Projekti obdelave slik za študente tehnike

Dandanes se 'obdelava slik' običajno uporablja v številnih aplikacijah in v različnih vrstah elektronike, kot so računalniki, digitalni fotoaparati, mobilni telefoni itd. Lastnosti slike je mogoče spremeniti z najmanjšimi naložbami, kot so izboljšanje kontrasta, zaznavanje robov, merjenje intenzivnosti in za izboljšanje slik uporabite različne matematične funkcije. Čeprav so te metode lahko zelo vplivne, potrošnik slike pogosto nadzoruje z odlagališčem, vendar je razumevanje temeljnih vrednot, ki stojijo za rutino obdelave slik, redko. Čeprav je to morda primerno za nekatere osebe, pogosto privede do slike, ki je močno pokvarjena. V tem članku bomo obravnavali osnove obdelave slik in projekti digitalne obdelave slik z uporabo MATLAB-a , Python itd.

Kaj je obdelava slik?

Način obdelave slike se uporablja za izvajanje nekaterih postopkov na sliki, kot je izboljšava slike, ali za odstranitev nekaterih funkcionalnih podatkov s slike. Obdelava slik je ena vrsta obdelava signalov , kjer je vhod slika, kot tudi izhod, značilnosti ali značilnosti, povezane s sliko.

Digitalna obdelava slik

Trenutno se tehnika obdelave slik zelo uporablja v različnih panogah, ki se uporablja za oblikovanje temeljnih raziskovalnih regij tako v inženirstvu kot tudi v različnih disciplinah. V bistvu so koraki po korakih obdelave slik obravnavani spodaj.

• Kliknite sliko z digitalnimi fotoaparati
• Preučevanje in upravljanje slike
• Izhod slike je mogoče spremeniti na podlagi analize slike.

Obdelavo slik lahko izvedemo z dvema metodama, in sicer z analogno obdelavo slike in digitalno obdelavo slik. Primarna tehnika obdelave slik (analogna) se uporablja za fotografije in izpise. Itd. Image analitik uporablja različne osnove razumevanja, medtem ko uporablja nekatere slikovne tehnike. Tehnika sekundarne obdelave slik (digitalna) bo pomagala pri digitalni analizi slike z uporabo računalnika.

Projekti za obdelavo slik

Naslednji seznam projektov za obdelavo slik je obravnavano spodaj.

Projekti za obdelavo slik

1). Robot za sledenje kroglic na osnovi Raspberry Pi

Ta projekt je vajen zgraditi robota za sledenje kroglicam z uporabo Raspberry Pi. Tukaj ta robot uporablja kamero za zajemanje slik, pa tudi za obdelavo slik za sledenje žogi. Ta projekt uporablja malina pi modul kamere kot mikrokrmilnik za sledenje žogici in omogoča kodo Python za analizo slike.

2). Preverjanje nadzora s telefonom Android

Ta projekt je zelo koristen za spremljanje javnih mest, kot so pisarne, domovi, z aplikacijo za Android. Z uporabo tega lahko zajemate slike, spremljate in snemate video posnetke v živo.

Predlagani sistem zahteva napajanje, Raspberry Pi, kamero Pi in telefon s sistemom Android. In tudi operacijski sistem, ki temelji na Linuxu za Raspberry Pi in konfiguriranje datotek kamer. Videoposnetek lahko posnamete s pomočjo programske opreme za gibanje, kjer je gibanje prisotno v sobi.

3). Ponarejanje medicinske podobe

Ta projekt se v zdravstvenem sistemu uporablja za lažno prepoznavanje slik, da se potrdi, da je slika povezana z zdravstveno sliko ali ne.

Načelo tega projekta je na diagramu hrupa slike, uporablja filter ločljivosti z več ločljivostmi in daje rezultate klasifikatorjem, kot sta ekstremno učenje in podporni vektor.

Zemljevid hrupa je oblikovan v robnem računalniškem viru, medtem ko sta klasifikacija in filtriranje zaključena v jedrnem viru računalništva v oblaku. Podobno tudi ta projekt deluje brez napora. Zahteva po pasovni širini je tudi za ta projekt zelo razumna.

4). Prepoznavanje človeškega dejanja s pomočjo obdelave slik

Ta projekt se uporablja za prepoznavanje človeškega dejanja z obdelavo slik v realnem času, njegov glavni namen pa je sporočiti identificirane geste s pomočjo sistema kamer.

