Bildverarbeitungsprojekte für Ingenieurstudenten

Heutzutage wird die „Bildverarbeitung“ normalerweise von einer Vielzahl von Anwendungen und in verschiedenen Arten von Elektronik wie Computern, Digitalkameras, Mobiltelefonen usw. verwendet. Die Bildeigenschaften können mit geringstem Aufwand geändert werden, z. B. Kontrastverbesserung, Randerkennung, Intensitätsmessung & verschiedene mathematische Funktionen anwenden, um die Bilder zu verbessern. Obwohl diese Methoden sehr einflussreich sein können, steuert der Verbraucher Bilder häufig mit dem Speicherauszug, aber das Verständnis der Grundwerte hinter der mühelosen Bildverarbeitungsroutine ist selten. Obwohl dies für einige Personen geeignet sein mag, führt es häufig zu einem Bild, das stark beschädigt ist. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen der Bildverarbeitung und diskutieren digitale Bildverarbeitungsprojekte mit MATLAB , Python , usw.

Was ist Bildverarbeitung?

Die Methode der Bildverarbeitung wird verwendet, um einige Prozesse an einem Bild wie eine Bildverbesserung durchzuführen oder um einige Funktionsdaten aus dem Bild zu entfernen. Bildverarbeitung ist eine Art von Signalverarbeitung Wenn die Eingabe ein Bild ist, sind sowohl die Ausgabe als auch Merkmale, die mit dem Bild verbunden sind.

Digitale Bildverarbeitung

Gegenwärtig wird die Bildverarbeitungstechnik in verschiedenen Branchen in großem Umfang eingesetzt, um Kernforschungsbereiche sowohl im Ingenieurwesen als auch in verschiedenen Disziplinen zu bilden. Grundsätzlich werden die schrittweisen Bildverarbeitungsschritte unten diskutiert.

• Klicken Sie mit Digitalkameras auf das Bild
• Studieren und Bedienen des Bildes
• Die Ausgabe des Bildes kann basierend auf der Analyse des Bildes geändert werden.

Die Bildverarbeitung kann unter Verwendung von zwei Verfahren erfolgen, nämlich der analogen Bildverarbeitung sowie der digitalen Bildverarbeitung. Die primäre Bildverarbeitungstechnik (analog) wird für Fotos und Ausdrucke verwendet. Der Bildanalyst verwendet verschiedene Grundlagen des Verständnisses, während er einige der Bildtechniken verwendet. Die sekundäre Bildverarbeitungstechnik (digital) unterstützt die digitale Bildanalyse mithilfe eines PCs.

Bildverarbeitungsprojekte

Folgende Liste der Bildverarbeitungsprojekte wird unten diskutiert.

Bildverarbeitungsprojekte

1). Raspberry Pi-basierter Ballverfolgungsroboter

Dieses Projekt ist es gewohnt baue einen Roboter zur Ballverfolgung mit Raspberry Pi. Hier verwendet dieser Roboter eine Kamera zum Erfassen der Bilder sowie zum Durchführen einer Bildverarbeitung zum Verfolgen des Balls. Dieses Projekt verwendet ein Himbeer-Pi Kameramodul als Mikrocontroller zur Verfolgung des Balls und ermöglicht den Python-Code zur Bildanalyse.

2). Überwachungsprüfung mit Android Phone

Dieses Projekt ist sehr nützlich für die Überwachung öffentlicher Orte wie Büros und Wohnungen mit einer Android-App. Mit dieser Funktion können Sie die Bilder aufnehmen, die Live-Streaming-Videos überwachen und aufzeichnen.

Das vorgeschlagene System erfordert ein Netzteil, einen Raspberry Pi, eine Pi-Kamera und ein Android-Telefon. Und auch ein Betriebssystem basierend auf Linux für Raspberry Pi & Konfiguration von Kameradateien. Das Video kann mit Hilfe einer Bewegungssoftware aufgenommen werden, bei der die Bewegung im Raum vorhanden ist.

3). Fälschungserkennung des medizinischen Bildes

Dieses Projekt wird im Gesundheitswesen zur Erkennung gefälschter Bilder verwendet, um zu bestätigen, dass das Bild mit dem medizinischen Bild verknüpft ist oder nicht.

