Projectes de processament d’imatges per a estudiants d’Enginyeria

Avui en dia, el “processament d’imatges” normalment s’utilitza en una àmplia gamma d’aplicacions i en diferents tipus d’electrònica, com ara ordinadors, càmeres digitals, telèfons mòbils, etc. mesurar la intensitat i aplicar diferents funcions matemàtiques per millorar les imatges. Tot i que aquests mètodes poden tenir molta influència, el consumidor controla freqüentment les imatges amb el bolcat, però és poc freqüent entendre els valors fonamentals de la rutina de processament d'imatges sense esforç. Tot i que això pot ser adequat per a algunes persones, sovint condueix a una imatge molt corrompuda. En aquest article, analitzarem els conceptes bàsics del processament d 'imatges i projectes de processament d'imatges digitals mitjançant MATLAB , Python , Etc.

Què és el processament d'imatges?

El mètode de processament d'imatges s'utilitza per fer alguns processos en una imatge com una millora d'imatges o per eliminar algunes dades funcionals de la imatge. El processament d’imatges és un tipus de processament de senyals , on l'entrada és una imatge, així com la sortida, són característiques o característiques relacionades amb la imatge.

Processament d'imatges digitals

En l'actualitat, la tècnica de processament d'imatges s'utilitza molt en diferents indústries, que s'utilitza per formar regions bàsiques d'investigació tant en enginyeria com en diferents disciplines. Bàsicament, es detallen els passos de processament d'imatges pas a pas a continuació.

• Feu clic a la imatge amb càmeres digitals
• Estudiar i operar la imatge
• La sortida de la imatge es pot canviar en funció de l’anàlisi de la imatge.

El processament d’imatges es pot fer mitjançant dos mètodes: el processament d’imatges analògiques i el processament d’imatges digitals. La tècnica principal de processament d’imatges (analògica) s’utilitza per a fotografies i impressions. Etc. L'analista d'imatges utilitza diferents conceptes bàsics de comprensió mentre utilitza algunes de les tècniques d'imatge. La tècnica de processament secundari d'imatges (digital) ajudarà a l'anàlisi d'imatges digitals mitjançant un PC.

Projectes de processament d’imatges

El següent llista de projectes de processament d’imatges es parla a continuació.

Projectes de processament d’imatges

1). Robot de seguiment de boles basat en Raspberry Pi

Aquest projecte està acostumat construeix un robot per al seguiment de boles amb Raspberry Pi. Aquí aquest robot utilitza una càmera per capturar les imatges, així com per realitzar processaments d’imatges per al seguiment de la pilota. Aquest projecte utilitza un pi de gerds mòdul de càmera com a microcontrolador per rastrejar la pilota i permet el codi Python per a l'anàlisi d'imatges.

2). Comprovació de vigilància amb telèfon Android

Aquest projecte és molt útil per controlar llocs públics com oficines, llars, mitjançant una aplicació per a Android. En utilitzar-lo, es poden capturar les imatges, controlar i gravar els vídeos en directe.

El sistema proposat requereix una font d’alimentació, una càmera Raspberry Pi, una càmera Pi i un telèfon Android. I també un sistema operatiu basat en Linux per a Raspberry Pi i configuració de fitxers de càmera. El vídeo es pot gravar amb l'ajut d'un programari de moviment on el moviment està present a la sala.

3). Detecció de falsificació d’imatge mèdica

Aquest projecte s'utilitza al sistema sanitari per al reconeixement d'imatges falses per confirmar que la imatge està associada o no a la imatge mèdica.

El principi de treball d’aquest projecte es basa en un gràfic de soroll d’una imatge, utilitza un filtre d’errors de resolució múltiple i dóna la sortida als classificadors com a vector d’aprenentatge extrem i suport.

El mapa de soroll es forma en una font de càlcul límit, mentre la classificació i el filtratge es completen en una font de computació en núvol bàsica. De la mateixa manera, aquest projecte funciona sense esforç. El requisit d'ample de banda també és molt raonable per a aquest projecte.

4). Identificació de l'acte humà mitjançant processament d'imatges

Aquest projecte s’utilitza per identificar l’acte humà mitjançant el processament d’imatges en temps real i la intenció principal és comunicar els gestos identificats mitjançant el sistema de càmeres.