Ta sistem začne s prepoznavanjem človeškega dejanja, podanega v zbirki podatkov, ko prenaša znake za aktiviranje v razporeditev kamere za snemanje in shranjevanje video toka v sistemu.

Postopek ujemanja vzorcev se uporablja za izvedbo dejanj iz posnetega videoposnetka naravnost. Sliko iz videoposnetka interna oceni baza podatkov in končno bo dobil o / p.

Projekti digitalne obdelave slik IEEE

Tehnika digitalne obdelave slike se uporablja za izboljšanje kakovosti slike z uporabo aritmetičnih operacij. Projekti, ki temeljijo na obdelavi slik, vključujejo predvsem spreminjanje slike in dvodimenzionalno identifikacijo signala ter njegovo izboljšanje s kontrastom z običajnim signalom. Seznami projektov digitalne obdelave slik IEEE za študente tehnike vključujejo naslednje.

• Hitro in močno zaznavanje vozil v zračnih video posnetkih z drsnimi okni
• Odstranjevanje meglice za podvodne slike na osnovi kontrasta in izboljšanja barve z uporabo fuzijske metode.
• Nabor slik na osnovi prepoznavanja obrazov s simultanim učenjem funkcij in slovarjev
• Analitika videa za spremljanje prometa
• Analiza in zaznavanje otroškega joka
• WSN temelji na Palmsovi učinkoviti zaščiti pred ličinami RPW
• Prepoznavanje hoje skozi aktivno energijo Image & Gabor wavelet
• Prepoznavanje človeške dejavnosti prek nevronskih mrež
• Odkrivanje raka pljuč z digitalno obdelavo slik preko CT slik
• Stiskanje fraktalne slike na osnovi polinomske interpolacije
• Segmentacija možganskega tumorja na osnovi tehnike hibridnega grozdenja
• Zlitje slike na medicinskem področju skozi kombiniranje in preoblikovanje SVD Shearlet
• Primerjava na ravni slikovnih pik in ravni funkcij s tehnikami Image Fusion
• Razvrstitev cvetja po obdelavi slik na osnovi nevronske mreže
• Fuzija slike v medicinskem področju z uporabo Joint Sparse Technique
• Zlitje satelitske slike s hitrimi diskretnimi pretvorbami ukrivljenosti
• Metoda stiskanja izgub brez slike s kombiniranimi tehnikami
• Presejanje bolezni mrežnice z uporabo lokalnih binarnih vzorcev
• Ocenjevanje zrn riža z obdelavo slik
• Vrednotenje kakovosti zrn riža z morfološkimi tehnikami

Projekti za obdelavo slik z uporabo MATLAB

MATLAB ali matrični laboratorij je programski jezik na visoki ravni, ki vam omogoča hitrejše izvajanje računsko zahtevnih nalog kot pri drugih programskih jezikih, kot so C, CPP itd. Toda MATLAB je zelo razumljiv in uporaben za hitre numerične matrične izračune. Naslednji projekti obdelave slik temeljijo na konceptu MATLAB.

Projekti MATLAB

1). Sistem za identifikacijo valut

Identifikacija valute različnih držav je zelo težka. Glavni namen tega projekta je pomagati državljanom pri reševanju tega problema. Toda sistemi za identifikacijo valut temeljijo na analizi slike in popolnoma ne zadostujejo.

Postopek tega projekta je tako avtomatičen kot tudi močan, ta sistem pa za prikaz tehnik kot primer uporablja kitajski renminbi (RMB) in Švedska SEK.

2). Inteligentno upravljanje semaforja z uporabo obdelave slik

Iz dneva v dan je prometno vprašanje postajalo glavni problem v Indiji zaradi naraščajočega števila motornih vozil. Iz tega razloga je treba uporabiti prometno signalizacijo, ki omogoča sprotno preverjanje kompaktnosti prometa. Ta projekt uporablja ureditev obdelave slik za lažji nadzor prometa z zajemanjem slik prometa na križišču. Postopni postopek spreminjanja trajanja semaforja je odvisen od gostote prometa križišč na semaforju.

3). Slider Image z uporabo MATLAB

Projekt slikovnega drsnika se uporablja za nadzor ozadij z gibanjem roke s pomočjo MATLAB-a. To nalogo lahko dokončate s kombiniranjem številnih funkcij.

