Attēlu apstrādes projekti inženierzinātņu studentiem

Mūsdienās “attēlu apstrādi” parasti izmanto plašs lietojumu klāsts un dažāda veida elektronikā, piemēram, datoros, digitālajās kamerās, mobilajos tālruņos utt. Attēla īpašības var mainīt ar vismazāko ieguldījumu, piemēram, kontrasta uzlabošanu, robežu noteikšanu, intensitātes mērīšana un dažādu matemātisko funkciju izmantošana attēlu uzlabošanai. Lai arī šīs metodes var būt ļoti ietekmīgas, patērētājs bieži kontrolē attēlus, izmantojot izgāztuvi, taču izprast pamatvērtības, kas saistītas ar attēla bez piepūles kārtību, ir reti. Lai gan tas var būt piemērots dažām personām, tas bieži rada attēlu, kas ir ļoti sabojāts. Šajā rakstā mēs apspriedīsim attēlu apstrādes pamatus un digitālo attēlu apstrādes projekti, izmantojot MATLAB , Python utt.

Kas ir attēlu apstrāde?

Attēla apstrādes metodi izmanto, lai veiktu dažus attēla procesus, piemēram, attēla uzlabošanu, vai noņemtu dažus funkcionālos datus no attēla. Attēlu apstrāde ir viena veida signālu apstrāde , kur ievade ir attēls, kā arī izvade ir iezīmes vai īpašības, kas saistītas ar attēlu.

Digitālo attēlu apstrāde

Pašlaik attēlu apstrādes tehnika tiek plaši izmantota dažādās nozarēs, un to izmanto, lai veidotu galvenos izpētes reģionus inženierzinātnēs, kā arī dažādās disciplīnās. Būtībā tālāk ir aplūkotas pakāpeniskas attēlu apstrādes darbības.

• Noklikšķiniet uz attēla, izmantojot digitālās kameras
• Attēla izpēte un darbība
• Attēla izvadi var mainīt, pamatojoties uz attēla analīzi.

Attēlu apstrādi var veikt, izmantojot divas metodes, proti, analogo attēlu apstrādi, kā arī digitālo attēlu apstrādi. Galvenā attēlu apstrādes (analogā) tehnika tiek izmantota fotogrāfijām, izdrukām. Utt. Attēlu analītiķis izmanto dažādus izpratnes pamatus, vienlaikus izmantojot dažus attēlu paņēmienus. Sekundārā attēlu apstrādes (digitālā) tehnika palīdzēs digitālo attēlu analīzei, izmantojot datoru.

Attēlu apstrādes projekti

Sekojošais attēlu apstrādes projektu saraksts tiek apspriests turpmāk.

Attēlu apstrādes projekti

1). Aveņu Pi bāzes bumbu izsekošanas robots

Šis projekts ir pieradis veidot robotu bumbas izsekošanai, izmantojot Raspberry Pi. Šeit šis robots izmanto kameru attēlu uzņemšanai, kā arī attēlu apstrādei bumbas izsekošanai. Šis projekts izmanto aveņu pī kameras modulis kā mikrokontrolleris bumbas izsekošanai un ļauj Python kodu attēlu analīzei.

2). Novērošanas pārbaude, izmantojot Android tālruni

Šis projekts ir ļoti noderīgs, lai uzraudzītu publiskas vietas, piemēram, birojus, mājas, izmantojot Android lietotni. Izmantojot šo, var uzņemt attēlus, pārraudzīt un ierakstīt tiešraides straumēšanas video.

Ierosinātajai sistēmai nepieciešams barošanas avots, Raspberry Pi, Pi kamera un android tālrunis. Un arī operētājsistēma, kuras pamatā ir Linux par Raspberry Pi un kameras failu konfigurēšanu. Video var ierakstīt ar kustības programmatūras palīdzību, ja kustība atrodas telpā.

3). Medicīniskā attēla viltojums

Šis projekts tiek izmantots veselības aprūpes sistēmā viltus attēlu atpazīšanai, lai apstiprinātu, ka attēls ir saistīts ar medicīnisko attēlu vai nē.

Šī projekta darbības princips ir attēla trokšņu diagrammā, tiek izmantots daudzizšķirtspējas atteices filtrs un izeja tiek piešķirta klasifikatoriem, piemēram, ekstrēmam mācību un atbalsta vektoram.

