Kujutise töötlemise projektid inseneriõpilastele

Tänapäeval kasutatakse “pilditöötlust” tavaliselt paljudes rakendustes ja erinevat tüüpi elektroonikas, nagu arvutid, digikaamerad, mobiiltelefonid jne. Pildi omadusi saab muuta väikseimate investeeringutega, näiteks kontrastsuse suurendamine, piiride tuvastamine, intensiivsuse mõõtmine ja piltide täiustamiseks rakendage erinevaid matemaatilisi funktsioone. Ehkki need meetodid võivad olla väga mõjukad, kontrollib tarbija pilte sageli prügikasti abil, kuid vaevatu pilditöötluse rutiini taga olevate põhiväärtuste mõistmine on haruldane. Ehkki see võib mõnele inimesele sobida, viib see sageli ulatuslikult rikutud pildini. Selles artiklis käsitleme pilditöötluse põhitõdesid ja digitaalse pilditöötluse projektid, kasutades MATLAB-i , Python , jne.

Mis on pilditöötlus?

Pilditöötlusmeetodit kasutatakse pildil mõningate protsesside tegemiseks, näiteks pildi täiustamiseks, või pildilt funktsionaalsete andmete eemaldamiseks. Kujutiste töötlemine on ühte tüüpi signaalitöötlus , kus sisendiks on pilt, samuti väljund, on pildiga seotud omadused või omadused.

Digitaalse pildi töötlemine

Praegu kasutatakse pilditöötlustehnikat erinevates tööstusharudes laialdaselt, mida kasutatakse nii inseneriteaduse kui ka erinevate teadusharude uurimispiirkondade moodustamiseks. Põhimõtteliselt käsitletakse allpool piltide töötlemise etappe.

• Digikaamerate abil klõpsake pilti
• Kujutise uurimine ja haldamine
• Pildi väljundit saab muuta pildi analüüsi põhjal.

Piltide töötlemiseks võib kasutada kahte meetodit, nimelt analoogkujutise töötlemist kui ka digitaalse pilditöötlust. Peamist pilditöötlustehnikat (analoog) kasutatakse fotode, väljatrükkide jaoks. Jne. Pildianalüütik kasutab mõningaid pilditehnikaid kasutades erinevaid mõistmise aluseid. Sekundaarne pilditöötlustehnika (digitaalne) aitab arvuti abil digitaalset pildianalüüsi teha.

Piltide töötlemise projektid

Järgnev pilditöötlusprojektide loend käsitletakse allpool.

Piltide töötlemise projektid

1). Vaarika Pi baasil pallijälgimisrobot

See projekt on harjunud ehitada robot palli jälgimiseks Raspberry Pi abil. Siin kasutab see robot kaamerat nii piltide jäädvustamiseks kui ka palli jälgimiseks pilditöötluseks. See projekt kasutab vaarika pi kaamera moodul mikrokontrollerina palli jälgimiseks ja võimaldab Pythoni koodi pildianalüüsiks.

2). Järelevalve kontrollimine Android-telefoniga

See projekt on Androidi rakenduse abil väga kasulik avalike kohtade, näiteks kontorite, kodude jälgimiseks. Selle abil saab jäädvustada pilte, jälgida ja salvestada otseülekandeid.

Kavandatud süsteem nõuab toiteallikat, Raspberry Pi, Pi kaamerat ja Android-telefoni. Ja ka opsüsteem põhineb Linuxil Raspberry Pi jaoks ja kaamera failide konfigureerimine. Videot saab salvestada liikumistarkvara abil, kui liikumine on ruumis olemas.

3). Meditsiinilise pildi võltsimine

Seda projekti kasutatakse tervishoiusüsteemis võltspildi tuvastamiseks, et kinnitada, et pilt on meditsiinilise pildiga seotud või mitte.

Selle projekti tööpõhimõte on pildi müra diagrammil, see kasutab mitme eraldusvõimega rikkefiltrit ja annab väljundi klassifikaatoritele nagu äärmine õppimis- ja tugivektor.

Mürakaart moodustatakse piirarvutusallikas, samal ajal kui klassifitseerimine ja filtreerimine on lõpule viidud pilvandmetöötluse põhiallikas. Samamoodi töötab see projekt vaevata. Selle projekti puhul on ribalaiuse nõue samuti väga mõistlik.

4). Inimtegevuse tuvastamine pilditöötlusega

Seda projekti kasutatakse inimakti tuvastamiseks reaalajas pilditöötluse abil ja peamine eesmärk on tuvastatud tuvastatud žestide edastamine kaamerasüsteemi abil.