Ta projekt za zajem slike uporablja spletno kamero in če ima slika dosledno ozadje, bo rezultat napačen. Zato moramo dosledno vzdrževati ozadje. Aplikacije tega projekta vključujejo predvsem nadzor gospodinjskih aparatov, gospodinjskih aparatov itd.

4). Sistem za samodejno parkiranje vozil

Dandanes se številna mesta po vsem svetu soočajo s številnimi težavami s parkiranjem vozil zaradi manjše razpoložljivosti parkirnih mest, visokih cen zemljišč itd. Da bi rešili to težavo, je tu rešitev, in sicer sistem samodejnega parkiranja.

Predlagani sistem se uporablja na javnih mestih, kot so hoteli, pisarne, gledališča, domovi, bolnišnice, stadioni, letališča itd. Uporaba tega sistema ima več prednosti, saj zavzame manj prostora, traja manj časa za prevzem in dostavo avtomobila, varnost in zaščito vozila pred krajo.

Projekti za obdelavo slik na osnovi MATLAB

Izraz MATLAB pomeni MATrix LABoratory in je programski jezik 4. generacije. Ta programski jezik dovoljuje funkcije, manipulacije z matricami, načrtovanje podatkov, ustvarjanje uporabniškega vmesnika, izvajanje algoritmov itd. Ta jezik se uporablja v aplikacijah za obdelavo slik, raziskovalnih inštitutih itd. Seznam projektov za obdelavo slik, ki temeljijo na MATLAB, je naveden spodaj.

• Prepoznavanje registrske tablice z obdelavo slik in MATLAB
• Prepoznavanje obraznih čustev v realnem času z uporabo MATLAB-a
• Zaznavanje zaspanega gonilnika v realnem času z MATLAB-om
• Prepoznavanje rokopisa z MATLAB in obdelavo slik
• Odkrivanje ledvičnega kamna na osnovi MATLAB-a
• Preverjanje podpisa na osnovi MATLAB
• Stiskanje barvne slike z uporabo MATLAB-a
• Klasifikacija kategorij slik na osnovi MATLAB
• Odkrivanje raka kože na osnovi MATLAB
• Sistem označevanja prisotnosti s pomočjo obdelave slik in MATLAB
• Odkrivanje jetrnega tumorja z uporabo MATLAB-a
• Segmentacija IRIS z uporabo kode MATLAB
• Odkrivanje kožne bolezni z uporabo MATLAB-a
• Nizkocenovna zasnova in izvedba platforme za diagnostično slikanje v realnem času z MATLAB
• Biometrični sistem za zaznavanje z Unimodal in Multimodal z MATLAB
• Analiza aspekta fiksne točke na osnovi MATLAB za infrastrukturne sisteme brezžično z MATLAB
• Komunikacija svetlobe s kamero za mobilni telefon s sistemom MATLAB
• Modeliranje popačenja perspektive v slikah obraza in knjižnici za sledenje predmetom z MATLAB
• Nadzor inteligentnega semaforja z MATLAB in obdelavo slik
• Nadzor škodljivcev na kmetijskem področju z obdelavo slik in MATLAB

Projekti za obdelavo slik z uporabo Pythona

Python je programski jezik na visoki ravni in njegova tipična knjižnica je ogromna in obsežna. Naslednji digitalna obdelava slik projekti temeljijo na konceptu Pythona.

Projekti za obdelavo slik s Pythonom

1). Prepoznavanje besedila v slikah s strani Pythona

Prepoznavanje besedila slike je zelo koristen korak za obnovitev večpredstavnostne vsebine. Predlagani sistem se uporablja za samodejno zaznavanje besedila na slikah in odstranjevanje vodoravno povezanega besedila s težkimi ozadji.

Ta projekt temelji na aplikacijah, kot so tehnika zmanjševanja barv, tehnika prepoznavanja robov, pa tudi lokalizacija besedilnih površin in geometrijskih predmetov. Besedilo na sliki vsebuje zelo koristne informacije za različne vrste dokumentov.

Odstranjevanje besedila s slike je težko delo. Besedilo je zaznano in brez težav izvlečeno za bralce. Ta projekt uporablja tehniko hitre lokalizacije besedila za vse dosegljive robove slike.

