Tegenwoordig wordt 'beeldverwerking' normaal gesproken gebruikt door een breed scala aan toepassingen en in verschillende soorten elektronica, zoals computers, digitale camera's, mobiele telefoons, enz. De beeldeigenschappen kunnen worden gewijzigd met de minste investering, zoals contrastverbetering, grensdetectie, intensiteitsmeting en pas verschillende wiskundige functies toe om de beelden te verbeteren. Hoewel deze methoden zeer invloedrijk kunnen zijn, controleert de consument vaak afbeeldingen met de dump, maar het is zeldzaam om de fundamentele waarden achter de moeiteloze beeldverwerkingsroutine te begrijpen. Hoewel dit voor sommige personen geschikt kan zijn, leidt het vaak tot een beeld dat op grote schaal is gecorrumpeerd. In dit artikel bespreken we de basisprincipes van beeldverwerking en digitale beeldverwerkingsprojecten met MATLAB Python , enz.

Wat is beeldverwerking?

De methode van beeldverwerking wordt gebruikt om een aantal processen op een foto uit te voeren, zoals een beeldverbetering of om bepaalde functionele gegevens uit de afbeelding te verwijderen. Beeldverwerking is een soort signaalverwerking , waar de invoer een afbeelding is, en de uitvoer, zijn kenmerken of kenmerken die verband houden met de afbeelding.

Digitale beeldverwerking

Op dit moment wordt de beeldverwerkingstechniek in hoge mate gebruikt in verschillende industrieën, die wordt gebruikt om kernonderzoeksregio's te vormen in zowel engineering als in verschillende disciplines. In principe worden de stapsgewijze stappen voor beeldverwerking hieronder besproken.

Klik op de afbeelding met digitale camera's
Het beeld bestuderen en gebruiken
De output van de afbeelding kan worden gewijzigd op basis van de analyse van de afbeelding.

Beeldverwerking kan worden gedaan door twee methoden te gebruiken, namelijk analoge beeldverwerking en digitale beeldverwerking. De primaire beeldverwerkingstechniek (analoog) wordt gebruikt voor foto's en afdrukken. Enz. Beeldanalist gebruikt verschillende basisprincipes van begrip bij het gebruik van enkele beeldtechnieken. De secundaire beeldverwerkingstechniek (digitaal) helpt bij digitale beeldanalyse met behulp van een pc.

Projecten voor beeldverwerking

Het volgende lijst met beeldverwerkingsprojecten wordt hieronder besproken.

Projecten voor beeldverwerking

1). Op Raspberry Pi gebaseerde Ball Tracing Robot

Dit project is gewend bouw een robot voor het traceren van ballen met Raspberry Pi. Hier gebruikt deze robot een camera om de beelden vast te leggen, en om beeldverwerking uit te voeren om de bal te volgen. Dit project maakt gebruik van een frambozen pi cameramodule als microcontroller voor het traceren van de bal en maakt de Python-code mogelijk voor beeldanalyse.

2). Surveillance controleren met Android-telefoon

Dit project is erg handig voor het bewaken van openbare plaatsen zoals kantoren, huizen, met behulp van een Android-app. Door deze te gebruiken kan men de beelden vastleggen, de live streaming video's monitoren en opnemen.

Het voorgestelde systeem vereist een voeding, een Raspberry Pi, Pi-camera en een Android-telefoon. En ook een besturingssysteem gebaseerd op de Linux voor Raspberry Pi & configureren van camerabestanden. De video kan met behulp van bewegingssoftware worden opgenomen waarbij de beweging in de kamer aanwezig is.

“een condensator testen met multimeter ”

3). Vervalsingsdetectie van medisch beeld

Dit project wordt in de gezondheidszorg gebruikt voor nepbeeldherkenning om te bevestigen dat het beeld al dan niet geassocieerd is met het medische beeld.

Het werkingsprincipe van dit project is op een ruisdiagram van een afbeelding, maakt gebruik van een foutfilter met meerdere resoluties en geeft de uitvoer aan de classificatoren zoals extreem leren en ondersteuningsvector.

