Kuvankäsittelyprojektit insinööriopiskelijoille

Nykyään 'kuvankäsittelyä' käytetään yleensä monenlaisissa sovelluksissa ja erityyppisessä elektroniikassa, kuten tietokoneissa, digitaalikameroissa, matkapuhelimissa jne. Kuvan ominaisuuksia voidaan muuttaa pienimmällä panostuksella, kuten kontrastin parantaminen, reunojen tunnistus, voimakkuuden mittaus ja käytä erilaisia ​​matemaattisia toimintoja kuvien parantamiseksi. Vaikka nämä menetelmät voivat olla erittäin vaikuttavia, kuluttaja ohjaa kuvia usein kaatopaikalla, mutta vaivattoman kuvankäsittelyrutiinin taustalla olevien arvojen ymmärtäminen on harvinaista. Vaikka tämä saattaa olla sopiva joillekin henkilöille, se johtaa usein laajasti vioittuneeseen kuvaan. Tässä artikkelissa keskustelemme kuvankäsittelyn perusteista ja digitaaliset kuvankäsittelyprojektit MATLAB: n avulla , Python , jne.

Mitä kuvankäsittely on?

Kuvankäsittelymenetelmää käytetään tekemään joitain prosesseja kuvalle, kuten kuvanparannuksia, tai poistamaan joitain toiminnallisia tietoja kuvasta. Kuvankäsittely on eräänlainen signaalinkäsittely , jossa tulo on kuva, samoin kuin lähtö, ovat piirteitä tai ominaisuuksia, jotka liittyvät kuvaan.

Digitaalinen kuvankäsittely

Tällä hetkellä kuvankäsittelytekniikkaa käytetään hyvin eri toimialoilla, ja sitä käytetään ydintutkimusalueiden muodostamiseen sekä tekniikassa että eri tieteenaloilla. Pohjimmiltaan kuvankäsittelyn vaiheittaisia ​​vaiheita käsitellään jäljempänä.

• Napsauta kuvaa digitaalikameroilla
• Kuvan tutkiminen ja käyttö
• Kuvan ulostuloa voidaan muuttaa kuvan analyysin perusteella.

Kuvankäsittely voidaan tehdä käyttämällä kahta menetelmää, nimittäin analogista kuvankäsittelyä sekä digitaalista kuvankäsittelyä. Ensisijaista kuvankäsittelytekniikkaa (analogista) käytetään valokuviin, tulosteisiin. Jne. Kuva-analyytikko käyttää erilaisia ​​ymmärtämisen perusteita käyttäessään joitain kuvantekniikoita. Toissijainen kuvankäsittelytekniikka (Digital) auttaa digitaalisen kuvan analysoinnissa käyttämällä tietokonetta.

Kuvankäsittelyprojektit

Seuraavat kuvankäsittelyprojektien luettelo käsitellään jäljempänä.

Kuvankäsittelyprojektit

1). Vadelma Pi -pohjainen pallojen jäljitysrobotti

Tämä projekti on tottunut rakentaa robotti pallojen jäljittämiseen Vadelma Pi: llä. Tässä robotti käyttää kameraa kuvien sieppaamiseen sekä kuvankäsittelyn suorittamiseen pallon seuraamiseksi. Tämä projekti käyttää vadelma pi kameramoduuli mikrokontrollerina pallon jäljittämiseen ja mahdollistaa Python-koodin kuva-analyysiä varten.

2). Valvonnan tarkistus Android-puhelimella

Tämä projekti on erittäin hyödyllinen seurattaessa julkisia paikkoja, kuten toimistoja, koteja, Android-sovelluksen avulla. Käyttämällä tätä voidaan kaapata kuvia, seurata ja tallentaa suoratoistovideoita.

Ehdotettu järjestelmä vaatii virtalähteen, Raspberry Pi-, Pi-kameran ja Android-puhelimen. Ja myös Linux-pohjainen käyttöjärjestelmä Raspberry Pi: lle ja kameratiedostojen konfigurointiin. Video voidaan tallentaa liikeohjelmiston avulla, jos liike on huoneessa.

3). Lääketieteellisen kuvan väärentäminen

Tätä hanketta käytetään terveydenhuoltojärjestelmässä väärennetyn kuvan tunnistamiseen sen varmistamiseksi, että kuva liittyy lääketieteelliseen kuvaan.