Trokšņa karte tiek veidota robežas skaitļošanas avotā, kamēr klasifikācija un filtrēšana tiek pabeigta galvenajā mākoņu skaitļošanas avotā. Līdzīgi šis projekts darbojas bez piepūles. Prasība par joslas platumu ir ļoti pamatota arī šim projektam.

4). Cilvēka akta identificēšana, izmantojot attēlu apstrādi

Šis projekts tiek izmantots, lai identificētu cilvēka darbību, izmantojot attēlu apstrādi reāllaikā, un galvenais mērķis ir paziņot identificētos žestus, izmantojot kameru sistēmu.

Šī sistēma sāk atpazīt cilvēka darbību, kas dota datu bāzē, jo tā pārsūta aktivizēšanas zīmes kameras izkārtojumam video straumes ierakstīšanai un glabāšanai sistēmā.

Modeļu saskaņošanas process tiek izmantots, lai tagad veiktu darbības tieši no ierakstītā video kontūras. Attēls no videoklipa ir interns, ko novērtē datu bāze, un, visbeidzot, o / p iegūs.

IEEE digitālo attēlu apstrādes projekti

Attēla digitālās apstrādes tehnika tiek izmantota, lai uzlabotu attēla kvalitāti, izmantojot aritmētiskās darbības. Attēlu apstrādē balstītie projekti galvenokārt ietver attēla modificēšanu un divdimensiju signāla identificēšanu un uzlabošanu, kontrastējot ar parasto signālu. IEEE digitālo attēlu apstrādes projektu sarakstos inženierzinātņu studentiem ir šādi.

• Kustīgu transportlīdzekļu ātra un spēcīga noteikšana videofilmās ar bīdāmiem logiem
• Zemūdens attēlu miglas noņemšana, pamatojoties uz kontrastu un krāsu uzlabošanu, izmantojot kodolsintēzes metodi.
• Uz sejas atpazīšanas balstīts attēlu komplekts ar vienlaicīgu funkciju un vārdnīcas apguvi
• Video analīze datplūsmas uzraudzībai
• Zīdaiņu raudu analīze un noteikšana
• WSN balstīta palmu efektīva aizsardzība pret RPW kāpuriem
• Gaitas atpazīšana, izmantojot Active Energy Image & Gabor vilni
• Cilvēka darbības atzīšana, izmantojot neironu tīklus
• Plaušu vēža noteikšana ar digitālo attēlu apstrādi, izmantojot CT skenēšanas attēlus
• Fraktāla attēla saspiešana, pamatojoties uz polinomu interpolāciju
• Smadzeņu audzēja hibrīdā kopu veidošanas tehnikā balstīta segmentēšana
• Attēla saplūšana medicīnas jomā, izmantojot SVD, apvienojot un pārveidojot Shearlet
• Pikseļu līmeņa un funkciju līmeņa salīdzinājums, izmantojot attēlu apvienošanas paņēmienus
• Ziedu klasifikācija, izmantojot neironu tīkla attēlu apstrādi
• Attēla saplūšana medicīnas jomā, izmantojot locītavu retu tehniku
• Satelītattēla apvienojums ar ātrām diskrētām loku transformācijām
• Bezzuduma saspiešanas metode attēlam ar kombinētām metodēm
• Tīklenes slimības skrīnings, izmantojot vietējos bināros modeļus
• Rīsu graudi, apstrādājot attēlu
• Rīsu graudu kvalitātes novērtēšana, izmantojot morfoloģiskās metodes

Attēlu apstrādes projekti, izmantojot MATLAB

MATLAB jeb matricas laboratorija ir augsta līmeņa programmēšanas valoda, kas ļauj veikt skaitļošanas prasīgos uzdevumus ātrāk nekā ar citām programmēšanas valodām, piemēram, C, CPP utt. Bet MATLAB ir ļoti saprotams un noderīgs ātriem skaitlisko matricu aprēķiniem. Šie attēlu apstrādes projekti ir balstīti uz MATLAB koncepciju.

MATLAB projekti

1). Valūtas identifikācijas sistēma

Dažādu valstu valūtu ir ļoti grūti noteikt. Šī projekta galvenais mērķis ir palīdzēt iedzīvotājiem atrisināt šo problēmu. Bet valūtas identifikācijas sistēmas ir balstītas uz attēlu analīzi, un ar tām pilnīgi nepietiek.