See süsteem algab andmebaasis antud inimaktide äratundmisest, kui see edastab aktiveerimismärgid kaameraseadmesse videovoo salvestamiseks ja salvestamiseks süsteemis.

Mustrite sobitamise protsessi kasutatakse nüüd toiminguteks salvestatud video kontuurist otse. Videost pärinev pilt on andmebaasi poolt intern-i hinnatud ja lõpuks saab o / p.

IEEE digitaalse pilditöötluse projektid

Digitaalse pilditöötluse tehnikat kasutatakse pildi kvaliteedi parandamiseks aritmeetiliste toimingute abil. Pilditöötlusel põhinevad projektid hõlmavad peamiselt pildi muutmist ja kahemõõtmelise signaali tuvastamist ning selle parendamist tavalise signaaliga kontrastiga. Inseneriõpilaste IEEE digitaalse pilditöötluse projektide loendid sisaldavad järgmist.

• Liikuvate sõidukite kiire ja tugev tuvastamine libisevate akendega õhuvideotes
• Veealuste piltide hägususe eemaldamine kontrastsuse ja värvide parendamise põhjal fusioonmeetodi abil.
• Näotuvastusel põhinev pildikomplekt koos funktsioonide ja sõnaraamatu õppimisega üheaegselt
• Video analüüs liikluse jälgimiseks
• Imiku nutu analüüs ja tuvastamine
• WSN-põhine peopesade tõhus kaitse RPW vastsete eest
• Gait äratundmine läbi Active Energy Image & Gabori laine
• Inimtegevuse tunnustamine närvivõrkude kaudu
• Kopsuvähi tuvastamine digitaalse pilditöötlusega üle CT skannitud piltide
• Fraktaalpildi polünoomide interpolatsioonil põhinev tihendamine
• Ajukasvaja hübriidklastritehnikal põhinev segmenteerimine
• Pildi sulandumine meditsiinivaldkonnas läbi Shearleti SVD kombineerimise ja teisendamise
• Pikslitaseme ja funktsioonide taseme võrdlus pildifusioonitehnikate abil
• Lille klassifitseerimine närvivõrgu põhise pilditöötluse kaudu
• Pildi sulandumine meditsiinivaldkonnas, kasutades liigese hõredat tehnikat
• Satelliidipildi sulandamine kiirete diskreetsete kõverate teisendustega
• Kombineeritud tehnikaga pildi kadudeta tihendusmeetod
• Võrkkesta haiguse skriinimine kohalike binaarsete mustrite abil
• Riisiterad pilditöötluse teel liigitamine
• Riisiterade kvaliteedi hindamine morfoloogiliste meetodite abil

Projektide pilditöötlus MATLAB-i abil

MATLAB ehk maatrikslabor on kõrgetasemeline programmeerimiskeel, mis võimaldab arvutuslikult nõudlikke ülesandeid täita kiiremini kui teiste programmeerimiskeelte (nt C, CPP jne) puhul. Kuid MATLAB on väga arusaadav ja kasulik numbriliste maatriksarvutuste jaoks. Järgmised pilditöötlusprojektid põhinevad MATLABi kontseptsioonil.

MATLABi projektid

1). Valuuta tuvastamise süsteem

Eri riikide valuuta tuvastamine on väga keeruline. Selle projekti peamine eesmärk on aidata kodanikel seda probleemi lahendada. Kuid valuutatuvastussüsteemid põhinevad pildianalüüsil ja neist ei piisa.

Selle projekti protsess muudab nii automaatse kui ka tugeva ning selles süsteemis kasutatakse tehnika demonstreerimiseks näiteks Hiina renminbi (RMB) ja Rootsi SEKi.

2). Intelligentne valgusfoori juhtimine pilditöötluse abil

Liiklusprobleem on muutunud mootorsõidukite arvu suurenemise tõttu Indias päev-päevalt suureks probleemiks. Sel põhjusel tuleb kasutada liiklussignaale, mis võimaldavad liikluse kompaktsust reaalajas kontrollida. Selles projektis kasutatakse liikluse hõlpsaks kontrollimiseks pilditöötlust, jäädvustades ristmikul liikluse pilte. Foori kestuse muutmise järkjärguline protseduur sõltub ristmiku liiklustihedusest liiklussignaali juures.

3). Pildi liugur, kasutades MATLAB-i

Pildi liuguriprojekti kasutatakse taustapiltide juhtimiseks käe liikumisega, kasutades MATLAB-i. Selle ülesande saab täita, kombineerides mitmeid funktsioone.

See projekt kasutab pildi pildistamiseks veebikaamerat ja kui pildil on ühtlane taust, on tulemus vale. Seega peame tausta pidevalt hoidma. Selle projekti rakendused hõlmavad peamiselt kodumasinate juhtimist, kodutehnikat jne.