Tämän projektin toimintaperiaate on kuvan kohinakartassa, käyttää moniresoluutioista vikasuodatinta ja antaa ulostulon luokittelijoille, kuten äärimmäiselle oppimis- ja tukivektorille.

Kohinakartta muodostetaan rajalaskentalähteessä, kun taas luokittelu ja suodatus suoritetaan ydinpilvilaskentalähteessä. Samoin tämä projekti toimii vaivattomasti. Kaistanleveysvaatimus on myös erittäin kohtuullinen tässä projektissa.

4). Ihmisen toiminnan tunnistaminen kuvankäsittelyllä

Tätä projektia käytetään tunnistamaan ihmisen teko kuvankäsittelyllä reaaliajassa, ja päätarkoitus on kommunikoida tunnistetut eleet kamerajärjestelmän avulla.

Tämä järjestelmä alkaa tunnistaa tietokannassa annettu ihmisen toiminta, kun se lähettää aktivointimerkit kamerajärjestelmälle videovirran tallentamiseksi ja tallentamiseksi järjestelmään.

Kuvion sovittamisprosessia käytetään nyt tallennettujen videoiden ääriviivojen suoriin toimiin. Videon kuva on intern-tietokanta arvioi ja lopuksi o / p saa.

IEEE: n digitaaliset kuvankäsittelyprojektit

Digitaalisen kuvankäsittelyn tekniikkaa käytetään parantamaan kuvan laatua soveltamalla aritmeettisia operaatioita. Kuvankäsittelyyn perustuviin hankkeisiin kuuluu pääasiassa kuvan muokkaus ja kaksiulotteinen signaalin tunnistaminen ja parantaminen kontrastilla normaaliin signaaliin. IEEE-tekniikan opiskelijoiden digitaalisen kuvankäsittelyhankkeiden luettelot sisältävät seuraavat.

• Liikkuvien ajoneuvojen nopea ja vahva tunnistus ilmavideoissa liukuvilla ikkunoilla
• Vedenalaisten kuvien sumun poisto kontrastin ja värien parantamisen perusteella fuusiomenetelmällä.
• Kasvojentunnistukseen perustuva kuvasarja samanaikaisen ominaisuuden ja sanakirjan oppimisen kanssa
• Video-analyysi liikenteen seuraamiseksi
• Analyysi ja lapsen huudon havaitseminen
• WSN-pohjainen kämmen suojaa tehokkaasti RPW-toukoilta
• Gaitin tunnistus Active Energy Image- ja Gabor-aallon kautta
• Ihmisen toiminnan tunnustaminen hermoverkkojen kautta
• Keuhkosyövän havaitseminen digitaalisella kuvankäsittelyllä CT-skannauskuvien avulla
• Fraktaalikuvan polynomi-interpolaatioon perustuva pakkaus
• Hybridi klusterointitekniikkaan perustuva aivokasvaimen segmentointi
• Kuvan fuusio lääketieteen kentällä yhdistämällä ja muuttamalla Shearletia
• Pikselitason ja ominaisuuksien vertailu Image Fusion -tekniikoiden avulla
• Kukkien luokittelu hermoverkkopohjaisen kuvankäsittelyn avulla
• Kuvan fuusio lääketieteen kentällä käyttämällä yhteistä harvaa tekniikkaa
• Satelliittikuvan yhdistelmä ja nopeat erilliset kaarimuunnokset
• Häviötön pakkausmenetelmä kuvalle yhdistelmätekniikoilla
• Verkkokalvon sairauden seulonta käyttämällä paikallisia binaarimalleja
• Riisinjyvät luokittelu kuvankäsittelyn avulla
• Riisinjyvien laadun arviointi morfologisten tekniikoiden avulla

Kuvankäsittelyprojektit MATLAB: n avulla

MATLAB tai matriisilaboratorio on korkean tason ohjelmointikieli, jonka avulla voit suorittaa laskennallisesti vaativia tehtäviä nopeammin kuin muilla ohjelmointikielillä, kuten C, CPP jne. Seuraavat kuvankäsittelyprojektit perustuvat MATLAB-konseptiin.

MATLAB-projektit

1). Valuutan tunnistusjärjestelmä

Eri maiden valuutan tunnistaminen on erittäin vaikeaa. Tämän hankkeen päätarkoitus on auttaa kansalaisia ​​ratkaisemaan tämä ongelma. Mutta valuutan tunnistusjärjestelmät perustuvat kuva-analyyseihin eivätkä täysin riitä.

