prin satelit cu transformări rapide de curbă discretă
Metoda de compresie fără pierderi pentru imagini cu tehnici combinate
Screeningul bolii retiniene folosind modele binare locale
Clasificarea boabelor de orez prin procesarea imaginii
Evaluarea calității cerealelor de orez prin tehnici morfologice

Proiecte de procesare a imaginilor folosind MATLAB

MATLAB sau laboratorul matricial este un limbaj de programare la nivel înalt care vă permite să executați sarcini solicitante din punct de vedere computerizat mai repede decât cu alte limbaje de programare precum C, CPP etc. Dar MATLAB este foarte ușor de înțeles și util pentru calculele matricei numerice rapide. Următoarele proiecte de procesare a imaginilor se bazează pe conceptul MATLAB.

Proiecte MATLAB

1). Sistem de identificare a valutei

Identificarea monedei diferitelor țări este foarte dificilă. Principala intenție a acestui proiect este de a ajuta cetățenii să rezolve această problemă. Dar, sistemele de identificare a monedei se bazează pe analiza imaginii și nu sunt complet suficiente.

Procesul acestui proiect devine automat și puternic, iar acest sistem folosește ca exemplu de renminbi chinezi (RMB) și Suedia SEK pentru a demonstra tehnicile.

2). Control inteligent al semaforului folosind procesarea imaginilor

Zi de zi, problema traficului a devenit o problemă majoră în India, din cauza numărului tot mai mare de autovehicule. Din acest motiv, trebuie să utilizați semnalele de trafic care pot face verificarea în timp real a compacității traficului. Acest proiect utilizează un aranjament de procesare a imaginilor pentru controlul traficului într-un mod ușor prin captarea imaginilor de trafic la intersecții. O procedură pas cu pas pentru modificarea duratei semaforului depinde de densitatea traficului de la intersecțiile la un semnal de trafic.

3). Image Slider folosind MATLAB

Proiectul glisor de imagine este utilizat pentru a controla imaginile de fundal cu mișcarea mâinii folosind MATLAB. Această sarcină poate fi realizată prin combinarea unui număr de funcții.

Acest proiect folosește o cameră web pentru a captura imaginea, iar dacă imaginea are un fundal consistent, atunci rezultatul va fi fals. Deci, trebuie să menținem în mod consecvent fundalul. Aplicațiile acestui proiect includ în principal controlul electrocasnicelor, electrocasnice etc.

4). Sistem automat de parcare a vehiculelor

În zilele noastre, există multe orașe din întreaga lume care se confruntă cu multe probleme legate de parcarea vehiculelor datorită disponibilității mai mici a locurilor de parcare, a prețurilor ridicate ale terenurilor etc. Pentru a depăși această problemă aici este o soluție și anume un sistem de parcare automată.

“cum funcționează încărcătoarele de telefon ”

Sistemul propus este utilizat în locuri publice, cum ar fi hoteluri, birouri, teatre, case, spitale, stadioane, aeroporturi etc. Există mai multe avantaje prin utilizarea acestui sistem, cum ar fi că ocupă mai puțin spațiu, necesită mai puțin timp pentru preluare, precum și livrarea mașină, siguranță și securitate pentru vehicul împotriva furturilor.

Proiecte de procesare a imaginilor bazate pe MATLAB

Termenul MATLAB înseamnă MATrix LABoratory și este limbajul de programare din a 4-a generație. Acest limbaj de programare permite funcții, manipulări ale matricei, graficarea datelor, crearea interfeței cu utilizatorul, implementarea algoritmilor etc. Acest limbaj este utilizat în aplicațiile de procesare a imaginilor, institute de cercetare, etc. Lista proiectelor bazate pe MATLAB este procesată mai jos.