Das Arbeitsprinzip dieses Projekts basiert auf einem Rauschdiagramm eines Bildes, verwendet einen Fehlerfilter mit mehreren Auflösungen und gibt die Ausgabe an die Klassifizierer wie extremes Lernen und Unterstützungsvektor weiter.

Die Rauschkarte wird in einer Grenzberechnungsquelle gebildet, während die Klassifizierung und Filterung in einer Kernwolkenberechnungsquelle abgeschlossen sind. Ebenso funktioniert dieses Projekt mühelos. Der Bandbreitenbedarf ist auch für dieses Projekt sehr vernünftig.

4). Identifizierung menschlicher Handlungen durch Bildverarbeitung

Dieses Projekt wird verwendet, um die menschliche Handlung durch Bildverarbeitung in Echtzeit zu identifizieren, und die Hauptabsicht besteht darin, die identifizierten Gesten unter Verwendung des Kamerasystems zu kommunizieren.

Dieses System beginnt mit dem Erkennen der in der Datenbank angegebenen menschlichen Handlung, wenn es die Aktivierungszeichen an die Kameraanordnung überträgt, um den Videostream im System aufzuzeichnen und zu speichern.

Der Prozess des Mustervergleichs wird verwendet, um jetzt Aktionen aus der aufgezeichneten Videokontur direkt auszuführen. Das Bild aus dem Video wird intern von der Datenbank ausgewertet und schließlich wird das O / P erhalten.

IEEE Digital Image Processing-Projekte

Die Technik der digitalen Bildverarbeitung wird verwendet, um die Qualität eines Bildes durch Anwenden von arithmetischen Operationen zu verbessern. Die auf Bildverarbeitung basierenden Projekte umfassen hauptsächlich Bildmodifikation und zweidimensionale Signalidentifikation und Verbesserung durch Kontrastierung zu einem normalen Signal. Die Liste der IEEE-Projekte zur digitalen Bildverarbeitung für Ingenieurstudenten enthält Folgendes.

• Bewegen von Fahrzeugen Schnelle und starke Erkennung in Luftbildvideos mit Schiebefenstern
• Entfernen der Trübung für Unterwasserbilder basierend auf Kontrast und Verbesserung der Farbe unter Verwendung der Fusionsmethode.
• Auf Gesichtserkennung basierendes Bildset mit gleichzeitigem Lernen von Funktionen und Wörterbüchern
• Videoanalyse zur Überwachung des Verkehrs
• Analyse und Nachweis von Säuglingsschrei
• Auf WSNs basierender Palmen Effizienter Schutz vor RPW-Larven
• Erkennung des Gangs durch Active Energy Image & Gabor Wavelet
• Erkennung menschlicher Aktivitäten durch neuronale Netze
• Erkennung von Lungenkrebs mit digitaler Bildverarbeitung über CT-Scan-Bilder
• Polynominterpolationsbasierte Komprimierung von Fraktalbildern
• Auf Hybrid Clustering Technique basierende Segmentierung von Hirntumoren
• Die Fusion von Bildern im medizinischen Bereich durch SVD-Kombination und Transformation von Shearlet
• Vergleich von Pixel- und Feature-Level mithilfe von Image Fusion-Techniken
• Klassifizierung von Blumen durch neuronale netzwerkbasierte Bildverarbeitung
• Die Fusion von Bildern im medizinischen Bereich unter Verwendung der Joint Sparse-Technik
• Eine Fusion von Satellitenbildern mit schnellen diskreten Curvelet-Transformationen
• Verlustfreie Komprimierungsmethode für Bilder mit Kombinationstechniken
• Screening von Netzhauterkrankungen unter Verwendung lokaler binärer Muster
• Reiskörner, die durch Bildverarbeitung bewertet werden
• Bewertung der Qualität von Reiskörnern durch morphologische Techniken

Bildverarbeitungsprojekte mit MATLAB

MATLAB oder Matrixlabor ist eine Programmiersprache auf hoher Ebene, mit der Sie rechenintensive Aufgaben schneller ausführen können als mit anderen Programmiersprachen wie C, CPP usw. MATLAB ist jedoch sehr schnell zu verstehen und nützlich für schnelle numerische Matrixberechnungen. Die folgenden Bildverarbeitungsprojekte basieren auf dem Konzept von MATLAB.