De ruiskaart wordt gevormd in een boundary computing-bron, terwijl de classificatie en filtering worden voltooid in een core cloud-computing-bron. Evenzo werkt dit project moeiteloos. De eis van bandbreedte is ook heel redelijk voor dit project.

4). Identificatie van menselijke handelingen door beeldverwerking

Dit project wordt gebruikt om de menselijke handeling te identificeren door middel van beeldverwerking in realtime, en de belangrijkste bedoeling is om de geïdentificeerde gebaren te communiceren met behulp van het camerasysteem.

Dit systeem begint met het herkennen van de menselijke handeling die in de database wordt gegeven, aangezien het de activeringsborden naar de camera-opstelling verzendt voor het opnemen en opslaan van de videostream in het systeem.

Het proces van patroonaanpassing wordt gebruikt om nu acties uit het opgenomen videomateriaal recht te trekken. De afbeelding van de video wordt intern geëvalueerd door de database en uiteindelijk krijgt de o / p.

IEEE Digital Image Processing Projects

De techniek van digitale beeldverwerking wordt gebruikt om de kwaliteit van een beeld te verbeteren door rekenkundige bewerkingen toe te passen. De projecten op basis van beeldverwerking omvatten voornamelijk beeldmodificatie en tweedimensionale signaalidentificatie en verbetering door contrast met een normaal signaal. De lijsten met IEEE digitale beeldverwerkingsprojecten voor ingenieursstudenten bevatten de volgende.

Bewegende voertuigen Snelle en sterke detectie in luchtvideo's met schuiframen
Verwijdering van waas voor onderwaterbeelden op basis van contrast en verbetering van kleur met behulp van de fusiemethode.
Op gezichtsherkenning gebaseerde beeldset met gelijktijdig leren van functies en woordenboeken
Analyse van video voor het volgen van verkeer
Analyse en detectie van huilbui bij baby's
Op WSNs gebaseerde Palms Efficiënte bescherming tegen RPW-larven
Herkenning van gang door Active Energy Image & Gabor-wavelet
Erkenning van menselijke activiteit door middel van neurale netwerken
Detectie van longkanker met digitale beeldverwerking via CT-scanbeelden
Polynomiale interpolatie gebaseerde compressie van fractale afbeelding
Op hybride clusteringstechniek gebaseerde segmentatie van hersentumor
De fusie van beeld op medisch gebied door SVD Combineren en transformeren van Shearlet
Vergelijking op pixelniveau en functieniveau met behulp van Image Fusion-technieken
Classificatie van bloem door middel van op neuraal netwerk gebaseerde beeldverwerking
De fusie van beeld op medisch gebied met behulp van Joint Sparse Technique
Een fusie van satellietbeeld met snelle discrete curvelet-transformaties
Verliesloze compressiemethode voor afbeeldingen met combinatietechnieken
Screening van netvliesaandoeningen met behulp van lokale binaire patronen
Rijstkorrels sorteren door middel van beeldverwerking
Kwaliteitsbeoordeling van rijstkorrels door middel van morfologische technieken

Beeldverwerkingsprojecten met MATLAB

MATLAB of matrixlaboratorium is een programmeertaal op hoog niveau waarmee u computationeel veeleisende taken sneller kunt uitvoeren dan met andere programmeertalen zoals C, CPP, enz. Maar MATLAB is zeer begrijpelijk en handig voor snelle numerieke matrixberekeningen. De volgende beeldverwerkingsprojecten zijn gebaseerd op het concept van MATLAB.

MATLAB-projecten

1). Valuta-identificatiesysteem

De identificatie van de valuta van verschillende landen is erg moeilijk. De belangrijkste bedoeling van dit project is om burgers te helpen dit probleem op te lossen. Maar valuta-identificatiesystemen zijn gebaseerd op beeldanalyse en volstaan niet.

Het proces van dit project is zowel automatisch als sterk, en dit systeem gebruikt als voorbeeld de Chinese renminbi (RMB) en Zweedse SEK om de technieken te demonstreren.