Tämän projektin prosessi tekee sekä automaattisesta että vahvasta, ja tässä järjestelmässä käytetään esimerkkinä Kiinan renminbiä (RMB) ja Ruotsin Ruotsin kruunua tekniikoiden esittelemiseksi.

2). Älykäs liikennevalojen hallinta kuvankäsittelyllä

Päivittäin liikennekysymyksestä on tullut suuri ongelma Intiassa moottoriajoneuvojen määrän kasvun vuoksi. Tästä syystä on käytettävä liikennesignaaleja, jotka voivat tarkistaa liikenteen kompaktuuden reaaliajassa. Tässä projektissa käytetään kuvankäsittelyjärjestelyä liikenteen hallitsemiseksi helposti kaappaamalla kuvia risteyksessä. Vaiheittainen menettely liikennevalon keston muuttamiseksi riippuu risteyksen liikennetiheydestä liikennesignaalilla.

3). Kuvan liukusäädin MATLAB: n avulla

Kuvan liukusäädintä käytetään taustakuvien hallintaan käden liikkeellä MATLAB: n avulla. Tämä tehtävä voidaan suorittaa yhdistämällä useita toimintoja.

Tämä projekti käyttää verkkokameraa kuvan sieppaamiseen, ja jos kuvan tausta on tasainen, tulos on väärä. Joten meidän on ylläpidettävä taustaa johdonmukaisesti. Tämän projektin sovelluksiin kuuluvat pääasiassa kodinkoneiden hallinta, kodinkoneet jne.

4). Automaattinen ajoneuvon pysäköintijärjestelmä

Nykyään maailmassa on monia kaupunkeja, joissa on paljon ongelmia ajoneuvojen pysäköinnissä johtuen pysäköintipaikkojen vähäisemmästä saatavuudesta, korkeista maan hinnoista jne. Tämän ongelman ratkaisemiseksi on ratkaisu, nimittäin automaattinen pysäköintijärjestelmä.

Ehdotettua järjestelmää käytetään julkisissa paikoissa, kuten hotelleissa, toimistoissa, teattereissa, kodeissa, sairaaloissa, stadionilla, lentokentillä jne. Tämän järjestelmän käytöstä on useita etuja, koska se vie vähemmän tilaa, vie vähemmän aikaa kuin toimittaa. auto, turvallisuus ja ajoneuvon turvallisuus varkauksilta.

MATLAB-pohjaiset kuvankäsittelyprojektit

Termi MATLAB tarkoittaa MATrix LABoratoriota ja se on 4. sukupolven ohjelmointikieli. Tämä ohjelmointikieli sallii toiminnot, matriisikäsittelyt, tietojen piirtämisen, käyttöliittymän luomisen, algoritmien toteuttamisen jne. Tätä kieltä käytetään kuvankäsittelyn sovelluksissa, tutkimuslaitoksissa jne. MATLAB-pohjaisten kuvankäsittelyprojektien luettelo on lueteltu alla.

• Rekisterikilven tunnistus kuvankäsittelyn ja MATLABin kautta
• Kasvotunnistuksen tunnistaminen reaaliajassa MATLAB: n avulla
• Unelevan kuljettajan havaitseminen reaaliajassa MATLAB: n avulla
• Käsinkirjoituksen tunnistaminen MATLAB: n ja kuvankäsittelyn avulla
• MATLAB-pohjainen munuaiskiven havaitseminen
• MATLAB-pohjainen allekirjoituksen todentaminen
• Värikuvan pakkaaminen MATLAB: n avulla
• MATLAB-pohjainen kuvaluokan luokitus
• MATLAB-pohjainen ihosyövän havaitseminen
• Läsnäolojärjestelmän merkitseminen kuvankäsittelyllä ja MATLAB: lla
• Maksakasvaimen havaitseminen MATLAB: n avulla
• IRIS-segmentointi MATLAB-koodilla
• Ihosairauden havaitseminen MATLAB: n avulla
• Edullinen alustan suunnittelu ja toteutus diagnostiikkakuvantamiseen reaaliajassa MATLAB: n avulla
• Biometrinen tunnistusjärjestelmä, jossa on Unimodal & Multimodal ja MATLAB
• MATLAB-pohjainen kiinteiden pisteiden analyysi infrastruktuurijärjestelmille langattomasti MATLAB: n avulla
• Matkapuhelinkamerapohjainen valoviestintä MATLAB: n kanssa
• Perspektiivisen vääristymän mallintaminen kasvokuvien ja kirjaston sisällä kohteiden seurantaan MATLAB: n avulla
• Älykkään liikennevalon hallinta MATLAB- ja kuvankäsittelytoiminnoilla
• Tuholaisten torjunta maataloudessa kuvankäsittelyllä ja MATLAB: lla