MATLAB-Projekte

1). Währungsidentifikationssystem

Die Identifizierung der Währung verschiedener Länder ist sehr schwierig. Die Hauptabsicht dieses Projekts ist es, den Bürgern zu helfen, dieses Problem zu lösen. Währungsidentifikationssysteme basieren jedoch auf Bildanalysen und reichen überhaupt nicht aus.

Der Prozess dieses Projekts ist sowohl automatisch als auch stark, und dieses System verwendet als Beispiel den chinesischen Renminbi (RMB) und die schwedische SEK, um die Techniken zu demonstrieren.

2). Intelligente Ampelsteuerung mit Bildverarbeitung

Tag für Tag ist das Verkehrsproblem in Indien aufgrund der steigenden Anzahl von Kraftfahrzeugen zu einem großen Problem geworden. Aus diesem Grund müssen die Verkehrssignale verwendet werden, mit denen die Kompaktheit des Verkehrs in Echtzeit überprüft werden kann. In diesem Projekt wird eine Anordnung der Bildverarbeitung verwendet, um den Verkehr auf einfache Weise zu steuern, indem Bilder des Verkehrs an Kreuzungen erfasst werden. Eine schrittweise Vorgehensweise zum Ändern der Dauer der Ampel hängt von der Verkehrsdichte der Kreuzung an einer Verkehrsampel ab.

3). Bildschieberegler mit MATLAB

Das Bildschiebereglerprojekt wird verwendet, um die Hintergrundbilder mit der Handbewegung mithilfe von MATLAB zu steuern. Diese Aufgabe kann durch Kombinieren einer Reihe von Funktionen abgeschlossen werden.

Dieses Projekt verwendet eine Webcam, um das Bild zu erfassen. Wenn das Bild einen konsistenten Hintergrund hat, ist das Ergebnis falsch. Wir müssen also den Hintergrund konsequent pflegen. Die Anwendungen dieses Projekts umfassen hauptsächlich die Steuerung von Haushaltsgeräten, Haushaltsgeräten usw.

4). Automatisches Fahrzeugparksystem

Heutzutage gibt es viele Städte weltweit, die aufgrund der geringeren Verfügbarkeit von Parkplätzen, der hohen Grundstückspreise usw. mit vielen Problemen beim Parken von Fahrzeugen konfrontiert sind. Um dieses Problem zu lösen, gibt es hier eine Lösung, nämlich ein automatisches Parksystem.

Das vorgeschlagene System wird an öffentlichen Orten wie Hotels, Büros, Theatern, Privathäusern, Krankenhäusern, Stadien, Flughäfen usw. verwendet. Die Verwendung dieses Systems bietet mehrere Vorteile: Es nimmt weniger Platz ein, benötigt weniger Zeit für die Aufnahme und Lieferung des Systems Auto, Sicherheit und Schutz des Fahrzeugs vor Diebstahl.

MATLAB-basierte Bildverarbeitungsprojekte

Der Begriff MATLAB steht für MATrix LABoratory und ist die Programmiersprache der 4. Generation. Diese Programmiersprache ermöglicht Funktionen, Matrixmanipulationen, Datenplotten, Erstellen einer Benutzeroberfläche, Implementierung von Algorithmen usw. Diese Sprache wird in Anwendungen der Bildverarbeitung, Forschungsinstituten usw. verwendet. Die Liste der MATLAB-basierten Bildverarbeitungsprojekte ist unten aufgeführt.

• Erkennung des Kennzeichens durch Bildverarbeitung & MATLAB
• Erkennung von Gesichtsemotionen in Echtzeit mit MATLAB
• Erkennung eines schläfrigen Fahrers in Echtzeit mit MATLAB
• Erkennung von Handschriften mit MATLAB & Bildverarbeitung
• MATLAB-basierte Erkennung von Nierensteinen
• MATLAB-basierte Überprüfung der Signatur
• Komprimierung des Farbbildes mit MATLAB
• MATLAB-basierte Klassifizierung der Bildkategorie
• MATLAB-basierte Erkennung von Hautkrebs
• Anwesenheitssystem mit Bildverarbeitung & MATLAB markieren
• Nachweis von Lebertumor mit MATLAB
• IRIS-Segmentierung mit MATLAB-Code
• Erkennung von Hauterkrankungen mit MATLAB
• Kostengünstiges Plattformdesign und Implementierung für die diagnostische Bildgebung in Echtzeit mit MATLAB
• Biometrisches Sensorsystem mit Unimodal & Multimodal mit MATLAB
• MATLAB-basierte Fixpunkt-Aspektanalyse für Infrastruktursysteme Drahtlos mit MATLAB
• Kamerabasierte Lichtkommunikation mit MATLAB
• Modellierung der perspektivischen Verzerrung in Gesichtsbildern und Bibliotheken für die Objektverfolgung mit MATLAB
• Steuerung der intelligenten Ampel mit MATLAB & Bildverarbeitung
• Schädlingsbekämpfung in der Landwirtschaft mit Bildverarbeitung & MATLAB

