Projekti obrade slika za studente inženjerstva

Isprobajte Naš Instrument Za Uklanjanje Problema





Danas se 'Obrada slike' obično koristi u širokom spektru aplikacija i u različitim vrstama elektronike poput računala, digitalnih fotoaparata, mobilnih telefona itd. Svojstva slike mogu se mijenjati uz najmanje ulaganja, poput poboljšanja kontrasta, otkrivanja granica, mjerenje intenziteta i primijenite različite matematičke funkcije za poboljšanje slike. Iako ove metode mogu biti vrlo utjecajne, potrošač često kontrolira slike odlagalištem, no razumijevanje temeljnih vrijednosti koje stoje iza rutine obrade slika bez napora rijetko je. Iako ovo može biti prikladno za neke osobe, često dovodi do slike koja je u velikoj mjeri oštećena. U ovom ćemo članku razgovarati o osnovama obrade slika i projekti digitalne obrade slika pomoću MATLAB-a , Piton itd.

Što je obrada slike?

Način obrade slike koristi se za izvršavanje nekih procesa na slici, poput poboljšanja slike ili uklanjanja nekih funkcionalnih podataka sa slike. Obrada slike je jedna vrsta procesiranje signala , gdje je ulaz slika, kao i izlaz, značajke su ili karakteristike povezane sa slikom.




Digitalna obrada slike

Digitalna obrada slike

Trenutno se tehnika obrade slike vrlo koristi u različitim industrijama, koja se koristi za oblikovanje glavnih područja istraživanja u inženjerstvu, kao i u različitim disciplinama. U osnovi, korak po korak koraci obrade slike razmotreni su u nastavku.



  • Kliknite sliku pomoću digitalnih fotoaparata
  • Proučavanje i upravljanje slikom
  • Izlaz slike može se mijenjati na temelju analize slike.

Obrada slike može se obaviti pomoću dvije metode, a to su analogna obrada slike i digitalna obrada slike. Primarna tehnika obrade slike (analogna) koristi se za fotografije, ispise. I sl. Analitičar slike koristi različite osnove razumijevanja dok koristi neke od slikovnih tehnika. Tehnika sekundarne obrade slike (digitalna) pomoći će u digitalnoj analizi slike pomoću računala.

Projekti za obradu slika

Sljedeće popis projekata za obradu slika raspravlja se u nastavku.

Projekti za obradu slika

Projekti za obradu slika

1). Robot za praćenje kuglica na bazi Raspberry Pi

Ovaj projekt je navikao na izgraditi robota za traganje kuglicama pomoću Raspberry Pi. Ovdje ovaj robot koristi kameru za snimanje slika, kao i za obavljanje obrade slika za praćenje lopte. Ovaj projekt koristi malina pi modul kamere kao mikrokontroler za traženje lopte i omogućuje Python kod za analizu slike.


2). Provjera nadzora s Android telefonom

Ovaj je projekt vrlo koristan za nadgledanje javnih mjesta poput ureda, domova, pomoću Android aplikacije. Korištenjem ovog možete snimiti slike, nadgledati i snimati videozapise uživo.

Predloženi sustav zahtijeva napajanje, Raspberry Pi, Pi kameru i android telefon. I također an operativni sustav zasnovan na Linuxu za Raspberry Pi i konfiguriranje datoteka s kamere. Video se može snimiti uz pomoć softvera za kretanje tamo gdje je pokret prisutan u sobi.

3). Otkrivanje krivotvorenja medicinske slike

Ovaj se projekt koristi u zdravstvenom sustavu za prepoznavanje lažne slike kako bi se potvrdilo da je slika povezana s medicinskom slikom ili ne.

Načelo rada ovog projekta je na grafikonu šuma slike, koristi filtar kvara s više rezolucija i daje izlaz klasifikatorima poput ekstremnog učenja i vektora podrške.

Karta šuma formira se u graničnom računarskom izvoru, dok se klasifikacija i filtriranje dovršavaju u osnovnom izvoru računalstva u oblaku. Slično tome, ovaj projekt djeluje bez napora. Zahtjev za širinom pojasa također je vrlo razuman za ovaj projekt.

4). Identifikacija ljudskog čina obradom slika

Ovaj projekt koristi se za identificiranje ljudskog čina obradom slike u stvarnom vremenu, a glavna namjera je identificirane geste komunicirati pomoću sustava kamera.