Šī projekta process padara automātisku, kā arī spēcīgu, un šī sistēma izmanto Ķīnas renminbi (RMB) un Zviedrijas SEK piemēru, lai demonstrētu metodes.

2). Inteliģenta luksofora vadība, izmantojot attēlu apstrādi

Satiksmes jautājums katru dienu ir kļuvis par lielu problēmu Indijā, pateicoties pieaugošajam mehānisko transportlīdzekļu skaitam. Šī iemesla dēļ ir jāizmanto satiksmes signāli, kas reāllaikā var pārbaudīt satiksmes kompaktumu. Šajā projektā tiek izmantota attēlu apstrādes kārtība, lai ērti kontrolētu trafiku, tverot krustojuma satiksmes attēlus. Soli pa solim luksofora ilguma maiņas procedūra ir atkarīga no krustojumu satiksmes blīvuma pie ceļa signāla.

3). Attēla slīdnis, izmantojot MATLAB

Attēla slīdņa projekts tiek izmantots, lai kontrolētu tapetes ar rokas kustību, izmantojot MATLAB. Šo uzdevumu var izpildīt, apvienojot vairākas funkcijas.

Šis projekts attēla uzņemšanai izmanto tīmekļa kameru, un, ja attēlam ir nemainīgs fons, rezultāts būs nepatiess. Tāpēc mums konsekventi jāsaglabā fons. Šī projekta lietojumprogrammas galvenokārt ietver sadzīves tehnikas vadību, sadzīves tehniku ​​utt.

4). Automātiska transportlīdzekļu stāvēšanas sistēma

Mūsdienās visā pasaulē ir daudzas pilsētas, kas saskaras ar daudzām problēmām ar transportlīdzekļu novietošanu, jo ir mazāka autostāvvietu pieejamība, augstas zemes cenas utt. Lai pārvarētu šo problēmu, šeit ir risinājums, proti, automātiska automašīnu novietošanas sistēma.

Piedāvātā sistēma tiek izmantota sabiedriskās vietās, piemēram, viesnīcās, birojos, teātros, mājās, slimnīcās, stadionos, lidostās utt. Izmantojot šo sistēmu, ir vairākas priekšrocības, piemēram, tā aizņem mazāk vietas, aizņem mazāk laika, kā arī piegādā automašīnu, drošību un transportlīdzekļa drošību no zādzībām.

Attēlu apstrādes projekti, kuru pamatā ir MATLAB

Termins MATLAB nozīmē MATrix LABoratory, un tā ir 4. paaudzes programmēšanas valoda. Šī programmēšanas valoda ļauj veikt funkcijas, manipulācijas ar matricu, datu plānošanu, lietotāja saskarnes izveidi, algoritmu ieviešanu utt. Šī valoda tiek izmantota attēlu apstrādes lietojumos, pētniecības institūtos utt. MATLAB balstītu attēlu apstrādes projektu saraksts ir norādīts zemāk.

• Licences numura atpazīšana, izmantojot attēlu apstrādi un MATLAB
• Sejas emociju atpazīšana reāllaikā, izmantojot MATLAB
• Miegaina draivera noteikšana reāllaikā ar MATLAB
• Rokraksta atpazīšana ar MATLAB un attēlu apstrādi
• MATLAB balstīta nieru akmeņu noteikšana
• Paraksta pārbaude, pamatojoties uz MATLAB
• Krāsu attēla saspiešana, izmantojot MATLAB
• Attēlu kategorijas klasifikācija, kas balstīta uz MATLAB
• MATLAB bāzes ādas vēža noteikšana
• Apmeklējumu marķēšanas sistēma, izmantojot attēlu apstrādi un MATLAB
• Aknu audzēja noteikšana, izmantojot MATLAB
• IRIS segmentēšana, izmantojot MATLAB kodu
• Ādas slimības noteikšana, izmantojot MATLAB
• Zemu izmaksu platformu projektēšana un ieviešana diagnostikas attēlveidošanai reāllaikā ar MATLAB
• Biometriskā sensoru sistēma ar Unimodal un Multimodal ar MATLAB
• MATLAB bāzes fiksēto punktu aspektu analīze infrastruktūras sistēmām bezvadu režīmā ar MATLAB
• Mobilo tālruņu kameru bāzes gaismas sakari ar MATLAB
• Perspektīvā kropļojuma modelēšana sejas attēlos un bibliotēkā objektu izsekošanai ar MATLAB
• Inteliģentā luksofora vadība ar MATLAB un attēlu apstrādi
• Kaitēkļu apkarošana lauksaimniecības jomā ar attēlu apstrādi un MATLAB