Kuvankäsittelyprojektit Pythonilla

Python on korkean tason ohjelmointikieli, ja sen tyypillinen kirjasto on valtava ja kattava. Seuraavat digitaalinen kuvankäsittely projektit perustuvat Python-konseptiin.

Kuvankäsittelyprojektit Pythonilla

1). Pythonin tekstintunnistus kuvissa

Kuvan tekstintunnistus on erittäin hyödyllinen askel multimediasisällön palauttamiseksi. Ehdotettua järjestelmää käytetään kuvien tekstin havaitsemiseen automaattisesti ja vaakasuoraan liittyvän tekstin poistamiseen vaikeista taustoista.

Tämä projekti perustuu sovelluksiin, kuten värin pienennystekniikka, reunan tunnistustekniikka, sekä teksti-alueiden ja geometristen osien lokalisointiin. Kuvan teksti sisältää erittäin hyödyllistä tietoa erityyppisille asiakirjoille.

Tekstin poistaminen kuvasta on vaikea työ. Teksti havaitaan ja puretaan lukijoille ongelmitta. Tämä projekti käyttää nopeaa tekstin lokalisointitekniikkaa kaikille kuvan saavutettavissa oleville reunoille.

2). Kuljettajan uneliaisuuden tunnistus Pythonilla

Uuden lähestymistavan auton turvallisuuteen autonomisella alueella odotetaan ensisijaisesti autojärjestelmästä. Nykyään autojen unelias ajo-onnettomuus on lisääntynyt. Tämän ongelman voittamiseksi tässä on projektiratkaisu, nimittäin kuljettajan hälytysjärjestelmä, joka antaa hälytyksen tarkkailemalla kunkin kuljettajan silmiä ajaessasi ajoneuvoa.

3). Kasvojentunnistus Pythonilla

Tämän projektin päätavoitteena on havaita kasvot reaaliajassa ja myös seurata kasvoja jatkuvasti. Tämä on helppo esimerkki kasvojen havaitsemisesta pythonilla, ja kasvojentunnistuksen sijasta voimme käyttää myös mitä tahansa muuta haluamaamme kohdetta.

4). Kuvien eroosio ja laajentuminen

Kuvankäsittelyyn on saatavana useita morfologisia toimintoja. Mutta kuvankäsittely voidaan tehdä käyttämällä yleisimpiä morfologisia toimintoja, jotka perustuvat kuvan muotoon, kuten Erosion & Dilation. Tällöin eroosiota käytetään vähentämään kuvan ominaisuutta, kun taas laajentumista käytetään lisäämään kohteen pintaa ja korostamaan kohteen ominaisuuksia.

5). Piirretään kuva Pythonilla

Muutaman viime vuoden aikana image Cartomizer -ohjelmaa on käytetty muuntaa normaali kuva sarjakuvaksi. Tässä prosessissa tarvitaan reunan tunnistus ja kahdenvälinen suodatin. Kahdenvälinen suodatin on tottunut pienennä kuvan väripalettia. Jälkeenpäin voimme käyttää reunan tunnistusta tähän kuvaan tumman kuvan muodostamiseksi. Siksi vihdoin joitain temppuja voi hakea tähän kuvaan saadaksesi sarjakuvan.

IoT-pohjaiset kuvankäsittelyprojektit

Seuraavassa käsitellään IoT: hen perustuvaa kuvankäsittelyprojektien luetteloa.

Kodin turvallisuus IoT: n ja digitaalisen kuvankäsittelyn avulla

Tätä projektia käytetään suunnittelemaan järjestelmä, joka käyttää IoT: tä ja digitaalista kuvankäsittelyä kodin turvaamiseksi. Tämä järjestelmä sisältää digitaalikameran, anturin, mobiililaitteen ja sumun tietokannan kanssa. Anturit sijaitsevat oven kehyksessä, joka antaa kameralle hälytyksen napsauttaa taloon tulevan henkilön kuvaa, jonka jälkeen se lähettää henkilön kuvan taulukkoon sumussa.