Recunoașterea plăcuței de înmatriculare prin procesarea imaginilor și MATLAB
Recunoașterea emoției feței în timp real folosind MATLAB
Detectarea șoferului somnoros în timp real cu MATLAB
Recunoașterea scrisului de mână cu MATLAB și procesarea imaginilor
Detecția bazată pe MATLAB a pietrei la rinichi
Verificarea semnăturii bazată pe MATLAB
Comprimarea imaginii color folosind MATLAB
Clasificarea bazată pe MATLAB a categoriei de imagini
Detectarea bazată pe MATLAB a cancerului de piele
Sistem de marcare a prezenței folosind Procesarea imaginilor și MATLAB
Detectarea tumorii hepatice folosind MATLAB
Segmentarea IRIS folosind codul MATLAB
Detectarea bolilor pielii folosind MATLAB
Proiectare și implementare platformă low-cost pentru imagistica de diagnosticare în timp real cu MATLAB
Sistem de detectare biometrică cu Unimodal și Multimodal cu MATLAB
Analiza aspectului fix-point bazată pe MATLAB pentru sistemele de infrastructură fără fir cu MATLAB
Comunicații ușoare bazate pe camere de telefon mobil cu MATLAB
Modelarea distorsiunii de perspectivă în imagini de față și bibliotecă pentru urmărirea obiectelor cu MATLAB
Controlul semaforului inteligent cu MATLAB și procesarea imaginilor
Controlul dăunătorilor în domeniul agricol cu procesarea imaginilor și MATLAB

Proiecte de procesare a imaginilor folosind Python

Python este un limbaj de programare la nivel înalt și biblioteca sa tipică este atât de mare, cât și cuprinzătoare. Următoarele prelucrarea digitală a imaginilor proiectele se bazează pe conceptul Python.

Proiecte de procesare a imaginilor cu Python

1). Recunoașterea textului în imagini de către Python

Recunoașterea textului unei imagini este un pas foarte util pentru a obține recuperarea conținutului multimedia. Sistemul propus este utilizat pentru detectarea automată a textului din imagini și eliminarea textului asociat orizontal cu fundaluri dificile.

Acest proiect se bazează pe aplicații precum o tehnică de reducere a culorii, o tehnică pentru recunoașterea muchiilor, precum și localizarea zonelor de text și a obiectelor geometrice. Textul de pe imagine conține informații foarte utile pentru diferite tipuri de documente.

Eliminarea textului dintr-o imagine este o treabă dificilă. Textul este detectat și extras pentru cititori fără probleme. Acest proiect utilizează o tehnică rapidă de localizare a textului pentru toate marginile realizabile din imagine.

2). Detectarea somnolenței șoferului folosind Python

O nouă abordare a siguranței și securității automobilelor într-o zonă autonomă este așteptată în primul rând pentru sistemul auto. În zilele noastre, s-a accentuat un accident de conducere somnolent. Pentru a depăși această problemă, iată o soluție de proiect și anume sistemul de alertă a șoferului, care dă o alertă urmărind ochii fiecărui șofer în timp ce conduce un vehicul.

3). Detectarea feței folosind Python

Obiectivul principal al acestui proiect este detectarea feței în timp real și, de asemenea, urmărirea feței în mod continuu. Acesta este un exemplu ușor pentru detectarea feței folosind python și, în loc de detectarea feței, putem folosi și orice alt obiect la alegere.

4). Eroziune și dilatare a imaginilor

Există mai multe tipuri de operații morfologice disponibile pentru procesarea imaginilor. Dar, procesarea imaginii se poate face folosind cele mai frecvente tipuri de operații morfologice bazate pe forma imaginii, cum ar fi Eroziune și dilatare. Aici, Eroziunea este utilizată pentru a reduce caracteristica unei imagini, în timp ce dilatarea este utilizată pentru a mări aria și a sublinia caracteristicile unui obiect.

5). Desenarea unei imagini folosind Python

În ultimii ani, software-ul cartomizator de imagini a fost folosit pentru a converti imaginea normală într-o imagine de desene animate. În acest proces, sunt necesare detectarea muchiilor și filtrul bilateral. Bilateral filtru este folosit pentru reduceți paleta de culori a unei imagini. Ulterior, putem aplica detecția marginilor acestei imagini pentru a genera o imagine în formă întunecată. Prin urmare, în cele din urmă, se pot aplica câteva trucuri pentru această imagine pentru a obține o imagine de desene animate.