Ovaj sustav započinje prepoznavanjem ljudskog čina navedenog u bazi podataka dok prenosi aktivirajuće znakove na aparat za snimanje i spremanje video toka u sustavu.

Proces podudaranja uzoraka koristi se za izravne akcije snimljenog video obrisa. Slika iz videozapisa interno se procjenjuje u bazi podataka i konačno, o / p će dobiti.

IEEE projekti za digitalnu obradu slika

Tehnika digitalne obrade slike koristi se za poboljšanje kvalitete slike primjenom aritmetičkih operacija. Projekti koji se temelje na obradi slike uglavnom uključuju modificiranje slike i dvodimenzionalnu identifikaciju signala te njegovo poboljšanje kontrastiranjem s normalnim signalom. Popisi IEEE projekata digitalne obrade slika za studente inženjera uključuju sljedeće.

  • Brza i snažna detekcija vozila u zračnim videozapisima s kliznim prozorima
  • Uklanjanje maglice za podvodne slike na temelju kontrasta i poboljšanja boje metodom fuzije.
  • Skup slika temeljen na prepoznavanju lica s istodobnim učenjem značajki i rječnika
  • Analitika videa za praćenje prometa
  • Analiza i otkrivanje dječjeg plača
  • Učinkovita zaštita dlanova na bazi WSN-a od RPW ličinki
  • Prepoznavanje hoda kroz aktivnu energiju Image & Gabor wavelet
  • Prepoznavanje ljudske aktivnosti putem neuronskih mreža
  • Otkrivanje raka pluća digitalnom obradom slika putem CT skeniranih slika
  • Kompresija fraktalne slike temeljena na polinomnoj interpolaciji
  • Segmentacija moždanog tumora zasnovana na hibridnoj klaster tehnici
  • Spoj slike u medicinskom polju kroz SVD kombiniranje i transformaciju Shearlet
  • Usporedba na razini piksela i razine značajki pomoću tehnika fuzije slika
  • Klasifikacija cvijeta kroz obradu slika temeljenu na neuronskoj mreži
  • Spoj slike u medicinskom polju pomoću zajedničke rijetke tehnike
  • Spoj satelitske slike s brzim diskretnim pretvorbama krivulje
  • Metoda kompresije bez gubitaka slike s kombiniranim tehnikama
  • Probir bolesti retine pomoću lokalnih binarnih uzoraka
  • Ocjenjivanje zrna riže kroz obradu slika
  • Procjena kvalitete zrna riže morfološkim tehnikama

Projekti za obradu slika pomoću MATLAB-a

MATLAB ili matrični laboratorij programski je jezik na visokoj razini koji vam omogućuje izvršavanje računski zahtjevnih zadataka brže nego kod drugih programskih jezika kao što su C, CPP itd. Ali MATLAB je vrlo razumljiv i koristan za brze numeričke matrične izračune. Sljedeći projekti obrade slika temelje se na konceptu MATLAB-a.

MATLAB projekti

MATLAB projekti

1). Sustav identifikacije valute

Identifikacija valute različitih zemalja vrlo je teška. Glavna namjera ovog projekta je pomoći građanima u rješavanju ovog problema. No, sustavi za identifikaciju valuta temelje se na analizi slike i potpuno nisu dovoljni.

Proces ovog projekta čini automatskim i snažnim, a ovaj sustav koristi kao primjer kineskog renminbija (RMB) i švedskog SEK za demonstraciju tehnika.

2). Inteligentna kontrola semafora pomoću obrade slike

Iz dana u dan prometno pitanje postalo je glavni problem u Indiji zbog sve većeg broja motornih vozila. Iz tog razloga treba koristiti prometnu signalizaciju koja može u stvarnom vremenu provjeravati kompaktnost prometa. Ovaj projekt koristi aranžman obrade slika za kontrolu prometa na jednostavan način hvatanjem slika prometa na križanju puteva. Postupni postupak promjene trajanja semafora ovisi o gustoći prometa raskrižja na semaforu.

3). Klizač slike pomoću MATLAB-a

Projekt klizača slike koristi se za upravljanje pozadinama pokretom ruke pomoću MATLAB-a. Ovaj se zadatak može izvršiti kombiniranjem niza funkcija.