Aquest sistema comença a reconèixer l’acte humà donat a la base de dades ja que transmet els signes d’activació a la disposició de la càmera per gravar i emmagatzemar el flux de vídeo al sistema.

El procés de concordança de patrons s’utilitza per fer ara accions des de l’esquema del vídeo gravat. La imatge del vídeo és interna avaluada per la base de dades i, finalment, s’obtindrà l’o / p.

Projectes de processament d'imatges digitals IEEE

La tècnica del processament d'imatges digitals s'utilitza per millorar la qualitat d'una imatge aplicant operacions aritmètiques. Els projectes basats en el processament d'imatges consisteixen principalment en la modificació d'imatges i la identificació bidimensional del senyal i millorar-la contrastant amb un senyal normal. Les llistes de projectes de processament d’imatges digitals IEEE per a estudiants d’enginyeria inclouen el següent.

• Detecció ràpida i forta de vehicles en moviment en vídeos aeris amb finestres corredisses
• Eliminació de Haze per a imatges subaquàtiques basada en el contrast i la millora del color mitjançant el mètode de fusió.
• Conjunt d'imatges basat en el reconeixement facial amb l'aprenentatge simultani de funcions i diccionaris
• Anàlisi de vídeo per al seguiment del trànsit
• Anàlisi i detecció de plors infantils
• Protecció eficient de les palmeres basada en WSNs contra les larves RPW
• Reconeixement de la marxa mitjançant Active Energy Image i Gelet wavelet
• Reconeixement de l'activitat humana a través de xarxes neuronals
• Detecció de càncer de pulmó amb processament d'imatges digitals mitjançant imatges de TC
• Compressió d’imatges fractals basada en la interpolació polinòmica
• Segmentació del tumor cerebral basada en la tècnica de concentració híbrida
• La fusió de la imatge en el camp mèdic a través de la combinació i transformació de SVD de Shearlet
• Comparació de nivells de píxels i funcions mitjançant tècniques de fusió d’imatges
• Classificació de la flor mitjançant processament d'imatges basat en xarxes neuronals
• La fusió de la imatge en el camp mèdic mitjançant tècnica conjunta dispersa
• Una fusió d’imatges de satèl·lit amb transformacions ràpides i discretes de corbes
• Mètode de compressió sense pèrdues per a imatges amb tècniques de combinació
• Detecció de la malaltia de la retina mitjançant patrons binaris locals
• Classificació de grans d’arròs mitjançant processament d’imatges
• Avaluació de la qualitat dels grans d’arròs mitjançant tècniques morfològiques

Projectes de processament d’imatges mitjançant MATLAB

MATLAB o laboratori de matrius és un llenguatge de programació d'alt nivell que us permet executar tasques computacionalment més exigents que amb altres llenguatges de programació com C, CPP, etc. Els següents projectes de processament d’imatges es basen en el concepte de MATLAB.

Projectes MATLAB

1). Sistema d’identificació de divises

La identificació de la moneda de diferents països és molt difícil. La intenció principal d’aquest projecte és ajudar els ciutadans a resoldre aquest problema. Però els sistemes d’identificació de divises es basen en l’anàlisi d’imatges i no són completament suficients.

El procés d’aquest projecte fa que sigui automàtic i fort, i aquest sistema utilitza com a exemple el renminbi xinès (RMB) i el SEK de Suècia per demostrar les tècniques.

2). Control intel·ligent de semàfors mitjançant el processament d’imatges

Dia a dia, el problema del trànsit s’ha convertit en un problema important a l’Índia a causa de l’augment del nombre de vehicles a motor. Per aquest motiu, cal utilitzar els senyals de trànsit que poden fer la comprovació en temps real de la compacitat del trànsit. Aquest projecte utilitza una disposició de processament d’imatges per controlar el trànsit d’una manera senzilla mitjançant la captura d’imatges de trànsit a les cruïlles. Un procediment pas a pas per canviar la durada del semàfor depèn de la densitat de trànsit de les cruïlles en un senyal de trànsit.

3). Control lliscant d'imatges mitjançant MATLAB

El projecte del control lliscant de la imatge s’utilitza per controlar els fons de pantalla amb el moviment de la mà mitjançant MATLAB. Aquesta tasca es pot completar combinant diverses funcions.