Proiecte de procesare a imaginilor bazate pe IoT

Lista proiectelor de procesare a imaginilor bazate pe IoT este discutată mai jos.

Securitate la domiciliu folosind IoT și procesarea digitală a imaginilor

Acest proiect este folosit pentru a proiecta un sistem care utilizează IoT și procesarea digitală a imaginilor pentru securizarea casei. Acest sistem include o cameră digitală, un senzor, un telefon mobil și ceață cu baza de date. Senzorii sunt localizați în cadrul ușii care oferă o alertă camerei pentru a face clic pe o imagine a unei persoane care intră în casă, după care aceasta trimite imaginea persoanei în foaia tehnică din ceață.

Analiza imaginilor poate fi realizată atât pentru detectarea, cât și pentru compararea imaginii cu cea stocată. Dacă atât imaginea capturată, cât și imaginea stocată nu se potrivesc, atunci aceasta dă o alertă proprietarului casei.

IoT & Convolutional Network Model based Bridge Crack Detection

Internetul obiectelor s-a dezvoltat împreună cu tehnologia informației datorită caracteristicilor puternice de permeabilitate, numeroaselor avantaje și mai multor aplicații. În ingineria structurală, IoT joacă un rol cheie în dezvoltarea structurilor de rețea. Cea mai frecventă amenințare este fisura pentru siguranța podului. Din cauza acestor crăpături, 90% dintre dezastrele de pe pod au avut loc. Deci, identificarea fisurilor podului este foarte importantă pentru a reduce dezastrul structural în timp. Pentru a depăși acest lucru, acest sistem de detectare a fisurilor de pod bazat pe IoT este creat pentru a spori siguranța podului, precum și un factor de risc poate fi redus.

IoT & Fourier Descriptor bazat pe zona de detectare a vehiculului pentru separare

Zi de zi, accidentele rutiere au crescut serios. Deci, pentru a depăși aceste probleme, cum ar fi viteza, precum și congestia, este necesară tehnologia. Detectarea și urmărirea vehiculului folosind viziunea computerizată și IoT sunt elemente foarte esențiale în sistemul inteligent de monitorizare a traficului.

În timpul segmentării imaginii, unghiul dintre vehicul și cameră va avea o conexiune pentru a deplasa vehiculul. Acest proiect îmbunătățește precizia de detectare a vehiculelor care utilizează imagini cu cameră. Zonele care se deplasează vor fi extrase prin diferențe între cadre. Dacă unul sau mai multe vehicule sunt suprapuse ca o zonă, atunci trebuie să împărțiți zona. Această tehnică va extrage o zonă care va fi împărțită din conturul zonei. Dar nu este posibil să împărțiți vehiculele prin conturul extras. Deci, o nouă tehnică este implementată pentru a separa locul folosind descriptorul Fourier. Prin utilizarea acestei tehnici se poate detecta zona.

Trusă inteligentă de îngrijire a sănătății folosind IoT și procesarea imaginilor

Principalul concept al acestui proiect este de a oferi servicii de sănătate eficiente și mai bune pacienților care utilizează un IoT. Deci, medicii ar putea folosi aceste informații și vor da un rezultat eficient. Acest proiect include câteva caracteristici pentru a observa pacientul de către medic de oriunde și oricând. Într-o situație de urgență, un e-mail sau un mesaj poate fi trimis medicului cu privire la situația pacientului.

Sistemul Smart Farming care utilizează IoT

Sistemul propus și anume sistemul agricol inteligent este conceput cu IoT și acest sistem este foarte util pentru fermieri. Pentru situațiile climatice, valorile pragului pot fi fixate, cum ar fi temperatura și umiditatea, în funcție de condițiile meteorologice din acea zonă specifică. Sistemul propus va genera programul de irigare în funcție de detectarea datelor în timp real din câmp și depozitul meteo.