Ovaj projekt koristi web kameru za hvatanje slike, a ako slika ima dosljednu pozadinu, rezultat će biti lažan. Stoga moramo dosljedno održavati pozadinu. Primjene ovog projekta uglavnom uključuju kontrolu kućanskih aparata, kućanskih aparata itd.

4). Automatski sustav parkiranja vozila

Danas se mnogi gradovi širom svijeta suočavaju s puno problema s parkiranjem vozila zbog manje dostupnosti parkirnih mjesta, visokih cijena zemljišta itd. Za prevladavanje ovog problema ovdje je rješenje, naime sustav automatskog parkiranja automobila.

Predloženi sustav koristi se na javnim mjestima poput hotela, ureda, kazališta, domova, bolnica, stadiona, zračnih luka itd. Korištenje ovog sustava ima nekoliko prednosti jer zauzima manje prostora, uzima manje vremena za uzimanje i isporuku automobil, sigurnost i zaštita vozila od krađe.

Projekti obrade slika temeljeni na MATLAB-u

Pojam MATLAB označava MATrix LABoratory i to je programski jezik 4. generacije. Ovaj programski jezik dopušta funkcije, manipulacije matricom, crtanje podataka, izradu korisničkog sučelja, implementaciju algoritama itd. Ovaj se jezik koristi u aplikacijama obrade slika, istraživačkim institutima itd. Popis projekata obrade slika temeljenih na MATLAB-u naveden je u nastavku.

  • Prepoznavanje registarske pločice kroz obradu slika i MATLAB
  • Prepoznavanje emocija lica u stvarnom vremenu pomoću MATLAB-a
  • Otkrivanje pospanog vozača u stvarnom vremenu s MATLAB-om
  • Prepoznavanje rukopisa pomoću MATLAB-a i obrade slika
  • Otkrivanje bubrežnog kamena na bazi MATLAB-a
  • MATLAB ovjera potpisa
  • Kompresija slike u boji pomoću MATLAB-a
  • Klasifikacija kategorije slika temeljena na MATLAB-u
  • Otkrivanje raka kože na osnovi MATLAB-a
  • Označavanje sustava posjećenosti pomoću obrade slika i MATLAB-a
  • Otkrivanje tumora jetre pomoću MATLAB-a
  • IRIS segmentacija pomoću MATLAB koda
  • Otkrivanje kožne bolesti pomoću MATLAB-a
  • Povoljno dizajniranje i primjena platforme za dijagnostičko snimanje u stvarnom vremenu s MATLAB-om
  • Biometrijski sustav osjetljivosti s unimodalnim i multimodalnim s MATLAB-om
  • Analiza aspekta fiksne točke temeljena na MATLAB-u za infrastrukturne sustave bežično s MATLAB-om
  • Svjetlosne komunikacije temeljene na kameri za mobitel s MATLAB-om
  • Modeliranje izobličenja perspektive unutar slika lica i biblioteke za praćenje objekata pomoću MATLAB-a
  • Kontrola inteligentnog semafora pomoću MATLAB-a i obrade slika
  • Suzbijanje štetnika na poljoprivrednom polju obradom slika i MATLAB

Projekti za obradu slika pomoću Pythona

Python je programski jezik visoke razine i njegova je tipična biblioteka ogromna, ali i sveobuhvatna. Sljedeće digitalna obrada slike projekti se temelje na konceptu Pythona.

Projekti za obradu slika s Pythonom

Projekti za obradu slika s Pythonom

1). Prepoznavanje teksta na slikama od strane Pythona

Prepoznavanje teksta slike vrlo je koristan korak za oporavak multimedijskog sadržaja. Predloženi sustav koristi se za automatsko otkrivanje teksta na slikama i uklanjanje vodoravno povezanog teksta s teškom pozadinom.

Ovaj se projekt temelji na aplikacijama poput tehnike smanjenja boja, tehnike prepoznavanja rubova, kao i na lokalizaciji tekstualnih područja i geometrijskih predmeta. Tekst na slici sadrži vrlo korisne informacije za različite vrste dokumenata.

Uklanjanje teksta sa slike težak je posao. Tekst se otkriva i izvlači za čitatelje bez ikakvih problema. Ovaj projekt koristi brzu tehniku ​​lokalizacije teksta za sve dostižne rubove na slici.