Bildverarbeitungsprojekte mit Python

Python ist eine Programmiersprache auf hoher Ebene und ihre typische Bibliothek ist riesig und umfassend. Folgende digitale Bildverarbeitung Projekte basieren auf dem Konzept von Python.

Bildverarbeitungsprojekte mit Python

1). Texterkennung in Bildern von Python

Die Texterkennung eines Bildes ist ein sehr nützlicher Schritt, um Multimedia-Inhalte wiederherzustellen. Das vorgeschlagene System wird verwendet, um den Text in Bildern automatisch zu erkennen und horizontal zugeordneten Text mit schwierigem Hintergrund zu entfernen.

Dieses Projekt basiert auf Anwendungen wie einer Farbverringerungstechnik, einer Technik zur Kantenerkennung sowie der Lokalisierung von Textbereichen und geometrischen Objekten. Der Text auf dem Bild enthält sehr nützliche Informationen für verschiedene Arten von Dokumenten.

Das Entfernen von Text aus einem Bild ist eine schwierige Aufgabe. Der Text wird erkannt und problemlos für die Leser extrahiert. Dieses Projekt verwendet eine schnelle Textlokalisierungstechnik für alle erreichbaren Kanten im Bild.

2). Erkennung der Schläfrigkeit von Fahrern mit Python

Ein neuer Ansatz zur Sicherheit von Kraftfahrzeugen in einem autonomen Bereich wird vor allem für das Fahrzeugsystem erwartet. Heutzutage hat ein schläfriger Autounfall zugenommen. Um dieses Problem zu lösen, gibt es hier eine Projektlösung, nämlich das Fahrerwarnsystem, das eine Warnung ausgibt, indem die Augen jedes Fahrers beim Fahren eines Fahrzeugs beobachtet werden.

3). Gesichtserkennung mit Python

Das Hauptziel dieses Projekts ist es, das Gesicht in Echtzeit zu erkennen und das Gesicht kontinuierlich zu verfolgen. Dies ist ein einfaches Beispiel für die Erkennung des Gesichts mithilfe von Python. Anstelle der Gesichtserkennung können wir auch jedes andere Objekt unserer Wahl verwenden.

4). Erosion & Dilatation von Bildern

Für die Bildverarbeitung stehen verschiedene Arten von morphologischen Operationen zur Verfügung. Die Bildverarbeitung kann jedoch unter Verwendung der gängigsten Arten von morphologischen Operationen durchgeführt werden, die auf der Bildform basieren, wie z. B. Erosion und Dilatation. Hier wird Erosion verwendet, um das Merkmal eines Bildes zu reduzieren, während Dilatation verwendet wird, um die Fläche zu vergrößern und Merkmale eines Objekts hervorzuheben.

5). Zeichnen eines Bildes mit Python

In den letzten Jahren wurde eine Bildkartomizer-Software verwendet, um das normale Bild in ein Comicbild umzuwandeln. In diesem Prozess sind Kantenerkennung und bilaterale Filter erforderlich. Das bilaterale Filter ist es gewohnt Reduzieren Sie die Farbpalette eines Bildes. Anschließend können wir die Kantenerkennung auf dieses Bild anwenden, um ein dunkel geformtes Bild zu erzeugen. Daher können schließlich einige Tricks für dieses Bild angewendet werden, um ein Cartoon-Bild zu erhalten.

IoT-basierte Bildverarbeitungsprojekte

Die Liste der auf IoT basierenden Bildverarbeitungsprojekte wird unten erläutert.