2). Intelligente verkeerslichtregeling met behulp van beeldverwerking

Door het toenemende aantal motorvoertuigen is het verkeersprobleem elke dag een groot probleem geworden in India. Om deze reden moet men de verkeerssignalen gebruiken die de compactheid van het verkeer in real time kunnen controleren. Dit project maakt gebruik van een opstelling van beeldverwerking om het verkeer op een gemakkelijke manier te regelen door beelden vast te leggen van verkeer op kruispunten. Een stapsgewijze procedure voor het wijzigen van de duur van het stoplicht is afhankelijk van de verkeersdichtheid van kruispunten bij een verkeerslicht.

3). Afbeeldingsschuifregelaar met MATLAB

Het beeldschuifproject wordt gebruikt om de achtergronden te besturen met de handbeweging met MATLAB. Deze taak kan worden voltooid door een aantal functies te combineren.

Dit project maakt gebruik van een webcam om de afbeelding vast te leggen en als de afbeelding een consistente achtergrond heeft, is het resultaat vals. We moeten de achtergrond dus consequent behouden. De toepassingen van dit project omvatten voornamelijk bediening van huishoudelijke apparaten, huishoudelijke apparaten, enz.

4). Automatisch parkeersysteem voor voertuigen

Tegenwoordig zijn er wereldwijd veel steden die veel problemen hebben met het parkeren van voertuigen als gevolg van minder beschikbaarheid van parkeerplaatsen, hoge grondprijzen, enz. Om dit probleem op te lossen is hier een oplossing, namelijk een automatisch parkeersysteem.

“er zijn drie hoofdcategorieën dynamische pompen. lijst en definieer ze. ”

Het voorgestelde systeem wordt gebruikt in openbare plaatsen zoals hotels, kantoren, theaters, huizen, ziekenhuizen, stadions, luchthavens, enz. Er zijn verschillende voordelen aan het gebruik van dit systeem, zoals het minder ruimte inneemt, minder tijd in beslag neemt voor het nemen en leveren van de auto, veiligheid en beveiliging voor het voertuig tegen diefstallen.

MATLAB-gebaseerde beeldverwerkingsprojecten

De term MATLAB staat voor MATrix LABoratory en is de 4e generatie programmeertaal. Deze programmeertaal maakt functies mogelijk, matrixmanipulaties, het plotten van gegevens, het creëren van een gebruikersinterface, de implementatie van algoritmen, enz. Deze taal wordt gebruikt in de toepassingen van beeldverwerking, onderzoeksinstituten, enz. De lijst met op MATLAB gebaseerde beeldverwerkingsprojecten wordt hieronder weergegeven.

Erkenning van kentekenplaat door middel van beeldverwerking en MATLAB
Herkenning van gezichtsemotie in realtime met MATLAB
Detectie van slaperige bestuurder in realtime met MATLAB
Erkenning van handschrift met MATLAB en beeldverwerking
Op MATLAB gebaseerde detectie van niersteen
MATLAB-gebaseerde verificatie van handtekening
Compressie van kleurenafbeelding met MATLAB
MATLAB-gebaseerde classificatie van afbeeldingscategorie
Op MATLAB gebaseerde detectie van huidkanker
Markeringssysteem van aanwezigheid met behulp van beeldverwerking en MATLAB
Detectie van levertumor met behulp van MATLAB
IRIS-segmentatie met behulp van MATLAB-code
Detectie van huidziekte met MATLAB
Goedkoop platformontwerp en implementatie voor diagnostische beeldvorming in realtime met MATLAB
Biometrisch detectiesysteem met unimodaal en multimodaal met MATLAB
Op MATLAB gebaseerde fix-point aspectanalyse voor infrastructuursystemen draadloos met MATLAB
Lichtcommunicatie op basis van mobiele telefoons met MATLAB
Modellering van perspectiefvervorming binnen gezichtsafbeeldingen en bibliotheek voor het volgen van objecten met MATLAB
Controle van intelligent verkeerslicht met MATLAB en beeldverwerking
Bestrijding van ongedierte in de landbouw met beeldverwerking en MATLAB

Beeldverwerkingsprojecten met Python

Python is een programmeertaal op hoog niveau en de typische bibliotheek is zowel enorm als uitgebreid. Het volgende digitale beeldverwerking projecten zijn gebaseerd op het concept van Python.