2). Otkrivanje pospanosti vozača pomoću Pythona

Novi pristup automobilskoj sigurnosti i zaštiti u autonomnom području prvenstveno se očekuje na automobilskom sustavu. U današnje vrijeme povećana je automobilska pospanost u prometu. Da bismo prevladali ovaj problem, ovdje je projektno rješenje, naime sustav upozorenja vozača, koji daje upozorenje promatrajući oči svakog vozača tijekom vožnje vozilom.

3). Otkrivanje lica pomoću Pythona

Glavni cilj ovog projekta je otkrivanje lica u stvarnom vremenu i kontinuirano praćenje lica. Ovo je jednostavan primjer za otkrivanje lica pomoću pythona, a umjesto otkrivanja lica možemo koristiti i bilo koji drugi objekt po našem izboru.

4). Erozija i širenje slika

Postoji nekoliko vrsta morfoloških operacija dostupnih za obradu slike. No, obrada slike može se obaviti korištenjem najčešćih vrsta morfoloških operacija na temelju oblika slike, poput Erozije i širenja. Ovdje se Erozija koristi za smanjenje značajke slike, dok se dilatacija koristi za povećanje površine i naglašavanje značajki predmeta.

5). Crtanje slike pomoću Pythona

U posljednjih nekoliko godina za pretvaranje normalne slike u sliku iz crtića koristi se softver za kartomizer slika. U ovom su postupku potrebni detekcija ruba i dvostrani filtar. Dvostrano filter se koristi za smanjiti paletu boja slike. Nakon toga na ovu sliku možemo primijeniti detekciju ruba za generiranje slike tamnog oblika. Stoga se konačno za ovu sliku mogu primijeniti neki trikovi kako bi se dobila slika iz crtića.

Projekti obrade slika temeljeni na IoT-u

Popis projekata za obradu slika temeljenih na IoT-u razmatran je u nastavku.

Kućna sigurnost pomoću IoT i digitalne obrade slika

Ovaj projekt koristi se za dizajn sustava koji koristi IoT i digitalnu obradu slika za osiguranje kuće. Ovaj sustav uključuje digitalni fotoaparat, senzor, mobitel i maglu s bazom podataka. Senzori su smješteni u okviru vrata koji kameri daje upozorenje da klikne na sliku osobe koja ulazi u kuću, nakon čega sliku osobe šalje u tablicu s podacima o magli.

Analiza slika može se izvršiti za otkrivanje, kao i za usporedbu slike sa pohranjenom. Ako se i snimljena slika i pohranjena slika ne podudaraju, tada upozorava vlasnika kuće.

Otkrivanje pukotina na temelju IoT-a i konvolucijske mrežne modele

Internet stvari razvija se zajedno s informacijskom tehnologijom zbog jakih karakteristika propusnosti, mnogih prednosti i nekoliko aplikacija. U strukturnom inženjerstvu IoT igra ključnu ulogu u razvoju mrežnih struktura. Najčešća prijetnja je pukotina zbog sigurnosti mosta. Zbog tih pukotina dogodilo se 90% katastrofa na mostu. Dakle, prepoznavanje pukotina mosta vrlo je važno kako bi se strukturna katastrofa na vrijeme smanjila. Da bi se to prevladalo, uspostavljen je sustav otkrivanja pukotina temeljen na IoT-u kako bi se povećala sigurnost mosta, kao i faktor rizika koji se može smanjiti.

IoT i Fourierov deskriptor Područje za otkrivanje vozila za odvajanje

Iz dana u dan prometne nesreće ozbiljno su se povećavale. Da bi se prevladali ovi problemi poput brze vožnje, kao i zagušenja, potrebna je tehnologija. Otkrivanje i praćenje vozila pomoću računalnog vida i IoT-a vrlo su bitni elementi u inteligentnom sustavu praćenja prometa.

Tijekom segmentacije slike kut između vozila i kamere imat će vezu za pomicanje vozila. Ovaj projekt poboljšava točnost otkrivanja vozila pomoću slika s kamera. Područja koja se kreću bit će izdvojena kroz razlike među kadrovima. Ako se jedno ili više vozila preklapaju kao jedno područje, tada treba podijeliti područje. Ova će tehnika iz obrisa područja izdvojiti područje koje će se podijeliti. Ali, nije moguće podijeliti vozila kroz izvučeni obris. Dakle, implementirana je nova tehnika za odvajanje mjesta pomoću Fourierovog deskriptora. Korištenjem ove tehnike područje se može otkriti.