Heimsicherheit mit IoT und digitaler Bildverarbeitung

Dieses Projekt wird verwendet, um ein System mit IoT und digitaler Bildverarbeitung zur Sicherung des Hauses zu entwerfen. Dieses System enthält eine Digitalkamera, einen Sensor, ein Mobiltelefon und Nebel mit der Datenbank. Im Türrahmen befinden sich Sensoren, die die Kamera darauf hinweisen, auf ein Bild einer Person zu klicken, die das Haus betritt. Danach sendet sie das Personenbild an das Datenblatt im Nebel.

Die Analyse von Bildern kann durchgeführt werden, um das Bild zu erfassen und mit dem gespeicherten zu vergleichen. Wenn sowohl das aufgenommene als auch das gespeicherte Bild nicht übereinstimmen, wird der Hausbesitzer benachrichtigt.

IoT & Convolutional Network Model-basierte Erkennung von Brückenrissen

Das Internet der Dinge hat sich zusammen mit der Informationstechnologie aufgrund starker Permeabilitätseigenschaften, vieler Vorteile und verschiedener Anwendungen entwickelt. Im Hochbau spielt das IoT eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung von Netzwerkstrukturen. Die häufigste Bedrohung ist ein Riss für die Brückensicherheit. Aufgrund dieser Risse sind 90% der Brückenkatastrophen aufgetreten. Das Erkennen der Brückenrisse ist daher sehr wichtig, um die strukturelle Katastrophe rechtzeitig zu reduzieren. Um dies zu überwinden, wurde dieses IoT-basierte Brückensprucherkennungssystem eingerichtet, um die Brückensicherheit zu erhöhen und einen Risikofaktor zu reduzieren.

IoT & Fourier Descriptor-basierter Erkennungsbereich des Fahrzeugs zur Trennung

Tag für Tag haben Verkehrsunfälle stark zugenommen. Um diese Probleme wie Geschwindigkeitsüberschreitung und Überlastung zu überwinden, ist Technologie erforderlich. Die Fahrzeugerkennung und -verfolgung mithilfe von Computer Vision und IoT ist ein wesentliches Element des intelligenten Verkehrsüberwachungssystems.

Während der Bildsegmentierung hat der Winkel zwischen Fahrzeug und Kamera eine Verbindung, um das Fahrzeug zu bewegen. Dieses Projekt verbessert die Erkennungsgenauigkeit von Fahrzeugen mithilfe von Kamerabildern. Die Bereiche, die sich bewegen, werden durch Unterschiede zwischen den Frames extrahiert. Wenn sich ein oder mehrere Fahrzeuge wie ein Bereich überlappen, muss der Bereich aufgeteilt werden. Diese Technik extrahiert einen Bereich, der von der Bereichskontur getrennt werden soll. Es ist jedoch nicht möglich, Fahrzeuge durch den extrahierten Umriss zu unterteilen. Daher wird eine neue Technik implementiert, um den Ort mithilfe des Fourier-Deskriptors zu trennen. Mit dieser Technik kann ein Bereich erkannt werden.

Smart Health Care Kit mit IoT und Bildverarbeitung

Das Hauptkonzept dieses Projekts besteht darin, den Patienten mithilfe eines IoT effiziente und bessere Gesundheitsdienste zu bieten. Die Ärzte könnten diese Informationen also nutzen und ein effizientes Ergebnis erzielen. Dieses Projekt enthält einige Funktionen, mit denen der Patient vom Patienten von jedem Ort und zu jeder Zeit aus beobachtet werden kann. In einer Notsituation kann eine E-Mail oder Nachricht an den Arzt bezüglich der Situation des Patienten gesendet werden.

Smart Farming System mit IoT

Das vorgeschlagene System, nämlich das Smart-Farming-System, wurde mit IoT entwickelt, und dieses System ist für Landwirte sehr hilfreich. Für Klimasituationen können Schwellenwerte wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit in Abhängigkeit von den Wetterbedingungen in diesem bestimmten Gebiet festgelegt werden. Das vorgeschlagene System generiert den Bewässerungsplan in Abhängigkeit von der Echtzeitdatenerkennung aus dem Feld und dem Wetterlager.

Eingebettete systembasierte Bildverarbeitungsprojekte

Die Liste eines eingebetteten systembasierten Bildverarbeitungsprojekts wird unten erläutert.

ANPR-basierte Mautautomatisierung mit Bildverarbeitung

Dieses Projekt wird verwendet, um ein Mautzahlungssystem automatisch mit ANPR oder automatischer Kennzeichenerkennung zu entwerfen. In diesem Projekt wird eine Bildverarbeitungstechnik verwendet, um auf das Bild des Nummernschilds zu klicken und dieses Bild in Text umzuwandeln.