Attēlu apstrādes projekti, izmantojot Python

Python ir augsta līmeņa programmēšanas valoda, un tā tipiskā bibliotēka ir milzīga, kā arī visaptveroša. Sekojošais digitālo attēlu apstrāde projektu pamatā ir Python koncepcija.

Attēlu apstrādes projekti ar Python

1). Teksta atpazīšana attēlos ar Python

Attēla teksta atpazīšana ir ļoti noderīgs solis, lai atgūtu multivides saturu. Piedāvātā sistēma tiek izmantota, lai automātiski noteiktu tekstu attēlos un noņemtu horizontāli saistītu tekstu ar sarežģītu fonu.

Šis projekts ir balstīts uz tādām lietojumprogrammām kā krāsu samazināšanas tehnika, malu atpazīšanas tehnika, kā arī teksta apgabalu un ģeometrisko piederumu lokalizācija. Attēla tekstā ir ļoti noderīga informācija dažādu veidu dokumentiem.

Teksta noņemšana no attēla ir grūts darbs. Teksts tiek atklāts un tiek uztverts lasītājiem bez grūtībām. Šis projekts izmanto ātru teksta lokalizācijas tehniku ​​visām sasniedzamajām attēla malām.

2). Vadītāja miegainības noteikšana, izmantojot Python

Jauna pieeja automašīnu drošībai un drošībai autonomā apgabalā galvenokārt ir sagaidāma no automobiļu sistēmas. Mūsdienās ir palielinājusies miegainas automašīnas negadījums. Lai pārvarētu šo problēmu, šeit ir projekta risinājums, proti, vadītāja trauksmes sistēma, kas dod trauksmi, vērojot katra vadītāja acis, vadot transportlīdzekli.

3). Sejas noteikšana, izmantojot Python

Šī projekta galvenais mērķis ir noteikt seju reāllaikā, kā arī nepārtraukti izsekot seju. Šis ir vienkāršs piemērs sejas noteikšanai, izmantojot pitonu, un sejas noteikšanas vietā mēs varam izmantot arī jebkuru citu objektu pēc savas izvēles.

4). Attēlu erozija un paplašināšanās

Attēlu apstrādei ir pieejami vairāki morfoloģisko darbību veidi. Attēlu apstrādi var veikt, izmantojot visizplatītākos morfoloģisko darbību veidus, pamatojoties uz attēla formu, piemēram, Erozija un dilatācija. Šeit eroziju izmanto, lai samazinātu attēla iezīmes, bet dilatāciju izmanto, lai palielinātu objekta laukumu un uzsvērtu iezīmes.

5). Attēla karikatūra, izmantojot Python

Dažu pēdējo gadu laikā attēlu pārveidotāja programmatūra ir izmantota, lai parasto attēlu pārveidotu par karikatūras attēlu. Šajā procesā ir nepieciešama malu noteikšana un divpusējs filtrs. Divpusējais filtrs ir pieradis samazināt attēla krāsu paleti. Pēc tam šim attēlam mēs varam piemērot malas noteikšanu, lai izveidotu tumšas formas attēlu. Tāpēc, visbeidzot, šim attēlam var pieteikties daži triki, lai iegūtu karikatūras attēlu.

IoT bāzes attēlu apstrādes projekti

Attēlu apstrādes projektu saraksts, kas balstīts uz IoT, ir apspriests tālāk.

Mājas drošība, izmantojot IoT un digitālo attēlu apstrādi

Šis projekts tiek izmantots, lai izveidotu sistēmu, izmantojot IoT un digitālo attēlu apstrādi mājas drošībai. Šī sistēma ietver digitālo kameru, sensoru, mobilo un miglu kopā ar datu bāzi. Sensori atrodas durvju rāmī, kas brīdina kameru noklikšķināt uz personas, kas ienāk mājā, attēla, pēc tam miglas telpā tas nosūta personas attēlu uz datu lapu.