Proiecte de procesare a imaginilor bazate pe sistem încorporat

Lista proiectelor de procesare a imaginilor bazate pe sistem încorporat este discutată mai jos.

Automatizarea taxelor bazate pe ANPR folosind procesarea imaginilor

Acest proiect este utilizat pentru a proiecta automat un sistem de plată a taxelor, utilizând ANPR sau recunoașterea automată a numărului de înmatriculare. În acest proiect, se folosește o tehnică de procesare a imaginii pentru a face clic pe imaginea plăcuței de înmatriculare și a converti această imagine în text.

Acest sistem este proiectat cu un microcontroler pentru a analiza textul plăcuței de înmatriculare și deduce automat suma, deoarece datele vor fi deja stocate în baza de date. Odată dedusă suma, proprietarul vehiculului va primi un mesaj.

Recunoașterea tumorii bazată pe Matlab

Prelucrarea imaginilor este utilizată în diferite aplicații medicale. Sistemul propus este utilizat pentru a proiecta un sistem pentru a detecta poziția tumorii pe baza procesului de imagine și a MATLAB.

Protecția multimedia prin conținut și amprente digitale

În prezent, protecția multimedia a crescut pentru a proteja distribuția multimedia și a proprietății intelectuale. Acest proiect folosește conținut, precum și amprente digitale pentru a detecta multimedia. Prin utilizarea amprentelor digitale de conținut, încălcările drepturilor de autor pot fi detectate odată publicate pe site-uri web. O amprentă digitală de conținut captează proprietățile conținutului multimedia, care pot fi utilizate pentru identificarea unică a obiectului multimedia. În acest proiect, o structură modulară este proiectată pentru modelarea și analiza tehnicilor de amprentă digitală pentru conținut.

Monitorizarea vulcanului utilizând ARM încorporat în zone îndepărtate

Acest proiect dezvoltă un sistem și anume MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) prin acces la distanță și diferite module conectate într-o rețea. Acest sistem este foarte simplu de configurat atât pentru rețeaua de investigare, cât și de monitorizare. Acest sistem funcționează utilizând un sistem încorporat împreună cu un senzor și un sistem de comunicații. Sistemul MVMS include în principal o rețea de module la distanță (RMN) care primește datele printr-un cablu / legături wireless folosind senzori și le stochează pe suport de capacitate imensă.

Prin utilizarea acestui proiect, se poate dezvolta un sistem multi-parametru pentru monitorizarea activității vulcanice. Sistemul permite accesul la module la distanță și diferite conectate într-o rețea. În acest proiect, un procesor ARM ™ este utilizat pentru a oferi o flexibilitate imensă în proiectarea hardware. Linux este utilizat ca sistem de operare pentru dezvoltarea ușoară a aplicației pentru controlul comunicațiilor, precum și a senzorilor.

Proiectarea și implementarea sistemelor de control încorporate utilizând Scilab

În acest proiect, este dezvoltată o platformă încorporată pentru proiectarea sistemelor de control încorporate. Aceste sisteme sunt dezvoltate într-un mod rapid și rentabil. Acest sistem poate fi construit cu software open-source și anume Scilab și Linux pentru a reduce costurile de dezvoltare. Atunci când această platformă oferă un mediu combinat, atunci utilizatorul poate efectua toate fazele ciclului de dezvoltare în cadrul sistemelor de control. Deci, atunci când performanța este potențial îmbunătățită, atunci timpul necesar dezvoltării poate fi redus.

Acest sistem este utilizat în domeniile industriei, educației, instrumentelor, optimizării și procesării imaginilor. În plus, acest sistem poate fi dezvoltat acolo unde sunt utilizați senzori și actuatoare

Proiecte de prelucrare a imaginilor în ingineria biomedicală

Proiectele de procesare a imaginilor în cadrul proiectelor de procesare a imaginilor biomedicale și LabVIEW sunt discutate mai jos.