Smart Health Care Kit koji koristi IoT i obradu slika

Glavni koncept ovog projekta je pružanje učinkovitih i boljih zdravstvenih usluga pacijentima koji koriste IoT. Tako bi liječnici mogli koristiti ove podatke i dati učinkovit rezultat. Ovaj projekt uključuje neke značajke za promatranje pacijenta od strane liječnika s bilo kojeg mjesta i bilo kada. U hitnoj situaciji liječniku se može poslati e-pošta ili poruka u vezi sa situacijom pacijenta.

Sustav pametne poljoprivrede koji koristi IoT

Predloženi sustav, naime sustav pametne poljoprivrede, osmišljen je s IoT-om i ovaj je sustav vrlo koristan za poljoprivrednike. Za klimatske situacije, granične vrijednosti mogu se utvrditi poput temperature i vlage, ovisno o vremenskim uvjetima tog određenog područja. Predloženi sustav generirat će raspored navodnjavanja ovisno o otkrivanju podataka u realnom vremenu s terena i spremišta vremena.

Projekti obrade slika zasnovani na ugrađenom sustavu

Popis projekata obrade slika temeljenih na ugrađenom sustavu razmotreni su u nastavku.

Automatizacija cestarine temeljena na ANPR-u pomoću obrade slika

Ovaj projekt koristi se za automatsko oblikovanje sustava plaćanja cestarine pomoću ANPR-a ili automatskog prepoznavanja registarskih pločica. U ovom se projektu koristi tehnika obrade slike za klikanje slike s tablicom i pretvaranje ove slike u tekst.

Ovaj je sustav dizajniran s mikrokontrolerom za analizu teksta registarske pločice i automatski oduzima iznos jer će podaci već biti pohranjeni u bazi podataka. Nakon što se odbije iznos, vlasnik vozila dobit će poruku.

Prepoznavanje tumora na osnovi Matlaba

Obrada slika koristi se u različitim medicinskim primjenama. Predloženi sustav koristi se za dizajn sustava za otkrivanje položaja tumora na temelju procesa slike i MATLAB-a.

Zaštita multimedije putem sadržaja i otisaka prstiju

Trenutno se multimedijska zaštita povećava kako bi zaštitila distribuciju multimedije i intelektualnog vlasništva. Ovaj projekt koristi sadržaj, kao i otiske prstiju za otkrivanje multimedije. Korištenjem otisaka prstiju sadržaja mogu se otkriti kršenja autorskih prava nakon objavljivanja na web mjestima. Otisak sadržaja bilježi svojstva multimedijskog sadržaja koja se mogu koristiti za jedinstvenu identifikaciju multimedijskog objekta. U ovom je projektu dizajnirana modularna struktura za modeliranje i analizu tehnika otiska prsta za sadržaj.

Nadzor vulkana pomoću ugrađenog ARM-a u udaljenim područjima

Ovaj projekt razvija sustav, naime MVMS (Monitoring Volcanic Multi-Parameter System) putem daljinskog pristupa i različitih modula povezanih unutar mreže. Ovaj je sustav vrlo jednostavan za postavljanje kako za mrežu istrage tako i za nadzor. Ovaj sustav funkcionira pomoću ugrađenog sustava zajedno sa senzorom i komunikacijskim sustavom. MVMS sustav uglavnom uključuje mrežu udaljenih modula (RMN) koja prima podatke putem kabelskih / bežičnih veza pomoću senzora i pohranjuje ih na potporu velikog kapaciteta.

Korištenjem ovog projekta može se razviti višeparametarski sustav za praćenje aktivnosti vulkana. Sustav omogućuje pristup udaljenim i različitim modulima povezanim u mrežu. U ovom se projektu koristi ARMTM procesor koji pruža veliku fleksibilnost u dizajnu hardvera. Linux se koristi kao operativni sustav za lak razvoj aplikacije za kontrolu komunikacije kao i senzora.

Dizajn i implementacija ugrađenih upravljačkih sustava pomoću Scilaba

U ovom se projektu razvija ugrađena platforma za dizajniranje ugrađenih upravljačkih sustava. Ovi se sustavi razvijaju na brz i isplativ način. Ovaj sustav može se graditi s softverom otvorenog koda, odnosno Scilabom i Linuxom, kako bi se smanjio trošak razvoja. Kada ova platforma daje kombinirano okruženje, tada korisnik može izvesti sve faze razvojnog ciklusa unutar kontrolnih sustava. Dakle, kada se izvedba potencijalno poboljša, tada se vrijeme potrebno za razvoj može smanjiti.