Attēlu analīzi var veikt, lai noteiktu, kā arī salīdzinātu attēlu ar saglabāto. Ja gan uzņemtais attēls, gan saglabātais attēls nesakrīt, tas brīdina mājas īpašnieku.

IoT un konvolucionālā tīkla modeļa tilta plaisu noteikšana

Lietu internets ir attīstījies kopā ar informācijas tehnoloģijām, pateicoties spēcīgām caurlaidības īpašībām, daudzām priekšrocībām un vairākām lietojumprogrammām. Strukturālajā inženierijā IoT ir galvenā loma tīkla struktūru attīstībā. Visbiežāk draud tilta drošība. Šo plaisu dēļ notika 90% tilta katastrofu. Tātad, lai savlaicīgi samazinātu strukturālo katastrofu, ir ļoti svarīgi noteikt tilta plaisas. Lai to pārvarētu, šī IoT balstītā tilta plaisu noteikšanas sistēma ir izveidota, lai uzlabotu tilta drošību, kā arī var samazināt riska faktoru.

IoT un Furjē uz deskriptoru balstīta atdalāmā transportlīdzekļa noteikšanas zona

Dienu no dienas ceļu satiksmes negadījumi ir nopietni pieauguši. Tāpēc, lai pārvarētu šīs problēmas, piemēram, ātruma pārsniegšanu, kā arī sastrēgumus, nepieciešama tehnoloģija. Transportlīdzekļa noteikšana un izsekošana, izmantojot datora redzamību un IoT, ir ļoti svarīgi viedās satiksmes uzraudzības sistēmas elementi.

Attēlu segmentēšanas laikā leņķim starp transportlīdzekli un kameru būs savienojums, lai pārvietotu transportlīdzekli. Šis projekts uzlabo transportlīdzekļu noteikšanas precizitāti, izmantojot kameras attēlus. Pārvietojamās zonas tiks iegūtas, izmantojot atšķirības starp kadriem. Ja viens vai vairāki transportlīdzekļi pārklājas tāpat kā viena teritorija, tad platība ir jāsadala. Ar šo paņēmienu no apgabala kontūras tiks iegūts sadalāms apgabals. Bet, izmantojot izvilkto kontūru, nav iespējams sadalīt transportlīdzekļus. Tātad, lai atdalītu vietu, izmantojot Furjē deskriptoru, tiek ieviesta jauna tehnika. Izmantojot šo paņēmienu, var noteikt apgabalu.

Vieds veselības aprūpes komplekts, izmantojot IoT un attēlu apstrādi

Šī projekta galvenā koncepcija ir sniegt efektīvus un labākus veselības pakalpojumus pacientiem, kuri lieto IoT. Tātad ārsti varētu izmantot šo informāciju un dod efektīvu rezultātu. Šis projekts ietver dažas funkcijas, lai ārsts varētu novērot pacientu jebkurā vietā un laikā. Ārkārtas situācijā ārstam var nosūtīt e-pastu vai ziņojumu par pacienta stāvokli.

Viedā lauksaimniecības sistēma, izmantojot IoT

Piedāvātā sistēma, proti, viedās lauksaimniecības sistēma, ir izstrādāta, izmantojot IoT, un šī sistēma ir ļoti noderīga lauksaimniekiem. Klimata situācijās var noteikt tādas robežvērtības kā temperatūra, mitrums atkarībā no laika apstākļiem konkrētajā apgabalā. Piedāvātā sistēma ģenerēs apūdeņošanas grafiku atkarībā no reāllaika datu noteikšanas no lauka un laika apstākļu krātuves.

Iegultās sistēmas attēlu apstrādes projekti

Iegultās sistēmas attēlu apstrādes projektu saraksts ir apspriests turpmāk.

ANPR balstīta autoceļu nodevas automatizācija, izmantojot attēlu apstrādi

Šis projekts tiek izmantots, lai automātiski izstrādātu ceļa nodevas samaksas sistēmu, izmantojot ANPR vai automātisko numura zīmju atpazīšanu. Šajā projektā attēlu apstrādes tehnika tiek izmantota, lai noklikšķinātu uz numura zīmes attēla un pārveidotu šo attēlu par tekstu.