Aquest projecte utilitza una càmera web per capturar la imatge i, si la imatge té un fons consistent, el resultat serà fals. Per tant, hem de mantenir els antecedents de manera constant. Les aplicacions d’aquest projecte inclouen principalment el control d’electrodomèstics, electrodomèstics, etc.

4). Sistema d’aparcament automàtic de vehicles

Avui en dia, hi ha moltes ciutats a tot el món que s’enfronten a molts problemes amb l’estacionament de vehicles a causa de la menys disponibilitat de places d’estacionament, els alts preus del terreny, etc.

El sistema proposat s’utilitza en llocs públics com hotels, oficines, teatres, llars, hospitals, estadis, aeroports, etc. Hi ha diversos avantatges en utilitzar aquest sistema, ja que ocupa menys espai, triga menys temps a prendre-se cotxe, seguretat i seguretat del vehicle contra robatoris.

Projectes de processament d’imatges basats en MATLAB

El terme MATLAB significa MATrix LABoratory i és el llenguatge de programació de 4a generació. Aquest llenguatge de programació permet funcions, manipulacions de matrius, traçat de dades, creació d’interfícies d’usuari, implementació d’algoritmes, etc. Aquest llenguatge s’utilitza a les aplicacions de processament d’imatges, instituts d’investigació, etc.

• Reconeixement de la matrícula mitjançant Processament d’imatges i MATLAB
• Reconeixement de l’emoció facial en temps real mitjançant MATLAB
• Detecció de controlador somnolent en temps real amb MATLAB
• Reconeixement de l'escriptura a mà amb MATLAB i processament d'imatges
• Detecció de pedra renal basada en MATLAB
• Verificació de signatura basada en MATLAB
• Compressió d’imatges en color mitjançant MATLAB
• Classificació basada en MATLAB de la categoria d’imatges
• Detecció de càncer de pell basada en MATLAB
• Sistema de marcatge d'assistència mitjançant processament d'imatges i MATLAB
• Detecció de tumor hepàtic mitjançant MATLAB
• Segmentació IRIS mitjançant el codi MATLAB
• Detecció de malalties cutànies mitjançant MATLAB
• Disseny i implementació de plataformes de baix cost per a diagnòstic per la imatge en temps real amb MATLAB
• Sistema de detecció biomètric amb Unimodal i Multimodal amb MATLAB
• Anàlisi d'aspecte de punt fix de MATLAB basat en sistemes d'infraestructura sense fils amb MATLAB
• Comunicacions lleugeres basades en càmeres de telèfons mòbils amb MATLAB
• Modelització de la distorsió de la perspectiva a les imatges de la cara i la biblioteca per al seguiment d'objectes amb MATLAB
• Control del semàfor intel·ligent amb MATLAB i processament d’imatges
• Control de plagues en el camp de l'agricultura amb processament d'imatges i MATLAB

Projectes de processament d’imatges mitjançant Python

Python és un llenguatge de programació d'alt nivell i la seva biblioteca típica és enorme i àmplia. El següent processament d'imatges digitals els projectes es basen en el concepte de Python.

Projectes de processament d’imatges amb Python

1). Reconeixement de text en imatges per Python

El reconeixement de text d’una imatge és un pas molt útil per aconseguir la recuperació de contingut multimèdia. El sistema proposat s’utilitza per detectar el text de les imatges automàticament i eliminar el text associat horitzontalment amb fons difícils.

Aquest projecte es basa en aplicacions com una tècnica de disminució de color, una tècnica per al reconeixement de vores, així com la localització d’àrees de text i pertinences geomètriques. El text de la imatge conté informació molt útil per a diferents tipus de documents.

L’eliminació de text d’una imatge és una feina difícil. El text es detecta i s’extreu per als lectors sense problemes. Aquest projecte utilitza una tècnica ràpida de localització de text per a totes les vores assolibles de la imatge.

2). Detecció de somnolència del conductor mitjançant Python

En el sistema automotriu s’espera principalment un nou enfocament cap a la seguretat i seguretat de l’automòbil en una àrea autònoma. Actualment s’ha augmentat un accident de conducció somnolent amb l’automòbil. Per superar aquest problema, aquí teniu una solució del projecte, és a dir, el sistema d’alerta del conductor, que dóna una alerta observant els ulls de cada conductor mentre condueix un vehicle.