Ovaj se sustav koristi u područjima industrije, obrazovanja, instrumenata, optimizacije i obrade slika. Nadalje, ovaj se sustav može razviti tamo gdje se koriste senzori i aktuatori

Projekti obrade slika u biomedicinskom inženjerstvu

Projekti obrade slika u biomedicinskim i LabVIEW projektima obrade slika razmatrani su u nastavku.

Otkrivanje krivotvorene medicinske slike

Predloženi sustav, naime otkrivanje krivotvorenih slika u medicinskom području, koristi se u zdravstvenom sustavu. Korištenjem ovog sustava otkrivanje slike može se izvršiti bez obzira mijenja li se slika. Ovaj je projekt vrlo koristan, posebno u zdravstvenom odjelu, jer postoji mnogo slučajeva koji su registrirani zbog promjene izvještaja kako bi se sakrili neki prekršaji. Dakle, pomoću ovog projekta to se može otkriti.

Sustav za pronalaženje medicinske slike zasnovan na Hadoop Frameworku koji se koristi u mreži

Predloženi sustav može se implementirati pomoću okvira Apache Hadoop. Ovo je mrežna arhitektura s otvorenim kodom, koja kompilira razne formate slika i uspostavljena između različitih bolnica za pohranu, dijeljenje i preuzimanje slika.

Postoje različite metrike izvedbe poput poboljšane točnosti, pouzdanosti, povjerljivosti, interoperabilnosti i sigurnosti. Korištenjem ovoga može se postići privatnost pacijenta i provjera autentičnosti korisnika.

U ovom se projektu koristi algoritam CBIR (Content-Based Image Retrieval) zasnovan na teksturi za pronalaženje učinkovite slike. Izvedbu ovog sustava moguće je provjeriti uz pomoć Hadoopa kroz tri trenutna operativna čvora. Predloženo vrijeme pretraživanja sustava može se postići eksperimentalnim rezultatima.

Prototip za tipiranje krvi pomoću obrade slika

Proces određivanja krvne grupe neophodan je prije upravljanja transfuzijom krvi, no u nekim je situacijama, zbog rizika za život neke osobe, neophodno brzo upravljanje krvlju. U tim kriznim okolnostima saznajte koja je vrsta krvi kritična zbog manje vremena.

Da bi se prevladao ovaj problem, predloženi sustav razvija se korištenjem obrade slike. Ovaj se sustav koristi za određivanje krvne grupe na temelju testa ploče i metode obrade slike. Cjelokupni postupak analize može se automatizirati uz pomoć ovog sustava koji se koristi za fenotipizaciju krvi i ABO-Rh tipizaciju krvi.

Dizajn kontrolera za Quadcopter temeljen na LabVIEW-u

Projekt, naime dizajn LabVIEW i kontroler zasnovan na obradi slike za quadcopter, koristi se za dizajn autonomnog quadcoptera. Ovo je vertikalno slijetalo s četiri rotora. Ovim quadcopterom može se precizno upravljati pomoću LabVIEW programiranja i obrade slika.

Autonomni robot za branje voća pomoću LabVIEW-a

Glavni cilj ovog projekta je dizajn autonomnog robota za branje voća. Ovaj projekt može se dizajnirati s obradom slika i LabVIEW za upravljanje robotskom rukom. Na temelju snimljene slike, ovaj projekt kontrolira robotski stisak ruku za branje plodova.

Otkrivanje raka uzorkom ljudske krvi pomoću mikroskopskih slika

Ovaj se projekt koristi za otkrivanje vrste leukemije putem uzorka slike mikroskopske krvi. Projekt uključuje neke značajke mikroskopskih slika poput ispitivanja promjena teksture, boja, geometrije itd. Ovaj sustav mora biti dosljedan, učinkovit, vrijeme obrade je manje, manja je pogreška, točnost je velika, manje je trošak i jak za različite pojedince tijekom prikupljanja uzorci itd.

Izdvajanjem podataka iz slika uzoraka krvi za ljude postoje brojne prednosti poput predviđanja, liječenja i rješavanja bolesti krvi bez odgode za pacijenta.