2). Zaznavanje zaspanosti voznika s pomočjo Pythona

Nov pristop k avtomobilski varnosti in zaščiti na avtonomnem območju se pričakuje predvsem v avtomobilskem sistemu. Dandanes se je povečala avtomobilska zaspanost v prometu. Da bi rešili to težavo, je tukaj projektna rešitev, in sicer sistem za opozarjanje voznika, ki opozorilo opazuje oči vsakega voznika med vožnjo vozila.

3). Zaznavanje obrazov s pomočjo Pythona

Glavni cilj tega projekta je zaznati obraz v realnem času in tudi neprekinjeno slediti obrazu. To je preprost primer za zaznavanje obraza s pomočjo pythona, namesto zaznavanja obrazov pa lahko uporabimo tudi kateri koli drug predmet po svoji izbiri.

4). Erozija in širjenje slik

Za obdelavo slik je na voljo več vrst morfoloških operacij. Toda obdelavo slike lahko izvedemo z najpogostejšimi vrstami morfoloških operacij, ki temeljijo na obliki slike, kot sta Erozija in dilatacija. Tu se Erozija uporablja za zmanjšanje značilnosti slike, dilatacija pa za povečanje površine in poudarjanje značilnosti predmeta.

5). Risanje slike s pomočjo Pythona

V zadnjih nekaj letih se za pretvorbo običajne slike v risano risbo uporablja programska oprema image-Cartomizer. V tem postopku sta potrebna zaznavanje robov in dvostranski filter. Dvostranski filter se uporablja za zmanjša barvno paleto slike. Nato lahko na tej sliki uporabimo zaznavanje robov za ustvarjanje slike v temni obliki. Zato lahko na koncu za to sliko uporabite nekaj trikov, da dobite sliko risanke.

Projekti obdelave slik na osnovi IoT

Seznam projektov za obdelavo slik, ki temeljijo na IoT, je opisan spodaj.

Domača varnost z IoT in digitalno obdelavo slik

Ta projekt se uporablja za zasnovo sistema, ki uporablja IoT in digitalno obdelavo slik za zaščito doma. Ta sistem vključuje digitalni fotoaparat, senzor, mobilni telefon in meglo z bazo podatkov. Senzorji se nahajajo v okvirju vrat, ki kamero opozorijo, da klikne sliko osebe, ki vstopi v hišo, nato pa sliko osebe pošlje v podatkovni list v megli.

Analizo slik lahko izvedemo tako za zaznavanje kot za primerjavo slike s shranjeno. Če se zajeta slika in shranjena slika ne ujemata, potem opozori lastnika hiše.

IoT & Convolutional Network Model, ki temelji na odkrivanju razpok mostu

Internet stvari se razvija skupaj z informacijsko tehnologijo zaradi močnih lastnosti prepustnosti, številnih prednosti in številnih aplikacij. V strukturnem inženirstvu ima IoT ključno vlogo pri razvoju mrežnih struktur. Najpogostejša grožnja je razpoka za varnost mostu. Zaradi teh razpok se je zgodilo 90% nesreč na mostu. Torej je prepoznavanje razpok na mostu zelo pomembno za pravočasno zmanjšanje strukturne nesreče. Da bi to odpravili, je vzpostavljen sistem za odkrivanje razpok mostu, ki temelji na IoT, da bi izboljšal varnost mostu in zmanjšal dejavnik tveganja.

IoT & Fourier Descriptor območje zaznavanja vozila za ločevanje

Iz dneva v dan so se prometne nesreče resno povečale. Za premagovanje teh težav, kot sta prehitra vožnja in zastoji, je potrebna tehnologija. Zaznavanje in sledenje vozil z uporabo računalniškega vida in interneta stvari je bistvenega pomena v inteligentnem sistemu za spremljanje prometa.

Med segmentacijo slike bo kot med vozilom in kamero povezan s premikom vozila. Ta projekt izboljšuje natančnost zaznavanja vozil s slikami s kamer. Območja, ki se premikajo, bodo odstranjena z razlikami med kadri. Če se eno ali več vozil prekriva kot eno območje, morate območje razdeliti. Ta tehnika bo iz obrisa območja izločila območje, ki ga je treba razdeliti. Ampak vozil ni mogoče razdeliti po izločenem obrisu. Izvedena je nova tehnika ločevanja kraja s pomočjo Fourierjevega deskriptorja. Z uporabo te tehnike je mogoče zaznati področje.