3). Detecció de cares mitjançant Python

L’objectiu principal d’aquest projecte és detectar la cara en temps real i també fer un seguiment continu de la cara. Aquest és un exemple fàcil per detectar la cara mitjançant python i, en lloc de la detecció de cares, també podem utilitzar qualsevol altre objecte que triem.

4). Erosió i dilatació d’imatges

Hi ha diversos tipus d’operacions morfològiques disponibles per al processament d’imatges. Però, el processament de la imatge es pot fer utilitzant els tipus d’operacions morfològiques més habituals basades en la forma de la imatge, com ara l’erosió i la dilatació. Aquí, l'erosió s'utilitza per reduir la característica d'una imatge, mentre que la dilatació s'utilitza per augmentar l'àrea i ressaltar les característiques d'un objecte.

5). Dibuixar una imatge amb Python

En els darrers anys, s’ha utilitzat el programari cartomitzador d’imatges per convertir la imatge normal en una imatge de dibuixos animats. En aquest procés, cal la detecció de vores i el filtre bilateral. El bilateral s'utilitza el filtre redueix la paleta de colors d’una imatge. Després, podem aplicar la detecció de vores a aquesta imatge per generar una imatge de forma fosca. Per tant, finalment, es poden aplicar alguns trucs a aquesta imatge per obtenir una imatge de dibuixos animats.

Projectes de processament d’imatges basats en IoT

A continuació es descriu la llista de projectes de processament d’imatges basats en IoT.

Seguretat domèstica mitjançant IoT i processament d'imatges digitals

Aquest projecte s’utilitza per dissenyar un sistema que utilitza IoT i processament d’imatges digitals per assegurar la llar. Aquest sistema inclou una càmera digital, un sensor, un mòbil i una boira amb la base de dades. Els sensors es troben al marc de la porta que dóna una alerta a la càmera per fer clic a la imatge d’una persona que entra a casa, després d’enviar-la a la fitxa tècnica de la boira.

L'anàlisi d'imatges es pot realitzar tant per detectar com per comparar la imatge amb la desada. Si tant la imatge capturada com la imatge emmagatzemada no coincideixen, donarà una alerta al propietari de la casa.

IoT i detecció de fissures de ponts basades en models de xarxes convolucionals

L'Internet de les coses s'ha anat desenvolupant juntament amb la tecnologia de la informació a causa de les fortes característiques de permeabilitat, molts avantatges i diverses aplicacions. En enginyeria estructural, l'IoT té un paper clau en el desenvolupament d'estructures de xarxa. L’amenaça més freqüent és l’esquerda per la seguretat del pont. A causa d’aquestes esquerdes, s’ha produït el 90% dels desastres del pont. Per tant, identificar les esquerdes del pont és molt important per reduir el desastre estructural a temps. Per superar-ho, aquest sistema de detecció d’esquerdes de ponts basat en IoT s’estableix per millorar la seguretat del pont, a més de reduir un factor de risc.

Descripció del IoT i Fourier basada en l'àrea de detecció de vehicles per a la separació

Dia a dia, els accidents de trànsit han augmentat greument. Per superar aquests problemes com la velocitat i la congestió, cal una tecnologia. La detecció i seguiment de vehicles mitjançant visió per ordinador i IoT són elements essencials del sistema intel·ligent de vigilància del trànsit.

Durant la segmentació de la imatge, l'angle entre el vehicle i la càmera tindrà una connexió per moure el vehicle. Aquest projecte millora la precisió de detecció dels vehicles que utilitzen imatges de càmera. Les zones que es mouen s’extreuran mitjançant diferències entre fotogrames. Si un o més vehicles se superposen com una zona, haureu de dividir la zona. Aquesta tècnica extreurà una àrea que es dividirà del contorn de l'àrea. Però no és possible dividir els vehicles a través del contorn extret. Per tant, s’implementa una nova tècnica per separar el lloc mitjançant el descriptor de Fourier. Mitjançant l'ús d'aquesta tècnica es pot detectar l'àrea.