Kuvien analyysi voidaan suorittaa sekä havainnoimiseksi että kuvan vertaamiseksi tallennettuun. Jos sekä siepattu että tallennettu kuva eivät täsmää, se antaa varoituksen talon omistajalle.

IoT- ja konvoluutiomallipohjainen sillan halkeamien tunnistus

Esineiden Internet on kehittynyt yhdessä tietotekniikan kanssa vahvojen läpäisevyysominaisuuksien, monien etujen ja useiden sovellusten ansiosta. Rakennesuunnittelussa esineiden internetillä on keskeinen rooli verkkorakenteiden kehittämisessä. Yleisin uhka on siltojen turvallisuuden murtuminen. Näiden halkeamien takia 90% sillan katastrofeista on tapahtunut. Joten sillan halkeamien tunnistaminen on erittäin tärkeää rakenteellisen katastrofin vähentämiseksi ajoissa. Tämän voittamiseksi tämä IoT-pohjainen sillan halkeamien havaitsemisjärjestelmä on luotu parantamaan siltojen turvallisuutta, ja riskitekijää voidaan vähentää.

IoT- ja Fourier-kuvaajaan perustuva ajoneuvon havaitsemisalue erotettavaksi

Päivä päivältä liikenneonnettomuudet ovat lisääntyneet vakavasti. Joten näiden ongelmien, kuten ylinopeuden ja ruuhkien, voittamiseksi tarvitaan tekniikkaa. Ajoneuvojen havaitseminen ja seuranta tietokonenäön ja esineiden internetin avulla on erittäin tärkeä osa älykästä liikenteenvalvontajärjestelmää.

Kuvan segmentoinnin aikana ajoneuvon ja kameran välisellä kulmalla on yhteys ajoneuvon siirtämiseen. Tämä projekti parantaa kameran kuvia käyttävien ajoneuvojen tunnistustarkkuutta. Liikkuvat alueet erotetaan kehysten välisten erojen avulla. Jos yksi tai useampi ajoneuvo on päällekkäin kuin yksi alue, alue on jaettava. Tämä tekniikka poimii alue, joka jaetaan alueen ääriviivoista. Ajoneuvoja ei kuitenkaan ole mahdollista jakaa erotetun ääriviivan kautta. Joten uusi tekniikka otetaan käyttöön erottamaan paikka käyttämällä Fourier-kuvaajaa. Tätä tekniikkaa käyttämällä voidaan havaita alue.

Älykäs terveydenhuoltopaketti, joka käyttää IoT: tä ja kuvankäsittelyä

Tämän projektin pääkonsepti on tarjota tehokkaita ja parempia terveyspalveluja IoT: tä käyttäville potilaille. Joten lääkärit voisivat käyttää näitä tietoja ja antaa tehokkaan tuloksen. Tämä projekti sisältää joitain ominaisuuksia, joiden avulla lääkäri voi tarkkailla potilasta mistä tahansa ja milloin tahansa. Hätätilanteessa lääkärille voidaan lähettää sähköposti tai viesti potilaan tilanteesta.

Älykäs viljelyjärjestelmä, joka käyttää IoT: tä

Ehdotettu järjestelmä, nimittäin älykäs viljelyjärjestelmä, on suunniteltu IoT: n kanssa, ja tämä järjestelmä on erittäin hyödyllinen viljelijöille. Ilmastotilanteissa kynnysarvot, kuten lämpötila ja kosteus, voidaan vahvistaa kiinteän alueen sääolosuhteista riippuen. Ehdotettu järjestelmä luo kastelun aikataulun riippuen reaaliaikaisesta tietojen havaitsemisesta kentältä ja säätietovarastosta.

Sulautettuihin järjestelmiin perustuvat kuvankäsittelyprojektit

Alla on luettelo sulautettuihin järjestelmiin perustuvista kuvankäsittelyprojekteista.

ANPR-pohjainen maksujen automatisointi kuvankäsittelyllä

Tätä projektia käytetään tietullijärjestelmän suunnitteluun automaattisesti käyttämällä ANPR: ää tai automaattista rekisterikilvetunnistusta. Tässä projektissa kuvankäsittelytekniikkaa käytetään napsauttamaan rekisterikilven kuvaa ja muuttamaan tämä kuva tekstiksi.