Beeldverwerkingsprojecten met Python

1). Tekstherkenning in afbeeldingen door Python

Tekstherkenning van een afbeelding is een zeer nuttige stap om multimedia-inhoud te herstellen. Het voorgestelde systeem wordt gebruikt om de tekst in afbeeldingen automatisch te detecteren en horizontaal gekoppelde tekst met moeilijke achtergronden te verwijderen.

Dit project is gebaseerd op toepassingen zoals een kleurverminderingstechniek, een techniek voor randherkenning, evenals de lokalisatie van tekstgebieden en geometrische bezittingen. De tekst op de afbeelding bevat zeer nuttige informatie voor verschillende soorten documenten.

Het verwijderen van tekst uit een afbeelding is een moeilijke klus. De tekst wordt gedetecteerd en wordt zonder problemen voor de lezers opgehaald. Dit project maakt gebruik van een snelle tekstlokalisatietechniek voor alle haalbare randen in de afbeelding.

2). Slaperigheidsdetectie van stuurprogramma's met Python

Een nieuwe benadering van autoveiligheid en beveiliging in een autonoom gebied wordt vooral verwacht op het autosysteem. Tegenwoordig is het aantal auto-ongelukken met slaperigheid toegenomen. Om dit probleem op te lossen, is hier een projectoplossing, namelijk het bestuurderswaarschuwingssysteem, dat een waarschuwing geeft door tijdens het besturen van een voertuig naar de ogen van elke bestuurder te kijken.

3). Gezichtsdetectie met Python

Het hoofddoel van dit project is om het gezicht in realtime te detecteren en ook om het gezicht continu te volgen. Dit is een eenvoudig voorbeeld van het detecteren van het gezicht met behulp van python, en in plaats van gezichtsherkenning kunnen we ook elk ander object van onze keuze gebruiken.

4). Erosie en verwijding van afbeeldingen

Er zijn verschillende soorten morfologische bewerkingen beschikbaar voor beeldverwerking. Maar de beeldverwerking kan worden gedaan met behulp van de meest voorkomende soorten morfologische bewerkingen op basis van de beeldvorm, zoals Erosion & Dilation. Hier wordt erosie gebruikt om het kenmerk van een afbeelding te verminderen, terwijl dilatatie wordt gebruikt om het gebied te vergroten en kenmerken van een object te benadrukken.

5). Cartooning van een afbeelding met Python

De afgelopen jaren is er beeldcartomizer-software gebruikt om het normale beeld om te zetten in een cartoonbeeld. In dit proces zijn randdetectie en bilaterale filter vereist. Het bilaterale filter is gewend verklein het kleurenpalet van een afbeelding. Daarna kunnen we randdetectie op deze afbeelding toepassen om een donkere afbeelding te genereren. Daarom kunnen er eindelijk enkele trucs voor deze afbeelding worden toegepast om een cartoonafbeelding te krijgen.

IoT-gebaseerde beeldverwerkingsprojecten

De lijst met beeldverwerkingsprojecten op basis van IoT wordt hieronder besproken.

Huisbeveiliging met behulp van IoT en digitale beeldverwerking

Dit project wordt gebruikt om een systeem te ontwerpen dat gebruikmaakt van IoT en digitale beeldverwerking om thuis te beveiligen. Dit systeem bevat een digitale camera, sensor, mobiel en mist de database. Sensoren bevinden zich in het deurkozijn die een waarschuwing geven aan de camera om op een afbeelding van een persoon die het huis binnenkomt te klikken, waarna deze het persoonsbeeld in de mist naar de datasheet stuurt.