Kit intel·ligent d’atenció mèdica mitjançant IoT i processament d’imatges

El concepte principal d’aquest projecte és donar serveis de salut eficients i millors als pacients que utilitzen un IoT. Així, els metges podrien utilitzar aquesta informació i donar un resultat eficient. Aquest projecte inclou algunes funcions per observar el pacient pel metge des de qualsevol lloc i en qualsevol moment. En cas d’emergència, es pot enviar un correu electrònic o un missatge al metge sobre la situació del pacient.

Sistema d’agricultura intel·ligent que utilitza IoT

El sistema proposat, és a dir, el sistema d’agricultura intel·ligent, està dissenyat amb IoT i aquest sistema és molt útil per als agricultors. Per a situacions climàtiques, es poden fixar valors llindars com la temperatura i la humitat en funció de les condicions meteorològiques d’aquesta zona específica. El sistema proposat generarà el calendari de reg en funció de la detecció de dades en temps real del camp i del dipòsit meteorològic.

Projectes de processament d’imatges basats en sistemes incrustats

A continuació es parla de la llista de projectes de processament d’imatges basats en un sistema incrustat.

Automatització de peatges basada en ANPR mitjançant processament d'imatges

Aquest projecte s’utilitza per dissenyar un sistema de pagament de peatges automàticament mitjançant ANPR o reconeixement automàtic de matrícules. En aquest projecte, s’utilitza una tècnica de processament d’imatges per fer clic a la imatge de la matrícula i convertir aquesta imatge en text.

Aquest sistema està dissenyat amb un microcontrolador per analitzar el text de la matrícula i dedueix automàticament l’import perquè les dades ja s’emmagatzemaran a la base de dades. Un cop deduït l’import, el propietari del vehicle rebrà un missatge.

Reconeixement del tumor basat en Matlab

El processament d’imatges s’utilitza en diferents aplicacions mèdiques. El sistema proposat s’utilitza per dissenyar un sistema per detectar la posició del tumor en funció del procés d’imatge i de MATLAB.

Protecció de multimèdia mitjançant contingut i empremtes digitals

Actualment, la protecció multimèdia ha anat augmentant per protegir la distribució de multimèdia i propietat intel·lectual. Aquest projecte utilitza tant contingut com empremtes digitals per detectar multimèdia. Mitjançant l’ús d’empremtes digitals de contingut, es poden detectar violacions dels drets d’autor un cop publicades als llocs web. Una empremta digital de contingut captura les propietats del contingut multimèdia, que es poden utilitzar per identificar de manera única l’objecte multimèdia. En aquest projecte, s’ha dissenyat una estructura modular per al modelatge i l’anàlisi de tècniques d’empremta digital per al contingut.

Monitorització de volcans mitjançant ARM incrustat en zones remotes

Aquest projecte desenvolupa un sistema, a saber, MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) mitjançant accés remot i diferents mòduls connectats dins d’una xarxa. Aquest sistema és molt senzill d’instal·lar tant per a la xarxa d’investigació com de supervisió. Aquest sistema funciona mitjançant l’ús d’un sistema incrustat juntament amb un sensor i un sistema de comunicació. El sistema MVMS inclou principalment una xarxa de mòduls remots (RMN) que rep les dades a través d’un enllaç per cable / sense fils mitjançant sensors i les emmagatzema en una capacitat de suport enorme.

Mitjançant l'ús d'aquest projecte, es pot desenvolupar un sistema de paràmetres múltiples per controlar l'activitat del volcànic. El sistema permet accedir a mòduls remots i diferents connectats en una xarxa. En aquest projecte, s’utilitza un processador ARMTM per proporcionar una gran flexibilitat en el disseny de maquinari. Linux s’utilitza com a sistema operatiu per al fàcil desenvolupament de l’aplicació per controlar les comunicacions i els sensors.

Disseny i implementació de sistemes de control incrustats mitjançant Scilab

En aquest projecte, es desenvolupa una plataforma incrustada per dissenyar sistemes de control incrustats. Aquests sistemes es desenvolupen de manera ràpida i rendible. Aquest sistema es pot construir amb programari de codi obert, és a dir, Scilab i Linux, per reduir el cost del desenvolupament. Quan aquesta plataforma proporciona un entorn combinat, l'usuari pot realitzar totes les fases del cicle de desenvolupament dins dels sistemes de control. Per tant, quan es millora potencialment el rendiment, es pot reduir el temps necessari per al desenvolupament.