Tämä järjestelmä on suunniteltu mikro-ohjaimella analysoimaan rekisterikilven tekstiä ja vähentää määrän automaattisesti, koska tiedot on jo tallennettu tietokantaan. Kun summa on vähennetty, ajoneuvon omistaja saa viestin.

Matlab-pohjainen kasvaimen tunnistaminen

Kuvankäsittelyä käytetään erilaisissa lääketieteellisissä sovelluksissa. Ehdotettua järjestelmää käytetään suunnittelemaan järjestelmä kasvaimen sijainnin havaitsemiseksi kuvaprosessin ja MATLAB: n perusteella.

Multimedian suojaaminen sisällön ja sormenjälkien avulla

Tällä hetkellä multimediasuojaus on lisääntynyt multimedian ja henkisen omaisuuden jakelun suojaamiseksi. Tämä projekti käyttää sisältöä ja sormenjälkiä multimedian tunnistamiseen. Sisällön sormenjälkien avulla tekijänoikeusloukkaukset voidaan havaita, kun ne on julkaistu verkkosivustoilla. Sisällön sormenjälki sieppaa multimediasisällön ominaisuudet, joita voidaan käyttää yksilöimään multimediaobjekti. Tässä projektissa modulaarinen rakenne on suunniteltu sisällön sormenjälkitekniikoiden mallintamiseen ja analysointiin.

Tulivuoren seuranta sulautettujen ARM: ien avulla syrjäisillä alueilla

Tämä projekti kehittää järjestelmän, nimittäin MVMS: n (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) etäyhteyden ja erilaisten verkkoyhteyksien kautta. Tämä järjestelmä on hyvin helppo asentaa sekä tutkinta- että seurantaverkolle. Tämä järjestelmä toimii käyttämällä upotettua järjestelmää sekä anturia ja viestintäjärjestelmää. MVMS-järjestelmä sisältää lähinnä etämoduuliverkon (RMN), joka vastaanottaa tietoja kaapeli / langattomien linkkien kautta antureiden avulla ja tallentaa ne valtavaan kapasiteettitukeen.

Tätä projektia käyttämällä voidaan kehittää moniparametrijärjestelmä tulivuoren aktiivisuuden seuraamiseksi. Järjestelmä sallii pääsyn verkkoon kytkettyihin etä- ja eri moduuleihin. Tässä projektissa ARMTM-prosessoria käytetään tarjoamaan valtava joustavuus laitteistosuunnittelussa. Linuxia käytetään käyttöjärjestelmänä sovelluksen helppoon kehittämiseen viestinnän ja antureiden ohjaamiseksi.

Sulautettujen ohjausjärjestelmien suunnittelu ja toteutus Scilabin avulla

Tässä projektissa on kehitetty sulautettu alusta sulautettujen ohjausjärjestelmien suunnittelua varten. Nämä järjestelmät kehitetään nopeasti ja kustannustehokkaasti. Tämä järjestelmä voidaan rakentaa avoimen lähdekoodin ohjelmistoilla, nimittäin Scilabilla ja Linuxilla kehityskustannusten alentamiseksi. Kun tämä alusta antaa yhdistetyn ympäristön, käyttäjä voi suorittaa kaikki kehitysjakson vaiheet ohjausjärjestelmissä. Joten kun suorituskykyä parannetaan mahdollisesti, kehitykseen tarvittavaa aikaa voidaan lyhentää.

Tätä järjestelmää käytetään teollisuuden, koulutuksen, instrumenttien, optimoinnin ja kuvankäsittelyn alueilla. Lisäksi tätä järjestelmää voidaan kehittää missä käytetään antureita ja toimilaitteita

Kuvankäsittelyprojektit lääketieteellisessä tekniikassa

Seuraavassa käsitellään biolääketieteen ja LabVIEW-kuvankäsittelyprojektien kuvankäsittelyprojekteja.

Väärennösten lääketieteellisen kuvan havaitseminen

Ehdotettua järjestelmää, nimittäin väärennettyjen kuvien havaitsemista lääketieteen alalla, käytetään terveydenhuoltojärjestelmässä. Tämän järjestelmän avulla kuva voidaan tunnistaa riippumatta siitä, vaihdetaanko kuvaa vai ei. Tämä projekti on erittäin hyödyllinen erityisesti terveydenhuollon osastolla, koska raporttien muuttamisesta on rekisteröity useita tapauksia piilottamaan joitain rikkomuksia. Joten tämä projekti voidaan havaita.