4). Autode automaatne parkimissüsteem

Tänapäeval on paljudes linnades kogu maailmas silmitsi sõidukite parkimisega palju probleeme parkimiskohtade väiksema kättesaadavuse, kõrgete maahindade jms tõttu. Selle probleemi lahendamiseks on siin lahendus, nimelt automaatne parkimissüsteem.

Kavandatavat süsteemi kasutatakse avalikes kohtades, nagu hotellid, kontorid, teatrid, kodud, haiglad, staadionid, lennujaamad jne. Selle süsteemi kasutamisel on mitmeid eeliseid, kuna see võtab vähem ruumi, võtab nii aega kui ka teenuseid. auto, ohutus ja sõiduki turvalisus varguste eest.

MATLAB-põhised pilditöötlusprojektid

Mõiste MATLAB tähistab MATrix LABoratory ja see on 4. põlvkonna programmeerimiskeel. See programmeerimiskeel võimaldab funktsioone, maatriksiga manipuleerimist, andmete koostamist, kasutajaliidese loomist, algoritmide juurutamist jne. Seda keelt kasutatakse pilditöötluse, uurimisinstituutide jms rakendustes. MATLAB-põhiste pilditöötlusprojektide loend on loetletud allpool.

• Numbrimärgi tuvastamine pilditöötluse ja MATLABi kaudu
• Näotunde äratundmine reaalajas, kasutades MATLAB-i
• Unise draiveri tuvastamine reaalajas MATLAB-iga
• Käsikirja äratundmine MATLABi ja pilditöötlusega
• MATLAB-põhine neerukivi tuvastamine
• MATLAB-põhine allkirja kontrollimine
• Värvipildi tihendamine MATLAB-i abil
• MATLAB-põhine pildikategooria klassifikatsioon
• MATLAB-põhine nahavähi tuvastamine
• Osalemissüsteemi märkimine pilditöötluse ja MATLAB-i abil
• Maksakasvaja tuvastamine MATLABi abil
• IRISe segmentimine MATLAB-koodi abil
• Nahahaiguse tuvastamine MATLABi abil
• Odava hinnaga platvormi kujundamine ja juurutamine diagnostilise kuvamise jaoks reaalajas MATLAB-iga
• Biomeetriline andmesüsteem Unimodaliga ja Multimodal koos MATLAB-iga
• Infrastruktuurisüsteemide MATLAB-põhine fikseeritud punkti aspektanalüüs juhtmeta MATLAB-iga
• Mobiiltelefoni kaamerapõhine valgusside MATLAB-iga
• Perspektiivsete moonutuste modelleerimine näopiltide ja teegi sees objektide jälgimiseks MATLAB-iga
• Intelligentse fooritule juhtimine MATLABi ja pilditöötlusega
• Põllumajanduse kahjurite tõrje pilditöötluse ja MATLAB-iga

Projektide pilditöötlus Pythoni abil

Python on kõrgetasemeline programmeerimiskeel ja selle tüüpiline teek on nii tohutu kui ka ulatuslik. Järgnev digitaalne pilditöötlus projektid põhinevad Pythoni kontseptsioonil.

Piltide töötlemine Pythoniga

1). Piltide teksti tuvastamine Pythoni poolt

Kujutise teksti tuvastamine on väga kasulik samm multimeediumisisu taastamiseks. Kavandatud süsteemi kasutatakse piltide teksti automaatseks tuvastamiseks ja horisontaalselt seotud raskete taustadega teksti eemaldamiseks.

See projekt põhineb rakendustel, nagu värvi vähendamise tehnika, servade tuvastamise tehnika, samuti tekstialade ja geomeetriliste asjade lokaliseerimine. Pildil olev tekst sisaldab väga kasulikku teavet erinevat tüüpi dokumentide jaoks.

Pildilt teksti eemaldamine on keeruline töö. Tekst tuvastatakse ja tõmmatakse lugejate jaoks probleemideta välja. Selles projektis kasutatakse pildi kõigi saavutatavate servade jaoks kiiret teksti lokaliseerimise tehnikat.

2). Juhi unisuse tuvastamine Pythoni abil

Uut lähenemist autode ohutusele ja turvalisusele autonoomses piirkonnas oodatakse peamiselt autosüsteemis. Tänapäeval on suurenenud unine autoõnnetus. Selle probleemi ületamiseks on siin projekti lahendus, nimelt juhi hoiatussüsteem, mis annab märguande, jälgides iga juhi silmi sõidukit juhtides.