Detectarea imaginii medicale falsificate

Sistemul propus și anume detectarea imaginilor falsificate în domeniul medical este utilizat în sistemul de sănătate. Prin utilizarea acestui sistem, detectarea imaginii se poate face indiferent dacă imaginea este modificată sau nu. Acest proiect este foarte util în special în departamentul de asistență medicală, deoarece există multe cazuri înregistrate cu privire la schimbarea rapoartelor pentru a ascunde unele infracțiuni. Deci, folosind acest proiect, acest lucru poate fi detectat.

Sistem de recuperare bazat pe Hadoop Framework pentru imagini medicale utilizat în Grid

Sistemul propus poate fi implementat folosind cadrul Apache Hadoop. Aceasta este o arhitectură de rețea cu o sursă deschisă, care compilează o varietate de formate de imagine și stabilite între diferite spitale pentru stocarea, partajarea și recuperarea imaginilor.

Există valori de performanță diferite, cum ar fi îmbunătățirea preciziei, fiabilității, confidențialității, interoperabilității și securității. Utilizând acest lucru, se poate realiza confidențialitatea pacientului și autentificarea utilizatorului.

În acest proiect, algoritmul CBIR (Content-Based Image Retrieval) bazat pe textură este utilizat pentru recuperarea unei imagini eficiente. Această performanță a sistemului poate fi verificată cu ajutorul Hadoop prin trei noduri operative curente. Timpul de recuperare a sistemului propus poate fi atins prin rezultate experimentale.

Un prototip de tipare a sângelui folosind procesarea imaginilor

Procesul de determinare a grupei de sânge este necesar înainte de gestionarea unei transfuzii de sânge, însă în anumite situații, din cauza riscului vieții unei persoane, este esențial să gestionăm rapid sângele. În aceste situații de criză, aflați că tipul de sânge este esențial din cauza timpului mai mic.

“trageți în sus vs trageți în jos rezistor ”

Pentru a depăși această problemă, sistemul propus este dezvoltat prin utilizarea procesării imaginilor. Acest sistem este utilizat pentru a determina grupa de sânge pe baza metodei de testare a plăcii și de procesare a imaginii. Întreaga procedură de analiză poate fi automatizată cu ajutorul acestui sistem utilizat pentru fenotiparea sângelui și tiparea sângelui ABO-Rh.

Proiectarea controlerului pentru Quadcopter bazată pe LabVIEW

Proiectul și anume proiectarea controlerului LabVIEW și a procesorului de imagine pentru quadcopter este utilizat pentru a proiecta un quadcopter autonom. Acesta este un vehicul de aterizare verticală cu patru rotoare. Acest quadcopter poate fi controlat precis prin programarea LabVIEW și procesarea imaginilor.

Robot autonom de culegere a fructelor folosind LabVIEW

Scopul principal al acestui proiect este de a proiecta un robot autonom pentru culegerea fructelor. Acest proiect poate fi proiectat cu procesare de imagini și LabVIEW pentru controlul brațului robotului. Pe baza imaginii capturate, acest proiect controlează prinderea robotică a brațelor pentru ridicarea fructelor.

Detectarea cancerului prin eșantion de sânge uman folosind imagini microscopice

Acest proiect este utilizat pentru a detecta tipul de leucemie prin imaginea de probă a sângelui microscopic. Proiectul include unele caracteristici ale imaginilor microscopice, cum ar fi examinarea modificărilor de textură, culori, geometrie etc. Acest sistem trebuie să fie consecvent, eficient, timpul de procesare este mai mic, eroare mai mică, precizia este mare, costuri mai mici și puternice pentru diferiți indivizi în timp ce colectează probe etc.

Prin extragerea informațiilor din imaginile cu probe de sânge, există multe avantaje pentru oameni, cum ar fi prezicerea, tratarea și rezolvarea fără întârziere a bolilor de sânge pentru un pacient.