Pametni komplet za zdravstveno nego z uporabo IoT in obdelave slik

Glavni koncept tega projekta je zagotavljanje učinkovitih in boljših zdravstvenih storitev pacientom, ki uporabljajo IoT. Tako bi lahko zdravniki uporabili te informacije in dali učinkovit rezultat. Ta projekt vključuje nekatere funkcije zdravnikovega opazovanja pacienta kjer koli in kadar koli. V izrednih razmerah lahko zdravniku pošljete e-pošto ali sporočilo v zvezi s položajem pacienta.

Sistem pametnega kmetovanja z uporabo interneta stvari

Predlagani sistem, in sicer sistem pametnega kmetovanja, je zasnovan z internetom stvari in je ta sistem v veliko pomoč kmetom. Za podnebne razmere je mogoče določiti mejne vrednosti, kot so temperatura in vlaga, odvisno od vremenskih razmer na določenem območju. Predlagani sistem bo ustvaril urnik namakanja, odvisno od sprotnega zaznavanja podatkov s terena in vremenskega odlagališča.

Vgrajeni sistemski projekti za obdelavo slik

Seznam vgrajenih sistemskih projektov za obdelavo slik je opisan spodaj.

Avtomatizacija cestninjenja na osnovi ANPR z uporabo obdelave slik

Ta projekt se uporablja za samodejno zasnovo sistema plačevanja cestnine z uporabo ANPR ali samodejnega prepoznavanja registrske tablice. V tem projektu se uporablja tehnika obdelave slik, da kliknemo sliko tablice in jo pretvorimo v besedilo.

Ta sistem je zasnovan z mikrokrmilnikom za analizo besedila na tablici in samodejno odšteje znesek, ker bodo podatki že shranjeni v zbirki podatkov. Ko je znesek odštet, bo lastnik vozila prejel sporočilo.

Matlab prepoznavanje tumorja

Obdelava slik se uporablja v različnih medicinskih aplikacijah. Predlagani sistem se uporablja za oblikovanje sistema za odkrivanje položaja tumorja na podlagi slikovnega procesa in MATLAB-a.

Zaščita multimedije z vsebino in prstnimi odtisi

Trenutno se večpredstavnostna zaščita povečuje za zaščito distribucije multimedije in intelektualne lastnine. Ta projekt za zaznavanje večpredstavnosti uporablja vsebino in prstne odtise. Z uporabo prstnih odtisov vsebine lahko kršitve avtorskih pravic zaznamo, ko jih objavimo na spletnih mestih. Vsebinski prstni odtis zajema lastnosti večpredstavnostne vsebine, ki jih lahko uporabimo za enolično prepoznavanje večpredstavnostnega predmeta. V tem projektu je zasnovana modularna struktura za modeliranje in analizo tehnik prstnih odtisov za vsebino.

Spremljanje vulkana z uporabo vgrajenega ARM v oddaljenih območjih

Ta projekt razvija sistem, in sicer MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) prek oddaljenega dostopa in različnih modulov, povezanih v omrežje. Ta sistem je zelo enostaven za mrežo preiskav in spremljanja. Ta sistem deluje tako, da uporablja vgrajeni sistem skupaj s senzorjem in komunikacijskim sistemom. Sistem MVMS vključuje predvsem mrežo oddaljenih modulov (RMN), ki podatke sprejema prek kabelskih / brezžičnih povezav s pomočjo senzorjev in jih shrani na podporo velike zmogljivosti.

Z uporabo tega projekta je mogoče razviti večparametrski sistem za spremljanje vulkanske aktivnosti. Sistem omogoča dostop do oddaljenih in različnih modulov, povezanih v omrežje. V tem projektu se uporablja procesor ARM ™, ki zagotavlja veliko prilagodljivost pri oblikovanju strojne opreme. Linux se uporablja kot operacijski sistem za enostaven razvoj aplikacije za nadzor komunikacij in senzorjev.

Načrtovanje in izvedba vgrajenih nadzornih sistemov s pomočjo Scilaba

V tem projektu je razvita vgrajena platforma za oblikovanje vgrajenih nadzornih sistemov. Ti sistemi so razviti na hiter in stroškovno učinkovit način. Ta sistem je mogoče zgraditi z odprtokodno programsko opremo, in sicer Scilab in Linux, da se zmanjšajo razvojni stroški. Ko ta platforma daje kombinirano okolje, lahko uporabnik izvede vse faze razvojnega cikla znotraj nadzornih sistemov. Torej, ko se zmogljivost potencialno izboljša, se čas za razvoj lahko skrajša.