Ruudukossa käytetty Hadoop-kehykseen perustuva lääketieteellisen kuvan hakujärjestelmä

Ehdotettu järjestelmä voidaan toteuttaa Apache Hadoop -kehyksen avulla. Tämä on avoimen lähdekoodin ruudukkoarkkitehtuuri, joka kokoaa erilaisia ​​kuvamuotoja ja on perustettu eri sairaaloiden välillä kuvien tallentamista, jakamista ja noutamista varten.

Suorituskykymittareita on erilaisia, kuten tarkkuuden, luotettavuuden, luottamuksellisuuden, yhteentoimivuuden ja turvallisuuden parantaminen. Tämän avulla voidaan saavuttaa potilaan yksityisyys ja käyttäjien todennus.

Tässä projektissa tekstuuriin perustuvaa CBIR (Content-Based Image Retrieval) -algoritmia käytetään tehokkaan kuvan hakemiseen. Tämä järjestelmän suorituskyky voidaan tarkistaa Hadoopin avulla kolmen nykyisen operatiivisen solmun kautta. Ehdotettu järjestelmän noutoaika voidaan saavuttaa kokeellisilla tuloksilla.

Verityypin prototyyppi kuvankäsittelyllä

Veriryhmän määritysprosessi on välttämätön ennen verensiirron hallintaa, mutta joissakin tilanteissa on välttämätöntä hallita veri nopeasti henkilön hengenvaaran vuoksi. Näissä kriisitilanteissa selvitä, että verityyppi on kriittinen, koska aikaa on vähemmän.

Tämän ongelman voittamiseksi ehdotettu järjestelmä kehitetään käyttämällä kuvankäsittelyä. Tätä järjestelmää käytetään veriryhmän määrittämiseen levytestin ja kuvankäsittelymenetelmän perusteella. Koko analyysimenettely voidaan automatisoida tämän järjestelmän avulla, jota käytetään veren fenotyyppien määrittämiseen ja ABO-Rh-verityyppeihin.

LabVIEW-pohjainen Quadcopter-ohjaimen suunnittelu

Neljännen kopterin LabVIEW- ja kuvankäsittelyyn perustuvaa ohjaimen suunnittelua käytetään autonomisen nelikopterin suunnitteluun. Tämä on pystysuoraan laskeutuva ajoneuvo, jossa on neljä roottoria. Tätä nelikopteria voidaan ohjata tarkasti LabVIEW-ohjelmoinnin ja kuvankäsittelyn avulla.

Autonominen hedelmien poimimisrobotti LabVIEW: n avulla

Tämän projektin päätavoitteena on suunnitella autonominen robotti hedelmien keräämiseksi. Tämä projekti voidaan suunnitella kuvankäsittelyllä ja LabVIEW: lla robotin käsivarren ohjaamiseksi. Otetun kuvan perusteella tämä projekti ohjaa robottien käsikahvaa hedelmien poimimiseksi.

Syövän havaitseminen ihmisen verinäytteestä mikroskooppikuvien avulla

Tätä projektia käytetään leukemian tyypin havaitsemiseen mikroskooppisen veren näytekuvan kautta. Projekti sisältää joitain mikroskooppisten kuvien ominaisuuksia, kuten tekstuurin, värien, geometrian jne. Muutosten tutkimisen. Tämän järjestelmän on oltava johdonmukainen, tehokas, käsittelyaika on lyhyempi, vähemmän virheitä, tarkkuus on korkea, vähemmän kustannuksia ja vahva eri henkilöille keräämisen aikana näytteet jne.

Uuttamalla tiedot verinäytekuvista ihmisille on monia etuja, kuten verisairauksien ennustaminen, hoitaminen ja ratkaiseminen viipymättä potilaalle.

Joitakin muita kuvankäsittelyprojekteja lääketieteen alalla ovat

• CNN-pohjainen verisolujen luokitus
• Vadelma Pi -pohjainen endoskopia edullisilla hinnoilla
• Ihosyövän havaitseminen
• Diabeetikon retinopatia syvällisen oppimisen avulla
• FPGA-pohjainen aivokasvaimen segmentointi
• Kuvan fuusio lääketieteen alalla FPGA: n kautta
• Lääketieteellisen kuvan pakkaus ilman menetystä
• Glaukooman havaitseminen Opencv & MATLAB: lla
• Munuaiskivien havaitseminen ultraäänen avulla
• Tuberkuloosin havaitseminen röntgensäteillä
• Rintasyövän havaitseminen syvällisen oppimisen avulla
• Matlab-pohjainen keuhkosolmun tunnistus

Luettelo kuvankäsittely miniprojektit sisältää seuraavat.