Šī sistēma ir izveidota ar mikrokontrolleru, lai analizētu numura zīmes tekstu, un automātiski atskaita summu, jo dati jau tiks saglabāti datu bāzē. Kad summa ir atskaitīta, transportlīdzekļa īpašnieks saņems ziņojumu.

Matlab balstīta audzēja atpazīšana

Attēlu apstrāde tiek izmantota dažādās medicīnas jomās. Piedāvātā sistēma tiek izmantota, lai izstrādātu sistēmu audzēja stāvokļa noteikšanai, pamatojoties uz attēla procesu un MATLAB.

Multivides aizsardzība, izmantojot saturu un pirkstu nospiedumus

Pašlaik multivides aizsardzība ir pieaugusi, lai aizsargātu multimediju un intelektuālā īpašuma izplatīšanu. Šajā projektā multivides noteikšanai tiek izmantots saturs, kā arī pirkstu nospiedumi. Izmantojot satura pirkstu nospiedumus, autortiesību pārkāpumus var atklāt pēc publicēšanas vietnēs. Satura pirkstu nospiedums uztver multivides satura rekvizītus, kurus var izmantot, lai unikāli identificētu multivides objektu. Šajā projektā modulārā struktūra ir paredzēta satura pirkstu nospiedumu paņēmienu modelēšanai un analīzei.

Vulkāna monitorings, izmantojot iegulto ARM attālos apgabalos

Šis projekts izstrādā sistēmu, proti, MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parametrs System), izmantojot attālo piekļuvi un dažādus moduļus, kas savienoti tīklā. Šo sistēmu ir ļoti vienkārši iestatīt gan izmeklēšanas, gan uzraudzības tīklam. Šī sistēma darbojas, izmantojot iegulto sistēmu kopā ar sensoru un sakaru sistēmu. MVMS sistēmā galvenokārt ietilpst attālo moduļu tīkls (RMN), kas datus saņem, izmantojot kabeļa / bezvadu saites, izmantojot sensorus, un tos uzglabā milzīgā jaudas atbalstā.

Izmantojot šo projektu, var izveidot daudzparametru sistēmu vulkāna aktivitātes uzraudzībai. Sistēma ļauj piekļūt attāliem un dažādiem tīklā savienotiem moduļiem. Šajā projektā ARMTM procesors tiek izmantots, lai nodrošinātu milzīgu elastību aparatūras projektēšanā. Linux tiek izmantots kā operētājsistēma, lai ērti izveidotu lietojumprogrammu sakaru, kā arī sensoru kontrolei.

Iegulto vadības sistēmu projektēšana un ieviešana, izmantojot Scilab

Šajā projektā ir izveidota iegulta platforma iegulto vadības sistēmu projektēšanai. Šīs sistēmas tiek izstrādātas ātri un rentabli. Lai samazinātu izstrādes izmaksas, šo sistēmu var izveidot, izmantojot atvērtā koda programmatūru, proti, Scilab un Linux. Kad šī platforma nodrošina apvienotu vidi, lietotājs var veikt visas attīstības cikla fāzes vadības sistēmās. Tātad, ja veiktspēja tiek potenciāli uzlabota, izstrādes laiku var samazināt.

Šo sistēmu izmanto rūpniecības, izglītības, instrumentu, optimizācijas un attēlu apstrādes jomās. Turklāt šo sistēmu var izstrādāt, ja tiek izmantoti sensori un izpildmehānismi

Attēlu apstrādes projekti biomedicīnas inženierijā

Attēlu apstrādes projekti biomedicīnas un LabVIEW attēlu apstrādes projektos ir aplūkoti turpmāk.

Viltotu medicīnisko attēlu noteikšana

Piedāvātā sistēma, proti, viltotu attēlu noteikšana medicīnas jomā, tiek izmantota veselības aprūpes sistēmā. Izmantojot šo sistēmu, attēlu var noteikt neatkarīgi no tā, vai attēls ir mainīts vai nē. Šis projekts ir ļoti noderīgs, jo īpaši veselības aprūpes nodaļā, jo ir reģistrēti daudzi gadījumi par ziņojumu maiņu, lai slēptu dažus pārkāpumus. Tātad, izmantojot šo projektu, to var noteikt.