Ta sistem se uporablja na področjih industrije, izobraževanja, instrumentov, optimizacije in obdelave slik. Poleg tega je ta sistem mogoče razviti tam, kjer se uporabljajo senzorji in aktuatorji

Projekti obdelave slik v biomedicinskem inženirstvu

Spodaj so obravnavani projekti obdelave slik v biomedicinskih projektih in LabVIEW.

Odkrivanje ponarejene medicinske slike

Predlagani sistem, in sicer zaznavanje ponarejenih slik na medicinskem področju, se uporablja v zdravstvenem sistemu. Z uporabo tega sistema lahko zaznamo sliko, ne glede na to, ali je slika spremenjena ali ne. Ta projekt je zelo koristen, zlasti v zdravstvenem oddelku, ker je zabeleženih veliko primerov o spremembi poročil, da bi prikrili nekatera kazniva dejanja. Z uporabo tega projekta je to mogoče zaznati.

Sistem za pridobivanje medicinske slike na osnovi Hadoop Framework, ki se uporablja v mreži

Predlagani sistem je mogoče izvesti z uporabo okvira Apache Hadoop. To je mrežna arhitektura z odprtokodno kodo, ki zbira različne slikovne formate in je vzpostavljena med različnimi bolnišnicami za shranjevanje, skupno rabo in pridobivanje slik.

Obstajajo različne metrike učinkovitosti, kot so natančnost, zanesljivost, zaupnost, interoperabilnost in varnost. Z uporabo tega je mogoče doseči zasebnost bolnika in preverjanje pristnosti uporabnika.

V tem projektu se za pridobivanje učinkovite slike uporablja algoritem CBIR (Content-Based Image Retrieval), ki temelji na teksturi. To zmogljivost sistema je mogoče s pomočjo Hadoopa preveriti prek treh trenutnih operativnih vozlišč. Predlagani čas iskanja sistema je mogoče doseči z eksperimentalnimi rezultati.

Prototip krvnega tipiranja s pomočjo obdelave slik

Postopek določanja krvne skupine je potreben pred vodenjem transfuzije krvi, vendar je v nekaterih primerih zaradi nevarnosti človekovega življenja nujno hitro obvladovanje krvi. V teh kriznih razmerah ugotovite, da je vrsta krvi ključnega pomena zaradi manj časa.

Da bi rešili to težavo, je predlagani sistem razvit z uporabo obdelave slik. Ta sistem se uporablja za določanje krvne skupine na podlagi testa plošč in metode obdelave slik. Celoten postopek analize je mogoče avtomatizirati s pomočjo tega sistema, ki se uporablja za fenotipizacijo krvi in ​​tipizacijo krvi ABO-Rh.

Načrtovanje krmilnika za Quadcopter na osnovi LabVIEW

Projekt, in sicer zasnova LabVIEW in zasnove krmilnika na osnovi obdelave slik za quadcopter, se uporablja za oblikovanje avtonomnega quadcopterja. To je vertikalno pristajajoče vozilo s štirimi rotorji. Ta quadcopter lahko natančno upravljate s programiranjem in obdelavo slik LabVIEW.

Avtonomni robot za nabiranje sadja z uporabo LabVIEW

Glavni cilj tega projekta je oblikovanje avtonomnega robota za obiranje sadja. Ta projekt je mogoče zasnovati z obdelavo slik in LabVIEW za nadzor robotske roke. Na podlagi posnete slike ta projekt nadzoruje robotski oprijem za pobiranje plodov.

Odkrivanje raka z vzorcem človeške krvi z uporabo mikroskopskih slik

Ta projekt se uporablja za odkrivanje vrste levkemije s pomočjo vzorčne slike mikroskopske krvi. Projekt vključuje nekatere značilnosti mikroskopskih slik, kot so preučevanje sprememb teksture, barv, geometrije itd. Ta sistem mora biti dosleden, učinkovit, čas obdelave krajši, manjša napaka, natančnost je visoka, manj stroškovna in močna za različne posameznike med zbiranjem vzorci itd.

Z pridobivanjem informacij iz slik vzorcev krvi ima veliko koristi za ljudi, kot je napovedovanje, zdravljenje in reševanje krvnih bolezni za bolnika brez odlašanja.