• Kuvat eroosio ja laajeneminen
• Tietokonenäköön perustuva hiiriprojekti
• Ajoneuvon pysäköintijärjestelmä, joka käyttää automaattisesti kuvankäsittelyä
• Tietokonenäköön perustuva tekstiskanneri
• Ihmisen toiminnan tunnistaminen kuvankäsittelyn avulla
• Älykäs selfie Computer Vision -sovelluksen avulla
• Kuvan sarjakuvia Pythonilla
• Robotti pallojen seurantaan käyttäen Raspberry Pi: tä
• Python-pohjainen kuljettajan uneliaisuuden havaitseminen
• Kuvankäsittelyyn perustuva älykkään liikennevalon hallinta

Pythoniin perustuvat IEEE-kuvankäsittelyprojektit

Pythoniin perustuva IEEE-kuvankäsittelyprojektien luettelo sisältää seuraavat.

• Sekoitettu muunnos ja jäännösverkkopohjainen silmän tunnistus
• IRIS-tunnistuksen käsitteellinen näkymä kuvankäsittelytekniikoiden avulla
• Piilotetun sormenjäljen arvon ennustaminen
• Neuroverkot, joissa on syvä muutos ihmisen toiminnan tunnistamiseksi syvyyskartoilla ja -asennoilla
• LSB-menetelmän kehitys värillisissä kuvissa maskilla
• MSB: n ennusteisiin perustuva tekniikka käännettävän tiedon piilottamiseen suurikapasiteettisella salatuilla kuvilla
• Lääketieteellisen kuvan jakamiseen käytettävän tehokkaan kvantin tietojen piilottaminen
• Malarian loisten havaitseminen digitaalisen kuvankäsittelyn avulla
• Ihmisen tunnistaminen freestyle-kävelylenkkeistä ryhtipohjaisen ominaisuuden avulla
• Epälineaarisen ulottuvuuden vähentäminen kuvien luokittelussa, joka perustuu monipuoliseen oppimiseen
• Eläinten luokittelu kasvokuvien kautta pistemäärätasolla
• Visuaalisen salaisen järjestelmän jakaminen salaamalla lukuisia kuvia
• Biometrisen tunnistusjärjestelmän suunnitteluohjelmisto kuvankäsittelyn avulla
• Hymyn havaitseminen luonnossa siirto-oppimisen avulla
• Palm Print Images -segmentointi tietokoneella biometriseen tutkimukseen
• Kasvilehden taudin tunnistusjärjestelmä
• Pikkulasten sormenjälkitunniste
• Digitaalinen ihotautilääkäri
• Syväkonvoluutioisten hermoverkkojen arviointi materiaaliluokitusta varten
• Kasvojen ilmeen tunnistaminen 2D Gabor -suodattimella

Android-pohjaiset kuvankäsittelyprojektit

Android-pohjaisten kuvankäsittelyprojektien luettelo sisältää seuraavat.

• Kasvojentunnistus perustuu Android- ja kuvankäsittelyyn
• Telemeditsiinijärjestelmä, joka käyttää matkapuhelinta
• Tietojen vähentämismenetelmien suorituskyvyn vertailu
• Turvavideon lähettäminen WiMAX: n kautta ajoneuvoviestinnässä
• Robotin hallinta lokalisointia varten Android-älypuhelimella
• Pienitehoisen järjestelmän suunnittelu ihmisen levittämiseen
• Empirical for Digit Recognition Approaches -ohjelman arviointi Androidin avulla
• Älykäs viljelyjärjestelmä, joka käyttää IoT: tä ja Androidia

-Täten tässä on kyse digitaalisesta kuvankäsittelyprojektin aiheet , kuvankäsittely Matlabilla ja Python . On useita IEEE-paperit kuvankäsittelystä jotka ovat saatavilla markkinoilla, ja kuvankäsittelyn sovellukset, jotka liittyvät lääketieteelliseen, parantamiseen ja palauttamiseen, kuvan siirtoon, kuvan värin käsittelyyn, robotin visioon jne. Tässä on kysymys sinulle, mitkä ovat vaiheet digitaalinen kuvankäsittely?