De analyse van afbeeldingen kan worden uitgevoerd om de afbeelding te detecteren en te vergelijken met de opgeslagen afbeelding. Als zowel de gemaakte afbeelding als de opgeslagen afbeelding niet overeenkomen, geeft het een waarschuwing aan de huiseigenaar.

Op IoT en convolutioneel netwerkmodel gebaseerde bridge crack-detectie

Internet of Things heeft zich samen met informatietechnologie ontwikkeld vanwege de sterke permeabiliteitskenmerken, vele voordelen en verschillende toepassingen. In de bouwtechniek speelt IoT een sleutelrol bij de ontwikkeling van netwerkstructuren. De meest voorkomende bedreiging is crack voor de veiligheid van bruggen. Door deze scheuren heeft 90% van de brugrampen plaatsgevonden. Het identificeren van de brugscheuren is dus erg belangrijk om de structurele ramp op tijd te verminderen. Om dit te ondervangen, is dit op IoT gebaseerde brugscheurdetectiesysteem opgezet om de brugveiligheid te verbeteren en kan een risicofactor worden verminderd.

Op IoT & Fourier-descriptor gebaseerd detectiegebied van voertuig voor scheiding

Het aantal verkeersongevallen neemt met de dag aanzienlijk toe. Om deze problemen, zoals snelheidsovertredingen en verkeersopstoppingen, op te lossen, is dus technologie vereist. De voertuigdetectie en -tracking met behulp van computer vision & IoT zijn zeer essentiële elementen in het intelligente verkeerscontrolesysteem.

Tijdens beeldsegmentatie heeft de hoek tussen het voertuig en de camera een verbinding om het voertuig te verplaatsen. Dit project verbetert de detectienauwkeurigheid van voertuigen met behulp van camerabeelden. De gebieden die in beweging zijn, worden geëxtraheerd door verschillen tussen de frames. Als een of meer voertuigen elkaar overlappen als een gebied, moet u het gebied verdelen. Deze techniek extraheert een gebied dat moet worden gescheiden van de omtrek van het gebied. Maar het is niet mogelijk om voertuigen door de geëxtraheerde omtrek te verdelen. Er is dus een nieuwe techniek geïmplementeerd om de plaats te scheiden met behulp van de Fourier-descriptor. Door gebruik te maken van deze techniek kan gebied worden gedetecteerd.

Smart Health Care Kit met behulp van IoT en beeldverwerking

Het belangrijkste concept van dit project is om efficiënte en betere gezondheidsdiensten te bieden aan de patiënten die een IoT gebruiken. Zodat de doktoren deze informatie kunnen gebruiken en een efficiënt resultaat geven. Dit project bevat een aantal functies om de patiënt overal en altijd door de dokter te observeren. In een noodsituatie kan er een e-mail of bericht naar de arts gestuurd worden over de situatie van de patiënt.

Smart Farming-systeem met behulp van IoT

Het voorgestelde systeem, namelijk het slimme landbouwsysteem, is ontworpen met IoT en dit systeem is erg nuttig voor boeren. Voor klimaatsituaties kunnen drempelwaarden zoals temperatuur en luchtvochtigheid worden vastgelegd, afhankelijk van de weersomstandigheden van dat specifieke gebied. Het voorgestelde systeem zal het irrigatieschema genereren, afhankelijk van de realtime datadetectie van het veld en de weeropslagplaats.

Embedded systeemgebaseerde beeldverwerkingsprojecten

De lijst met op een embedded systeem gebaseerde beeldverwerkingsprojecten wordt hieronder besproken.

Op ANPR gebaseerde tolautomatisering met behulp van beeldverwerking

Met dit project wordt automatisch een tolbetalingssysteem ontworpen met behulp van ANPR of automatische kentekenherkenning. In dit project wordt een beeldverwerkingstechniek gebruikt om op de afbeelding van de kentekenplaat te klikken en deze afbeelding om te zetten in tekst.