Dieses System ist mit einem Mikrocontroller ausgestattet, der den Kennzeichentext analysiert und den Betrag automatisch abzieht, da die Daten bereits in der Datenbank gespeichert sind. Sobald der Betrag abgezogen ist, erhält der Fahrzeughalter eine Nachricht.

Matlab-basierte Erkennung von Tumoren

Die Bildverarbeitung wird in verschiedenen medizinischen Anwendungen eingesetzt. Das vorgeschlagene System wird verwendet, um ein System zum Erfassen der Tumorposition basierend auf dem Bildprozess und MATLAB zu entwerfen.

Schutz von Multimedia durch Inhalte und Fingerabdrücke

Gegenwärtig hat der Multimedia-Schutz zugenommen, um die Verbreitung von Multimedia und geistigem Eigentum zu schützen. Dieses Projekt verwendet sowohl Inhalte als auch Fingerabdrücke, um Multimedia zu erkennen. Durch die Verwendung von Fingerabdrücken von Inhalten können Urheberrechtsverletzungen erkannt werden, sobald sie auf Websites veröffentlicht wurden. Ein Inhaltsfingerabdruck erfasst die Eigenschaften von Multimedia-Inhalten, mit denen das Multimedia-Objekt eindeutig identifiziert werden kann. In diesem Projekt wird ein modularer Aufbau zur Modellierung und Analyse von Fingerabdrucktechniken für Inhalte entwickelt.

Überwachung des Vulkans mit Embedded ARM in abgelegenen Gebieten

Dieses Projekt entwickelt ein System, nämlich MVMS (Monitoring Volcanic Multi-Parameter System) über Fernzugriff und verschiedene Module, die innerhalb eines Netzwerks verbunden sind. Dieses System ist sehr einfach für das Untersuchungs- und Überwachungsnetzwerk einzurichten. Dieses System verwendet ein eingebettetes System zusammen mit einem Sensor und einem Kommunikationssystem. Das MVMS-System umfasst hauptsächlich ein Remote-Modul-Netzwerk (RMN), das die Daten über ein Kabel / eine drahtlose Verbindung unter Verwendung von Sensoren empfängt und auf einer Unterstützung mit großer Kapazität speichert.

Mit diesem Projekt kann ein Multiparameter-System zur Überwachung der Aktivität von Vulkanen entwickelt werden. Das System ermöglicht den Zugriff auf entfernte und verschiedene Module, die in einem Netzwerk verbunden sind. In diesem Projekt wird ein ARMTM-Prozessor verwendet, um eine enorme Flexibilität beim Hardware-Design bereitzustellen. Linux wird als Betriebssystem für die einfache Entwicklung der Anwendung zur Steuerung von Kommunikation sowie Sensoren verwendet.

Design und Implementierung eingebetteter Steuerungssysteme mit Scilab

In diesem Projekt wird eine eingebettete Plattform zum Entwurf eingebetteter Steuerungssysteme entwickelt. Diese Systeme werden schnell und kostengünstig entwickelt. Dieses System kann mit Open-Source-Software namens Scilab & Linux erstellt werden, um die Entwicklungskosten zu senken. Wenn diese Plattform eine kombinierte Umgebung bietet, kann der Benutzer alle Phasen des Entwicklungszyklus innerhalb von Steuerungssystemen ausführen. Wenn also die Leistung potenziell verbessert wird, kann die für die Entwicklung benötigte Zeit reduziert werden.

Dieses System wird in den Bereichen Industrie, Bildung, Instrument, Optimierung und Bildverarbeitung eingesetzt. Darüber hinaus kann dieses System dort entwickelt werden, wo Sensoren und Aktoren verwendet werden

Bildverarbeitungsprojekte in der Biomedizintechnik

Bildverarbeitungsprojekte in biomedizinischen und LabVIEW-Bildverarbeitungsprojekten werden unten diskutiert.