Še nekaj projektov obdelave slik na medicinskem področju

• Klasifikacija krvnih celic na osnovi CNN
• Endoskopija na osnovi Raspberry Pi z nizkimi stroški
• Odkrivanje kožnega raka
• Retinopatija diabetikov z globokim učenjem
• Segmentacija možganskega tumorja na osnovi FPGA
• Image Fusion na medicinskem področju s pomočjo FPGA
• Stiskanje medicinske podobe brez izgube
• Odkrivanje glavkoma z uporabo Opencv in MATLAB
• Odkrivanje ledvičnih kamnov z ultrazvokom
• Odkrivanje tuberkuloze v rentgenskih žarkih
• Odkrivanje raka dojke z globokim učenjem
• Odkrivanje pljučnega vozliča na osnovi Matlaba

Seznam mini projekti za obdelavo slik vključuje naslednje.

• Slike Erozija in dilatacija
• Projekt miške, ki temelji na Computer Vision
• Parkirni sistem vozila, ki samodejno uporablja obdelavo slik
• Skener besedila, ki temelji na Computer Vision
• Identifikacija človeškega akta s pomočjo obdelave slik
• Pametni selfi s pomočjo računalniškega vida
• Slika Risanka s Pythonom
• Robot za sledenje kroglicam z Raspberry Pi
• Zaznavanje zaspanosti voznika na osnovi Pythona
• Nadzor inteligentnega semaforja na osnovi obdelave slik

Projekti obdelave slik IEEE, ki temeljijo na Pythonu

Seznam projektov obdelave slik IEEE, ki temeljijo na Pythonu, vključuje naslednje.

• Mešana konvolucija in preostalo mrežno prepoznavanje očesa
• Konceptualni pogled prepoznavanja IRIS s tehnikami obdelave slik
• Napoved vrednosti skritih prstnih odtisov
• Nevronske mreže z globoko konvolucijo za prepoznavanje človeškega delovanja s kartami in položaji globine
• Razvoj metode LSB v barvnih slikah z masko
• Tehnologija MSB, ki temelji na predvidevanju, za reverzibilno skrivanje podatkov z visoko zmogljivostjo šifriranih slik
• Skrivanje informacij o učinkovitem kvantumu, ki se uporablja za medicinsko skupno rabo slik na daljavo
• Odkrivanje parazitov malarije z digitalno obdelavo slik
• Identifikacija človeka s prostočasnih sprehodov s potezo na podlagi drže
• Zmanjšanje nelinearne dimenzionalnosti za klasifikacijo slik na osnovi učenja na več kolektorjih
• Klasifikacija slik živali skozi obraz s fuzijo na ravni rezultatov
• Skupna raba vizualnih skrivnih shem s šifriranjem številnih slik
• Programska oprema za načrtovanje sistema za biometrično prepoznavanje s pomočjo obdelave slik
• Zaznavanje nasmeha v naravi z učenjem prenosov
• Segmentacija slik dlani s pomočjo računalnika za biometrične raziskave
• Sistem identifikacije rastlinskih listov
• Identifikacija prstnih odtisov majhnih otrok
• Digitalna dermatologija
• Vrednotenje nevronskih mrež z globoko konvolucijo za razvrščanje materialov
• Prepoznavanje izraza obraza z 2D Gaborjevim filtrom

Projekti za obdelavo slik na osnovi Androida

Seznam androidnih projektov za obdelavo slik vključuje naslednje.

• Prepoznavanje obrazov na osnovi Androida in obdelave slik
• Telemedicinski sistem z uporabo mobilnega srca
• Primerjava zmogljivosti v metodah zmanjševanja podatkov
• Varnostno pošiljanje video posnetkov prek WiMAX v komunikaciji z vozilom
• Nadzor robota za lokalizacijo s pametnim telefonom Android
• Oblikovanje sistema z nizko porabo za zaznavanje človeškega rojstva
• Vrednotenje empiričnih pristopov za prepoznavanje številk z uporabo Androida
• Sistem pametnega kmetovanja z uporabo IoT in Android

-Torej, vse gre za digitalno teme projekta za obdelavo slik , obdelava slik z uporabo Matlaba , in Python . Obstaja več Članki IEEE o obdelavi slik ki so na voljo na trgu, in aplikacije obdelave slik, vključene v medicino, izboljšanje in restavriranje, prenos slike, obdelava barve slike, vid robota itd. Tukaj je vprašanje za vas, kakšni koraki so vključeni digitalna obdelava slik?