Dit systeem is ontworpen met een microcontroller om de nummerplaattekst te analyseren en trekt het bedrag automatisch af omdat de gegevens al in de database zijn opgeslagen. Zodra het bedrag is afgetrokken, krijgt de voertuigeigenaar een bericht.

Op Matlab gebaseerde herkenning van tumor

Beeldverwerking wordt gebruikt in verschillende medische toepassingen. Het voorgestelde systeem wordt gebruikt om een systeem te ontwerpen om de tumorpositie te detecteren op basis van het beeldproces en MATLAB.

Bescherming van multimedia door middel van inhoud en vingerafdrukken

Momenteel is de multimediabescherming toegenomen om de distributie van multimedia en intellectueel eigendom te beschermen. Dit project gebruikt zowel inhoud als vingerafdrukken om multimedia te detecteren. Door gebruik te maken van content-vingerafdrukken kunnen schendingen van het auteursrecht worden opgespoord zodra ze op websites zijn gepubliceerd. Een inhoudsvingerafdruk legt de eigenschappen van de multimedia-inhoud vast, die kunnen worden gebruikt voor het uniek identificeren van het multimedia-object. In dit project is een modulaire structuur ontworpen voor het modelleren en analyseren van vingerafdruktechnieken voor inhoud.

Monitoring van Volcano met Embedded ARM in afgelegen gebieden

Dit project ontwikkelt een systeem namelijk MVMS (Monitoring Volcanic Multiparameter System) via externe toegang en verschillende modules die binnen een netwerk zijn aangesloten. Dit systeem is zeer eenvoudig op te zetten voor zowel onderzoeks- als monitoringnetwerk. Dit systeem werkt met behulp van een ingebed systeem in combinatie met een sensor- en communicatiesysteem. Het MVMS-systeem omvat voornamelijk een remote modulenetwerk (RMN) dat de gegevens ontvangt via een kabel / draadloze verbindingen met behulp van sensoren en deze opslaat op een enorme capaciteitsondersteuning.

Door dit project te gebruiken, kan een multiparametersysteem worden ontwikkeld om de activiteit van vulkanisch te volgen. Het systeem biedt toegang tot externe en verschillende modules die in een netwerk zijn aangesloten. In dit project wordt een ARMTM-processor gebruikt om enorme flexibiliteit in hardwareontwerp te bieden. Linux wordt gebruikt als besturingssysteem voor het eenvoudig ontwikkelen van de applicatie voor het besturen van zowel communicatie als sensoren.

Ontwerp en implementatie van ingebedde besturingssystemen met Scilab

In dit project is een embedded platform ontwikkeld voor het ontwerpen van embedded besturingssystemen. Deze systemen worden op een snelle en kosteneffectieve manier ontwikkeld. Dit systeem kan worden gebouwd met open-source software namelijk Scilab & Linux om de ontwikkelingskosten te verlagen. Geeft dit platform een gecombineerde omgeving, dan kan de gebruiker alle fasen van de ontwikkelcyclus binnen besturingssystemen uitvoeren. Dus als de prestaties mogelijk worden verbeterd, kan de tijd die nodig is voor de ontwikkeling worden verkort.

Dit systeem wordt gebruikt op het gebied van industrie, onderwijs, instrumentatie, optimalisatie & beeldverwerking. Bovendien kan dit systeem worden ontwikkeld waar sensoren & actuatoren worden gebruikt

Beeldverwerkingsprojecten in biomedische technologie

Beeldverwerkingsprojecten in biomedische en LabVIEW-beeldverwerkingsprojecten worden hieronder besproken.

Detectie van vervalsing medisch beeld

Het voorgestelde systeem, namelijk de detectie van vervalsingsbeelden op medisch gebied, wordt gebruikt in de gezondheidszorg. Door dit systeem te gebruiken, kan de detectie van de afbeelding worden gedaan, ongeacht of de afbeelding is gewijzigd of niet. Dit project is vooral op de afdeling gezondheidszorg erg nuttig omdat er veel gevallen zijn die worden geregistreerd over de wijziging van de rapporten om enkele overtredingen te verbergen. Dus door dit project te gebruiken, kan dit worden gedetecteerd.