Erkennung von Fälschungen Medizinisches Bild

Das vorgeschlagene System, nämlich die Erkennung von Fälschungsbildern im medizinischen Bereich, wird im Gesundheitswesen verwendet. Mit diesem System kann die Erkennung des Bildes erfolgen, unabhängig davon, ob das Bild geändert wurde oder nicht. Dieses Projekt ist besonders in der Gesundheitsabteilung sehr hilfreich, da viele Fälle über die Änderung der Berichte registriert sind, um einige Straftaten zu verbergen. Mit diesem Projekt kann dies erkannt werden.

Hadoop Framework-basiertes Abrufsystem für medizinische Bilder, das in Grid verwendet wird

Das vorgeschlagene System kann mithilfe des Apache Hadoop-Frameworks implementiert werden. Dies ist eine Grid-Architektur mit Open Source, die eine Vielzahl von Bildformaten kompiliert und zwischen verschiedenen Krankenhäusern zum Speichern, Freigeben und Abrufen von Bildern eingerichtet wurde.

Es gibt verschiedene Leistungsmetriken wie Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Vertraulichkeit, Interoperabilität und Sicherheit. Auf diese Weise können die Privatsphäre des Patienten und die Benutzerauthentifizierung erreicht werden.

In diesem Projekt wird der auf Textur basierende CBIR-Algorithmus (Content-Based Image Retrieval) zum Abrufen eines effizienten Bildes verwendet. Diese Systemleistung kann mit Hilfe von Hadoop über drei aktuelle operative Knoten überprüft werden. Die vorgeschlagene Systemabrufzeit kann durch experimentelle Ergebnisse erreicht werden.

Ein Blutgruppen-Prototyp mit Bildverarbeitung

Der Prozess der Blutgruppenbestimmung ist erforderlich, bevor eine Bluttransfusion durchgeführt werden kann. In einigen Situationen ist es jedoch aufgrund des Lebensrisikos einer Person wichtig, das Blut schnell zu verwalten. Finden Sie unter diesen Krisenbedingungen heraus, dass die Blutgruppe aufgrund der kürzeren Zeit kritisch ist.

Um dieses Problem zu überwinden, wird das vorgeschlagene System unter Verwendung von Bildverarbeitung entwickelt. Dieses System wird verwendet, um die Blutgruppe basierend auf dem Plattentest und der Bildverarbeitungsmethode zu bestimmen. Das gesamte Analyseverfahren kann mit Hilfe dieses Systems zur Blutphänotypisierung und ABO-Rh-Blutgruppe automatisiert werden.

LabVIEW-basiertes Design eines Controllers für Quadcopter

Das Projekt LabVIEW & Bildverarbeitungs-basiertes Controller-Design für den Quadcopter wird verwendet, um einen autonomen Quadcopter zu entwerfen. Dies ist ein vertikal landendes Fahrzeug mit vier Rotoren. Dieser Quadcopter kann durch LabVIEW-Programmierung und Bildverarbeitung präzise gesteuert werden.

Autonomer Obstpflückroboter mit LabVIEW

Das Hauptziel dieses Projekts ist es, einen autonomen Roboter zum Pflücken von Früchten zu entwickeln. Dieses Projekt kann mit Bildverarbeitung & LabVIEW zur Steuerung des Roboterarms entworfen werden. Basierend auf dem aufgenommenen Bild steuert dieses Projekt den Griff der Roboterarme zum Aufnehmen der Früchte.

Krebserkennung durch menschliche Blutprobe unter Verwendung mikroskopischer Bilder

Dieses Projekt wird verwendet, um die Art der Leukämie durch das Probenbild von mikroskopischem Blut zu erfassen. Das Projekt umfasst einige Merkmale mikroskopischer Bilder wie die Untersuchung von Änderungen der Textur, der Farben, der Geometrie usw. Dieses System muss konsistent, effizient, kürzer, fehlerfreier, genauer, kostengünstiger und für verschiedene Personen beim Sammeln stark sein Proben usw.

Durch das Extrahieren der Informationen aus Blutprobenbildern ergeben sich für Menschen viele Vorteile wie die unverzügliche Vorhersage, Behandlung und Lösung von Blutkrankheiten für einen Patienten.