Hadoop Framework balstīta medicīnisko attēlu izguves sistēma, ko izmanto režģī

Piedāvāto sistēmu var ieviest, izmantojot Apache Hadoop sistēmu. Šī ir režģa arhitektūra ar atvērtu avotu, kas apkopo dažādus attēlu formātus un izveidota starp dažādām slimnīcām attēlu glabāšanai, koplietošanai un izgūšanai.

Ir dažādi veiktspējas rādītāji, piemēram, uzlabota precizitāte, uzticamība, konfidencialitāte, sadarbspēja un drošība. Izmantojot to, var sasniegt pacienta privātumu un lietotāja autentifikāciju.

Šajā projektā efektīva attēla iegūšanai tiek izmantots uz tekstūras balstīts CBIR (Content-Based Image Retrieval) algoritms. Šo sistēmas veiktspēju var pārbaudīt ar Hadoop palīdzību, izmantojot trīs pašreizējos operatīvos mezglus. Piedāvāto sistēmas izguves laiku var sasniegt ar eksperimentu rezultātiem.

Asins tipa prototips, izmantojot attēlu apstrādi

Asinsgrupas noteikšanas process ir nepieciešams pirms asins pārliešanas, tomēr dažās situācijās ir svarīgi ātri pārvaldīt asinis, jo pastāv cilvēka dzīvības risks. Šajos krīzes apstākļos uzziniet, kāda veida asinis ir kritiskas mazāk laika dēļ.

Lai pārvarētu šo problēmu, piedāvātā sistēma tiek izstrādāta, izmantojot attēlu apstrādi. Šo sistēmu izmanto, lai noteiktu asins grupu, pamatojoties uz plākšņu testu un attēlu apstrādes metodi. Ar šīs sistēmas palīdzību, kas tiek izmantota asins fenotipēšanai un ABO-Rh asins tipēšanai, var automatizēt visu analīzes procedūru.

LabVIEW balstīta Quadcopter kontroliera projektēšana

Projekts, proti, uz kvadricoptera LabVIEW un attēlu apstrādes kontrolieru dizains tiek izmantots autonomā kvadrokoptera projektēšanai. Šis ir vertikāli nolaižams transportlīdzeklis ar četriem rotoriem. Šo kvadrokopteru var precīzi kontrolēt, izmantojot LabVIEW programmēšanu un attēlu apstrādi.

Autonomais augļu savākšanas robots, izmantojot LabVIEW

Šī projekta galvenais mērķis ir izstrādāt autonomu robotu augļu novākšanai. Šo projektu var izstrādāt ar attēlu apstrādi un LabVIEW, lai kontrolētu robota roku. Pamatojoties uz uzņemto attēlu, šis projekts kontrolē robotu rokturi augļu uzņemšanai.

Vēža noteikšana caur cilvēka asins paraugu, izmantojot mikroskopiskus attēlus

Šis projekts tiek izmantots, lai noteiktu leikēmijas veidu, izmantojot mikroskopisko asiņu parauga attēlu. Projektā ir iekļautas dažas mikroskopisku attēlu funkcijas, piemēram, tekstūras, krāsu, ģeometrijas izmaiņu uc pārbaude. Šai sistēmai jābūt konsekventai, efektīvai, apstrādes laiks ir mazāks, mazāka kļūda, precizitāte ir augsta, mazākas izmaksas un spēcīga dažādām personām, vācot paraugi utt.

Iegūstot informāciju no asins paraugu attēliem, cilvēkiem ir daudz priekšrocību, piemēram, pacienta bez kavēšanās prognozēt, ārstēt un atrisināt asins slimības.

Daži citi attēlu apstrādes projekti medicīnas jomā ir

• CNN balstīta asins šūnu klasifikācija
• Aveņu Pi balstīta endoskopija ar zemām izmaksām
• Ādas vēža noteikšana
• Diabēta slimnieka retinopātija ar dziļu mācīšanos
• Smadzeņu audzēja segmentēšana pēc FPGA
• Attēlu saplūšana medicīnas jomā, izmantojot FPGA
• Medicīniskā attēla saspiešana bez zaudējumiem
• Glaukomas noteikšana, izmantojot Opencv & MATLAB
• Nieru akmeņu noteikšana, izmantojot ultraskaņu
• Tuberkulozes noteikšana rentgena staros
• Krūts vēža noteikšana, padziļināti mācoties
• Matlab balstīta plaušu mezgla noteikšana

Saraksts attēlu apstrādes mini projekti ietver sekojošo.