Aquest sistema s’utilitza a les àrees industrials, educatives, instrumentals, d’optimització i processament d’imatges. A més, aquest sistema es pot desenvolupar allà on s’utilitzen sensors i actuadors

Projectes de processament d’imatges en enginyeria biomèdica

A continuació es comenten els projectes de processament d’imatges en projectes de processament d’imatges biomèdics i LabVIEW.

Detecció d'imatges mèdiques de falsificació

El sistema proposat, és a dir, la detecció d’imatges de falsificació en l’àmbit mèdic, s’utilitza al sistema sanitari. Mitjançant l'ús d'aquest sistema, es pot fer la detecció de la imatge tant si la imatge es canvia com si no. Aquest projecte és molt útil sobretot al departament sanitari, ja que hi ha molts casos registrats sobre el canvi dels informes per amagar alguns delictes. Així, mitjançant aquest projecte, es pot detectar.

Sistema de recuperació d’imatges mèdiques basat en Hadoop Framework utilitzat a Grid

El sistema proposat es pot implementar mitjançant el marc Apache Hadoop. Es tracta d’una arquitectura de quadrícula amb codi obert, que recopila una gran varietat de formats d’imatges i s’estableix entre diferents hospitals per emmagatzemar, compartir i recuperar imatges.

Hi ha mètriques de rendiment diferents, com ara millora de la precisió, la fiabilitat, la confidencialitat, la interoperabilitat i la seguretat. Mitjançant aquest ús es pot aconseguir la privadesa del pacient i l'autenticació de l'usuari.

En aquest projecte, s’utilitza l’algorisme CBIR (Content-Based Image Retrieval) basat en la textura per recuperar una imatge eficient. Aquest rendiment del sistema es pot comprovar amb l'ajut d'Hadoop mitjançant tres nodes operatius actuals. El temps de recuperació del sistema proposat es pot aconseguir mitjançant resultats experimentals.

Un prototip de tipografia de sang que utilitza processament d’imatges

El procés de determinació del grup sanguini és necessari abans de gestionar una transfusió sanguínia, però en algunes situacions, a causa del risc de la vida d’una persona, és fonamental gestionar ràpidament la sang. En aquestes circumstàncies de crisi, esbrineu que el tipus de sang és fonamental a causa de menys temps.

Per superar aquest problema, el sistema proposat es desenvolupa mitjançant el processament d'imatges. Aquest sistema s’utilitza per determinar el grup sanguini basat en el mètode de prova de plaques i processament d’imatges. Tot el procediment d’anàlisi es pot automatitzar amb l’ajut d’aquest sistema utilitzat per al fenotipatge de sang i la tipificació de sang ABO-Rh.

Disseny de controlador per quadcòpter basat en LabVIEW

El projecte LabVIEW i el disseny de controladors basats en processament d’imatges per al quadcòpter s’utilitza per dissenyar un quadcòpter autònom. Es tracta d’un vehicle d’aterratge vertical amb quatre rotors. Aquest quadcòpter es pot controlar amb precisió mitjançant la programació LabVIEW i el processament d'imatges.

Robot autònom de recollida de fruites mitjançant LabVIEW

L’objectiu principal d’aquest projecte és dissenyar un robot autònom per recollir fruites. Aquest projecte es pot dissenyar amb processament d’imatges i LabVIEW per controlar el braç del robot. Basat en la imatge capturada, aquest projecte controla la subjecció robòtica dels braços per recollir els fruits.

Detecció de càncer mitjançant mostra de sang humana mitjançant imatges microscòpiques

Aquest projecte s’utilitza per detectar el tipus de leucèmia a través de la imatge mostral de sang microscòpica. El projecte inclou algunes característiques d’imatges microscòpiques com examinar canvis de textura, colors, geometria, etc. Aquest sistema ha de ser coherent, eficient, el temps de processament és menor, menor error, precisió elevada, menor cost i fort per a diferents individus mentre es recopila mostres, etc.

En extreure la informació de les imatges de mostres de sang, hi ha molts avantatges per a la gent com predir, tractar i resoldre malalties de la sang sense demora per a un pacient.