Op Hadoop Framework gebaseerd retrieval-systeem voor medisch beeld gebruikt in Grid

Het voorgestelde systeem kan worden geïmplementeerd met behulp van het Apache Hadoop-framework. Dit is een rasterarchitectuur met een open-source, die een verscheidenheid aan afbeeldingsindelingen compileert en tussen verschillende ziekenhuizen is ingesteld voor het opslaan, delen en ophalen van afbeeldingen.

Er zijn verschillende prestatiestatistieken zoals nauwkeurigheid, betrouwbaarheid, vertrouwelijkheid, interoperabiliteit en verbeterde beveiliging. Door dit te gebruiken, kan de privacy van de patiënt en gebruikersauthenticatie worden bereikt.

In dit project wordt het CBIR-algoritme (Content-Based Image Retrieval) op basis van textuur gebruikt om een efficiënt beeld op te halen. Deze systeemprestaties kunnen worden gecontroleerd met behulp van Hadoop via drie huidige operationele knooppunten. De voorgestelde ophaaltijd van het systeem kan worden bereikt door middel van experimentele resultaten.

Een prototype van bloedtypering met behulp van beeldverwerking

Het proces van bloedgroepbepaling is nodig voordat een bloedtransfusie kan worden uitgevoerd, maar in sommige situaties is het vanwege het levensgevaar van een persoon essentieel om snel bloed te beheren. In deze crisisomstandigheden moet u erachter komen welk type bloed van cruciaal belang is vanwege minder tijd.

Om dit probleem op te lossen, wordt het voorgestelde systeem ontwikkeld met behulp van beeldverwerking. Dit systeem wordt gebruikt om de bloedgroep te bepalen op basis van de plaattest & beeldverwerkingsmethode. De volledige analyseprocedure kan worden geautomatiseerd met behulp van dit systeem dat wordt gebruikt voor bloedfenotypering en ABO-Rh-bloedtypering.

Op LabVIEW gebaseerd ontwerpen van controller voor quadcopter

Het project, namelijk LabVIEW & op beeldverwerking gebaseerd controllerontwerp voor de quadcopter, wordt gebruikt om een autonome quadcopter te ontwerpen. Dit is een verticaal landend voertuig met vier rotoren. Deze quadcopter kan nauwkeurig worden bestuurd via LabVIEW-programmering en beeldverwerking.

Autonome fruitplukrobot met LabVIEW

Het belangrijkste doel van dit project is het ontwerpen van een autonome robot voor het plukken van fruit. Dit project kan worden ontworpen met beeldverwerking & LabVIEW voor het besturen van de robotarm. Op basis van de vastgelegde afbeelding bestuurt dit project de greep van de robotarmen voor het oppakken van de vruchten.

Kankerdetectie door middel van menselijk bloedmonster met behulp van microscopische afbeeldingen

Dit project wordt gebruikt om het type leukemie op te sporen aan de hand van het monsterbeeld van microscopisch bloed. Het project omvat enkele kenmerken van microscopisch kleine afbeeldingen zoals het onderzoeken van veranderingen in textuur, kleuren, geometrie, enz. Dit systeem moet consistent en efficiënt zijn, de verwerkingstijd is korter, minder fouten, de nauwkeurigheid is hoog, minder kosten en sterk voor verschillende individuen tijdens het verzamelen monsters, etc.

Door de informatie uit bloedmonsterbeelden te extraheren, zijn er veel voordelen voor mensen, zoals het onmiddellijk voorspellen, behandelen en oplossen van bloedziekten voor een patiënt.