• Attēli Erozija un dilatācija
• Peles projekts, kas balstīts uz datorvīziju
• Automašīnas stāvvietu sistēma, automātiski izmantojot attēlu apstrādi
• Teksta skeneris, kas balstīts uz Computer Vision
• Cilvēka akta identifikācija, izmantojot attēlu apstrādi
• Smart Selfie, izmantojot Computer Vision
• Attēlu karikatūra ar Python
• Robots bumbu izsekošanai, izmantojot Raspberry Pi
• Vadītāja miegainības noteikšana uz Python bāzes
• Attēlu apstrādē balstīta inteliģentā luksofora vadība

IEEE attēlu apstrādes projekti, kuru pamatā ir Python

IEEE attēlu apstrādes projektu, kuru pamatā ir Python, sarakstā ir iekļautas šādas.

• Jaukta konvolūcija un acs paliekoša tīkla atpazīšana
• IRIS atpazīšanas konceptuālais skats, izmantojot attēlu apstrādes paņēmienus
• Slēpto pirkstu nospiedumu vērtības prognozēšana
• Neironu tīkli ar dziļu konversiju cilvēka darbības atpazīšanai ar dziļuma kartēm un pozām
• LSB metodes izstrāde krāsainos attēlos ar masku
• MSB uz prognozēm balstīta tehnika atgriezenisku datu paslēpšanai ar lielu ietilpību šifrētiem attēliem
• Informācijas slēpšana par efektīvu kvantu, ko izmanto attēla koplietošanai attālināti
• Malārijas parazītu noteikšana, izmantojot digitālo attēlu apstrādi
• Cilvēka identificēšana no brīvā stila pastaigām ar gājiena funkciju, pamatojoties uz stāju
• Nelineārās dimensijas samazināšana attēlu klasifikācijai, pamatojoties uz kolektoru mācīšanos
• Dzīvnieku klasifikācija, izmantojot sejas attēlus ar saplūšanas līmeni
• Vizuālo slepeno shēmu koplietošana, šifrējot daudzus attēlus
• Biometriskās atpazīšanas sistēmas projektēšanas programmatūra, izmantojot attēlu apstrādi
• Smaida noteikšana savvaļā, izmantojot mācīšanos ar pārsūtīšanu
• Plaukstu izdruku attēlu segmentēšana, izmantojot datoru, biometriskiem pētījumiem
• Augu lapu slimības identifikācijas sistēma
• Mazu bērnu pirkstu nospiedumu identifikācija
• Digitālā dermatoloģija
• Dziļās konversijas neironu tīklu novērtēšana materiāla klasifikācijai
• Sejas izteiksmes atpazīšana ar 2D Gabor filtru

Attēlu apstrādes projekti, kuru pamatā ir Android

Attēlu apstrādes uz Android balstīto projektu sarakstā ir šādi.

• Sejas atpazīšana, pamatojoties uz Android un attēlu apstrādi
• Telemedicīnas sistēma, izmantojot mobilo sirdi
• Veiktspējas salīdzinājums datu samazināšanas metodēs
• Drošības video sūtīšana, izmantojot WiMAX, izmantojot transportlīdzekļa sakarus
• Robota vadība lokalizācijai, izmantojot Android viedtālruni
• Mazjaudas sistēmas projektēšana cilvēka pārnēsāšanai
• Empirical for Digit Recognition Approaches novērtējums, izmantojot Android
• Viedā lauksaimniecības sistēma, izmantojot IoT un Android

-Tādējādi tas viss ir par digitālo attēlu apstrādes projekta tēmas , attēlu apstrāde, izmantojot Matlab , un Python . Ir vairāki IEEE dokumenti par attēlu apstrādi kas ir pieejami tirgū, un attēlu apstrādes lietojumi, kas saistīti ar medicīnisko, uzlabošanu un atjaunošanu, attēla pārraidi, attēla krāsas apstrādi, robota redzējumu utt. Šeit ir jums jautājums, kādi ir soļi digitālo attēlu apstrāde?