Hi ha alguns projectes més de processament d’imatges en l’àmbit mèdic

• Classificació de cèl·lules sanguínies basada en CNN
• Endoscòpia basada en Raspberry Pi amb baix cost
• Detecció de càncer de pell
• Retinopatia del diabètic amb aprenentatge profund
• Segmentació del tumor cerebral basada en FPGA
• Fusió d’imatges en el camp mèdic mitjançant FPGA
• Compressió d’imatges mèdiques sense pèrdua
• Detecció de glaucoma mitjançant Opencv i MATLAB
• Detecció de pedres renals mitjançant ecografia
• Detecció de tuberculosi en raigs X.
• Detecció del càncer de mama mitjançant un aprenentatge profund
• Detecció de nòduls pulmonars basada en Matlab

La llista de mini projectes de processament d'imatges inclou el següent.

• Imatges Erosió i Dilatació
• Projecte Mouse basat en Visió per Computador
• Sistema d'estacionament del vehicle automàticament mitjançant el processament d'imatges
• Escàner de text basat en visió per computador
• Identificació d’actes humans mitjançant el processament d’imatges
• Selfie intel·ligent amb visió per ordinador
• Imatge dibuixant amb Python
• Robot per al seguiment de boles amb Raspberry Pi
• Detecció de somnolència del conductor basada en Python
• Control basat en el processament d’imatges del semàfor intel·ligent

Projectes de processament d’imatges IEEE basats en Python

La llista de projectes de processament d’imatges IEEE basats en Python inclou el següent.

• Convolució mixta i reconeixement d'ulls basat en xarxa residual
• Visió conceptual del reconeixement IRIS mitjançant tècniques de processament d’imatges
• Predicció del valor d'empremta digital oculta
• Xarxes neuronals amb profunda convolució per al reconeixement de l'acció humana amb mapes de profunditat i postures
• Desenvolupament de mètodes LSB en imatges de colors amb màscara
• Tècnica basada en la predicció de MSB per ocultar dades reversibles amb alta capacitat per a imatges xifrades
• Amagar la informació d’un quàntic eficient que s’utilitza per compartir imatges mèdiques de forma remota
• Detecció de paràsits de la malària mitjançant processament d'imatges digitals
• Identificació d’éssers humans a partir de camins d’estil lliure amb funció de la marxa basada en la postura
• Reducció de la dimensionalitat no lineal per a la classificació d’imatges basada en l’aprenentatge múltiple
• Classificació d’animals mitjançant imatges facials amb fusió a nivell de puntuació
• Compartir esquemes visuals secrets mitjançant la xifratge de nombroses imatges
• Programari de disseny de sistemes de reconeixement biomètric mitjançant el processament d’imatges
• Detecció del somriure en llibertat mitjançant l'aprenentatge de transferència
• Segmentació d’imatges amb impressió de palmera ajudada per ordinador per a la investigació biomètrica
• Sistema d’identificació de la malaltia de les fulles vegetals
• Identificació d’empremtes digitals per a nens petits
• Dermatologia digital
• Avaluació de xarxes neuronals de convolució profunda per a la classificació de materials
• Reconeixement de l’expressió facial amb filtre Gabor 2D

Projectes de processament d’imatges basats en Android

La llista de projectes de processament d’imatges basats en Android inclou el següent.

• Reconeixement facial basat en el processament d'imatges i Android
• Sistema de telemedicina que utilitza un cardíac mòbil
• Comparació d'actuacions en mètodes de reducció de dades
• Enviament de vídeo de seguretat per WiMAX a les comunicacions de vehicles
• Control del robot per a la localització mitjançant un telèfon intel·ligent Android
• Disseny de sistemes de baixa potència per a la detecció de transmissió humana
• Avaluació dels enfocaments empírics per al reconeixement de dígits mitjançant Android
• Sistema d’agricultura intel·ligent que utilitza IoT i Android

-Així, tot es tracta de digital temes del projecte de processament d’imatges , processament d'imatges mitjançant Matlab , i Python . Hi ha diversos Documents IEEE sobre processament d'imatges que estan disponibles al mercat i les aplicacions de processament d’imatges relacionades amb la medicina, millora i restauració, transmissió d’imatges, processament del color de la imatge, la visió d’un robot, etc. Aquí teniu una pregunta, quins són els passos que implica processament d'imatges digitals?