Neki drugi projekti obrade slika u medicinskom području su

  • Klasifikacija krvnih stanica temeljena na CNN-u
  • Endoskopija na bazi Raspberry Pi s niskom cijenom
  • Otkrivanje raka kože
  • Retinopatija dijabetičara s dubokim učenjem
  • Segmentacija moždanog tumora zasnovana na FPGA-i
  • Spajanje slika u medicinskom polju kroz FPGA
  • Kompresija medicinske slike bez gubitka
  • Otkrivanje glaukoma pomoću Opencv i MATLAB
  • Otkrivanje bubrežnih kamenaca ultrazvukom
  • Otkrivanje tuberkuloze na X-zrakama
  • Otkrivanje raka dojke dubokim učenjem
  • Otkrivanje plućnih čvorova na osnovi Matlaba

Popis mini projekti za obradu slika uključuje sljedeće.

  • Slike Erozija i širenje
  • Projekt miša zasnovan na Computer Visionu
  • Sustav za parkiranje vozila koji automatski koristi obradu slika
  • Skener teksta zasnovan na Computer Visionu
  • Identifikacija ljudskog čina kroz obradu slika
  • Pametni selfi koristeći Computer Vision
  • Slika Crtanje s Pythonom
  • Robot za praćenje lopti pomoću Raspberry Pi
  • Otkrivanje pospanosti vozača na temelju Pythona
  • Kontrola inteligentnog semafora temeljena na obradi slike

IEEE projekti obrade slika temeljeni na Pythonu

Popis projekata obrade slika IEEE koji se temelje na Pythonu uključuje sljedeće.

  • Mješovita konvolucija i preostalo mrežno prepoznavanje oka
  • Konceptualni prikaz prepoznavanja IRIS-a kroz tehnike obrade slika
  • Predviđanje vrijednosti skrivenog otiska prsta
  • Neuronske mreže s dubokom konvolucijom za prepoznavanje ljudskog djelovanja s dubinskim kartama i položajima
  • Razvoj LSB metode u obojenim slikama s maskom
  • Tehnika temeljena na predviđanju MSB za reverzibilno skrivanje podataka s velikim kapacitetom za šifrirane slike
  • Daljinsko skrivanje podataka o učinkovitom kvantumu koji se koristi za medicinsku razmjenu slika
  • Otkrivanje parazita malarije digitalnom obradom slike
  • Identifikacija ljudi iz slobodnih šetnji s obilježjem hoda na temelju držanja tijela
  • Smanjenje nelinearne dimenzionalnosti za klasifikaciju slika na temelju višestrukog učenja
  • Razvrstavanje životinja putem slika lica s fuzijom na razini rezultata
  • Dijeljenje vizualnih tajnih shema šifriranjem brojnih slika
  • Softver za dizajn sustava za biometrijsko prepoznavanje kroz obradu slika
  • Otkrivanje osmijeha u divljini kroz učenje transfera
  • Segmentacija slika palminog ispisa uz pomoć računala za biometrijska istraživanja
  • Sustav identifikacije bolesti biljnog lišća
  • Identifikacija otisaka prstiju male djece
  • Digitalna dermatologija
  • Procjena neuronskih mreža duboke konvolucije za klasifikaciju materijala
  • Prepoznavanje izraza lica pomoću 2D Gabor filtra

Projekti za obradu slika temeljeni na Androidu

Popis projekata obrade slika temeljenih na androidu uključuje sljedeće.

  • Prepoznavanje lica na temelju Androida i obrade slika
  • Telemedicinski sustav koji koristi mobilni srčani sustav
  • Usporedba izvedbi u metodama smanjenja podataka
  • Sigurnosno slanje video zapisa putem WiMAX-a unutar komunikacija u vozilu
  • Upravljanje robotom za lokalizaciju pomoću Android pametnog telefona
  • Projektiranje sustava male snage za osjetljivost čovjeka
  • Procjena empirijskog pristupa za prepoznavanje znamenki pomoću Androida
  • Sustav pametne poljoprivrede koji koristi IoT i Android

-Dakle, ovo je sve o digitalnom teme projekata obrade slika , obrada slika pomoću Matlaba , i Piton . Ima ih nekoliko IEEE radovi o obradi slika koji su dostupni na tržištu, a primjene obrade slika uključene su u medicinu, poboljšanje i restauraciju, prijenos slike, obradu boje slike, viziju robota itd. Evo pitanja za vas, koji su koraci uključeni u digitalna obrada slike?