Einige weitere Bildverarbeitungsprojekte im medizinischen Bereich sind

• CNN-basierte Klassifikation von Blutzellen
• Raspberry Pi-basierte Endoskopie mit geringen Kosten
• Erkennung von Hautkrebs
• Retinopathie von Diabetikern mit tiefem Lernen
• FPGA-basierte Segmentierung von Hirntumoren
• Bildfusion im medizinischen Bereich durch FPGA
• Komprimierung des medizinischen Bildes ohne Verlust
• Glaukomerkennung mit Opencv & MATLAB
• Nachweis von Nierensteinen durch Ultraschall
• Nachweis von Tuberkulose in Röntgenaufnahmen
• Erkennung von Brustkrebs durch tiefes Lernen
• Matlab-basierte Erkennung von Lungenknoten

Die Liste der Bildverarbeitung Mini-Projekte beinhaltet das Folgende.

• Bilder Erosion & Dilatation
• Mausprojekt basierend auf Computer Vision
• Parksystem des Fahrzeugs Automatisch mit Bildverarbeitung
• Textscanner basierend auf Computer Vision
• Identifizierung menschlicher Handlungen durch Bildverarbeitung
• Smart Selfie mit Computer Vision
• Bild-Cartoon mit Python
• Roboter zur Ballverfolgung mit Raspberry Pi
• Python-basierte Erkennung von Fahrerschläfrigkeit
• Bildverarbeitungsbasierte Steuerung intelligenter Ampeln

IEEE-Bildverarbeitungsprojekte basierend auf Python

Die Liste der auf Python basierenden IEEE-Bildverarbeitungsprojekte enthält Folgendes.

• Gemischte Faltung und verbleibende netzwerkbasierte Erkennung des Auges
• Konzeptionelle Ansicht der IRIS-Erkennung durch Bildverarbeitungstechniken
• Vorhersage des versteckten Fingerabdruckwerts
• Neuronale Netze mit tiefer Faltung zur Erkennung menschlichen Handelns mit Tiefenkarten und Körperhaltungen
• LSB-Methodenentwicklung in farbigen Bildern mit Maske
• MSB Prediction-basierte Technik zum Verstecken reversibler Daten mit hoher Kapazität für verschlüsselte Bilder
• Ausblenden der Informationen eines effizienten Quantums, das für die Remote-Freigabe medizinischer Bilder verwendet wird
• Erkennung von Malariaparasiten durch digitale Bildverarbeitung
• Identifizierung von Menschen aus Freestyle Walks mit Gangmerkmalen basierend auf der Körperhaltung
• Reduzierung der nichtlinearen Dimensionalität für die Bildklassifizierung basierend auf vielfältigem Lernen
• Klassifizierung von Tieren durch Gesichtsbilder mit Fusion auf Score-Ebene
• Teilen von visuellen geheimen Schemata durch Verschlüsseln zahlreicher Bilder
• Design-Software für biometrische Erkennungssysteme durch Bildverarbeitung
• Erkennung von Lächeln in freier Wildbahn durch Transferlernen
• Segmentierung von Palm Print-Bildern mithilfe eines Computers für die biometrische Forschung
• Identifikationssystem der Pflanzenblattkrankheit
• Identifizierung von Fingerabdrücken für kleine Kinder
• Digitale Dermatologie
• Bewertung von neuronalen Netzen mit tiefer Faltung zur Klassifizierung von Material
• Erkennung des Gesichtsausdrucks mit 2D Gabor Filter

Android-basierte Bildverarbeitungsprojekte

Die Liste der Android-basierten Bildverarbeitungsprojekte enthält Folgendes.

• Gesichtserkennung basierend auf Android & Bildverarbeitung
• Telemedizinsystem mit einem mobilen Herz
• Vergleich der Leistungen bei Datenreduktionsmethoden
• Sicherheitsvideo Senden über WiMAX in der Fahrzeugkommunikation
• Steuerung des Roboters zur Lokalisierung mit Android Smartphone
• Entwurf eines Low-Power-Systems zur Erfassung von Menschen
• Evaluierung empirischer Ansätze zur Erkennung von Ziffern mit Android
• Smart Farming System mit IoT & Android

- Das ist alles über digital Bildverarbeitungsprojektthemen , Bildverarbeitung mit Matlab , und Python . Es gibt einige IEEE-Papiere zur Bildverarbeitung Diese sind auf dem Markt erhältlich und die Anwendungen der Bildverarbeitung in den Bereichen Medizin, Verbesserung und Wiederherstellung, Bildübertragung, Verarbeitung von Bildfarben, Vision eines Roboters usw. Hier ist eine Frage für Sie, in welchen Schritten digitale Bildverarbeitung?