Mai sunt câteva proiecte de prelucrare a imaginilor în domeniul medical

Clasificarea bazată pe CNN a celulelor sanguine
Endoscopie bazată pe Raspberry Pi cu cost redus
Detectarea cancerului de piele
Retinopatia diabeticului cu învățare profundă
Segmentarea tumorilor cerebrale bazată pe FPGA
Image Fusion în domeniul medical prin FPGA
Comprimarea imaginii medicale fără pierderi
Detectarea glaucomului folosind Opencv și MATLAB
Detectarea pietrelor la rinichi prin ultrasunete
Detectarea tuberculozei în raze X.
Detectarea cancerului de sân prin învățare profundă
Detectarea nodulului pulmonar pe bază de Matlab

Lista de mini proiecte de procesare a imaginilor include următoarele.

Imagini Eroziune și dilatare
Proiect Mouse bazat pe computer Vision
Sistem de parcare a vehiculului folosind automat procesarea imaginilor
Scanner de text bazat pe computer Vision
Identificarea actului uman prin procesarea imaginilor
Selfie inteligent folosind computer Vision
Imagine Desene animate cu Python
Robot pentru urmărirea mingii folosind Raspberry Pi
Detectarea somnolenței șoferului bazată pe Python
Controlul bazat pe Procesarea imaginii Semaforului inteligent

Proiecte de procesare a imaginilor IEEE bazate pe Python

Lista proiectelor de procesare a imaginilor IEEE bazate pe Python include următoarele.

Convoluție mixtă și recunoaștere oculară bazată pe rețea
Recunoaștere IRIS Vizualizare conceptuală prin tehnici de procesare a imaginilor
Predicția valorii de amprentă ascunsă
Rețele neuronale cu convoluție profundă pentru recunoașterea acțiunii umane cu hărți și posturi de adâncime
Dezvoltarea metodei LSB în imagini colorate cu mască
Tehnică bazată pe predicții MSB pentru ascunderea datelor reversibile cu capacitate mare pentru imagini criptate
Ascunderea informațiilor despre o cantitate eficientă utilizată pentru partajarea de imagini medicale de la distanță
Detectarea paraziților malariei prin prelucrarea digitală a imaginilor
Identificarea omului din mersul liber cu caracteristica mersului pe baza posturii
Reducerea dimensiunii neliniare pentru clasificarea imaginilor pe baza învățării multiple
Clasificarea animalelor prin imagini faciale cu fuziune la nivel de scor
Partajarea schemelor secrete vizuale prin criptarea numeroaselor imagini
Software de proiectare a sistemului de recunoaștere biometrică prin procesarea imaginilor
Detectarea zâmbetului în sălbăticie prin învățarea prin transfer
Segmentarea imaginilor imprimate în palmă asistată de computer pentru cercetarea biometrică
Sistemul de identificare a bolii frunzelor plantelor
Identificarea amprentelor digitale pentru copii mici
Dermatologie digitală
Evaluarea rețelelor neuronale de convoluție profundă pentru clasificarea materialelor
Recunoașterea expresiei faciale cu filtrul Gabor 2D

Proiecte de procesare a imaginilor bazate pe Android

Lista proiectelor de procesare a imaginilor bazate pe Android include următoarele.

Recunoaștere facială bazată pe Android și procesarea imaginilor
Sistem de telemedicină care utilizează un cardiac mobil
Compararea performanțelor în metodele de reducere a datelor
Expediere video de siguranță prin WiMAX în cadrul comunicațiilor vehiculului
Controlul robotului pentru localizare utilizând smartphone-ul Android
Proiectarea unui sistem de consum redus de energie pentru detectarea transmisiilor umane
Evaluarea abordărilor empirice pentru recunoașterea cifrelor folosind Android
Sistem Smart Farming folosind IoT și Android

-Astfel, totul este despre digital subiecte de procesare a imaginilor , procesarea imaginilor folosind Matlab , și Piton . Sunt câteva Hârtii IEEE privind prelucrarea imaginilor care sunt disponibile pe piață și aplicațiile de procesare a imaginilor implicate în domeniul medical, îmbunătățirea și restaurarea, transmiterea imaginii, procesarea culorii imaginii, viziunea unui robot etc. Iată o întrebare pentru dvs., care sunt pașii implicați în procesare digitală a imaginii?