Enkele meer beeldverwerkingsprojecten op medisch gebied zijn

CNN-gebaseerde classificatie van bloedcellen
Op Raspberry Pi gebaseerde endoscopie met lage kosten
Detectie van huidkanker
Retinopathie van diabetici met diep leren
FPGA-gebaseerde segmentatie van hersentumor
Image Fusion in Medical Field via FPGA
Compressie van medisch beeld zonder verlies
Detectie van glaucoom met Opencv & MATLAB
Detectie van nierstenen door middel van echografie
Detectie van tuberculose in röntgenstralen
Detectie van borstkanker door middel van diep leren
Op Matlab gebaseerde detectie van longknobbels

De lijst van mini-projecten voor beeldverwerking omvat het volgende.

“8 bit carry ripple adder ”

Afbeeldingen Erosie & Dilatatie
Mouse Project gebaseerd op Computer Vision
Parkeersysteem van voertuig automatisch met behulp van beeldverwerking
Tekstscanner op basis van Computer Vision
Identificatie van menselijke handelingen door middel van beeldverwerking
Slimme selfie met Computer Vision
Afbeelding Cartooning met Python
Robot voor het volgen van ballen met Raspberry Pi
Python-gebaseerde detectie van slaperigheid bij het stuurprogramma
Beeldverwerking op basis van regeling van intelligent verkeerslicht

IEEE-beeldverwerkingsprojecten op basis van Python

De lijst met IEEE-beeldverwerkingsprojecten op basis van Python omvat het volgende.

Mixed Convolution & Residual Network-based Recognition of Eye
IRIS-herkenning conceptuele weergave door middel van beeldverwerkingstechnieken
Voorspelling van verborgen vingerafdrukwaarde
Neurale netwerken met diepe convolutie voor herkenning van menselijk handelen met dieptekaarten en houdingen
LSB Method Development in gekleurde afbeeldingen met masker
Op MSB-voorspelling gebaseerde techniek voor het omkeerbaar verbergen van gegevens met hoge capaciteit voor gecodeerde afbeeldingen
De informatie verbergen van een efficiënte Quantum die wordt gebruikt voor het op afstand delen van medische beelden
Detectie van malariaparasieten door middel van digitale beeldverwerking
Identificatie van de mens van freestyle-wandelingen met loopfunctie op basis van houding
Vermindering van niet-lineaire dimensionaliteit voor beeldclassificatie op basis van veelvuldig leren
Classificatie van dieren door middel van gezichtsopnamen met fusie op scoreniveau
Het delen van visuele geheime schema's door talrijke afbeeldingen te versleutelen
Ontwerpsoftware voor biometrische herkenningssystemen door middel van beeldverwerking
Detectie van Smile in the Wild door middel van Transfer Learning
Segmentatie van palmafdrukken met behulp van computer voor biometrisch onderzoek
Identificatiesysteem van bladziekte bij planten
Identificatie van de vingerafdruk van jonge kinderen
Digitale dermatologie
Evaluatie van diepe convolutie neurale netwerken voor classificatie van materiaal
Herkenning van gezichtsuitdrukking met 2D Gabor-filter

Android-gebaseerde beeldverwerkingsprojecten

De lijst met op Android gebaseerde beeldverwerkingsprojecten omvat het volgende.

Gezichtsherkenning op basis van Android en beeldverwerking
Telegeneeskundig systeem met behulp van een mobiel hart
Vergelijking van prestaties in methoden voor gegevensreductie
Veiligheidsvideo verzenden via WiMAX binnen voertuigcommunicatie
Besturing van robot voor lokalisatie met Android-smartphone
Ontwerp van een energiezuinig systeem voor het detecteren van door mensen gedragen
Evaluatie van Empirical for Digit Recognition Approaches met behulp van Android
Smart Farming-systeem met IoT en Android

Dit gaat allemaal over digitaal projectonderwerpen voor beeldverwerking beeldverwerking met Matlab , en Python Er zijn meerdere IEEE-documenten over beeldverwerking die op de markt beschikbaar zijn, en de toepassingen van beeldverwerking die betrokken zijn bij medische toepassingen, verbetering en herstel, beeldoverdracht, verwerking van beeldkleur, de visie van een robot, enz. Hier is een vraag voor u, welke stappen zijn er betrokken bij digitale beeldverwerking?