3). Näotuvastus Pythoni abil

Selle projekti peamine eesmärk on näo tuvastamine reaalajas ja näo pidev jälgimine. See on lihtne nägu näo tuvastamiseks pythoni abil ja näotuvastuse asemel võime kasutada ka mõnda muud enda valitud objekti.

4). Piltide erosioon ja laienemine

Kujutiste töötlemiseks on saadaval mitut tüüpi morfoloogilisi toiminguid. Kuid pilditöötlust saab teha kõige tavalisemate morfoloogiliste operatsioonide tüüpidega, mis põhinevad pildikujul, näiteks Erosion & Dilatatsioon. Siin kasutatakse erosiooni, et vähendada pildi tunnuseid, laienemist kasutatakse aga ala suurendamiseks ja eseme tunnuste rõhutamiseks.

5). Pildi koomiksitegemine Pythoni abil

Viimase paari aasta jooksul on tavalise pildi koomikspildiks teisendamiseks kasutatud pilti cartomizer-tarkvara. Selles protsessis on vajalik servade tuvastamine ja kahepoolne filter. Kahepoolne filter on harjunud vähendage pildi värvipaletti. Hiljem saame sellele pildile kasutada servatuvastust tumeda kujuga pildi genereerimiseks. Seetõttu saab lõpuks selle pildi jaoks kasutada mõnda nippi, et saada koomikskujutis.

IoT-põhised pilditöötlusprojektid

Allpool käsitletakse IoT-l põhinevaid pilditöötlusprojektide loetelu.

Koduturvalisus IoT ja digitaalse pilditöötluse abil

Seda projekti kasutatakse süsteemi kujundamiseks, kasutades IoT-d ja digitaalset pilditöötlust kodu turvalisuse tagamiseks. See süsteem sisaldab digitaalkaamerat, andurit, mobiilseadet ja udu koos andmebaasiga. Andurid asuvad ukseraamis, mis annab kaamerale hoiatuse majja siseneva inimese pildi klõpsamiseks, pärast seda saadab see inimese pildi udu sees olevale andmelehele.

Piltide analüüsi saab teha nii tuvastamiseks kui ka pildi võrdlemiseks salvestatuga. Kui nii pildistatud kui ka salvestatud pilt ei klapi, annab see majaomanikule märguande.

IoT ja konvolutsioonivõrgu mudeli põhine silla pragude tuvastamine

Asjade Internet on koos infotehnoloogiaga arenenud tugevate läbilaskvusomaduste, paljude eeliste ja mitme rakenduse tõttu. Ehitustehnoloogias on IoT võrgustruktuuride väljatöötamisel võtmeroll. Kõige sagedasem oht ​​on sildade ohutuse murdumine. Nende pragude tõttu on juhtunud 90% sillakatastroofidest. Niisiis on silla pragude tuvastamine struktuurilise katastroofi õigeaegseks vähendamiseks väga oluline. Selle ületamiseks on loodud see IoT-põhine silla pragude tuvastamise süsteem, mis parandab silla ohutust, samuti saab vähendada riskitegurit.

IoT ja Fourieri deskriptoril põhinev eraldatava sõiduki tuvastamisala

Päevast päeva on liiklusõnnetused tõsiselt suurenenud. Nii et nende probleemide, näiteks kiiruseületamise ja ummikute ületamiseks on vaja tehnoloogiat. Sõiduki tuvastamine ja jälgimine arvutinägemise ja Interneti-ühenduse abil on intelligentses liikluse jälgimissüsteemis väga olulised elemendid.

Kujutise segmentimise ajal on sõiduki ja kaamera vahelisel nurgal ühendus sõiduki liigutamiseks. See projekt suurendab kaamerapilte kasutavate sõidukite tuvastamise täpsust. Liikuvad alad eraldatakse kaadritevaheliste erinevuste kaudu. Kui üks või mitu sõidukit kattuvad nagu üks ala, siis peate ala jagama. Selle tehnika abil eraldatakse ala kontuurist jagatav ala. Kuid väljavõetud kontuuri kaudu ei ole võimalik sõidukeid jagada. Seega rakendatakse Fourieri kirjeldaja abil koha eraldamiseks uut tehnikat. Selle tehnika abil saab tuvastada ala.

Nutikas tervishoiukomplekt IoT ja pilditöötluse abil

Selle projekti peamine kontseptsioon on pakkuda IoT-d kasutavatele patsientidele tõhusaid ja paremaid tervishoiuteenuseid. Nii et arstid saaksid seda teavet kasutada ja annavad tõhusa tulemuse. See projekt sisaldab mõningaid funktsioone, mida arst võib patsienti jälgida igal pool ja igal ajal. Hädaolukorras võib arstile saata patsiendi olukorra kohta e-kirja või teate.

Nutikas põllumajandussüsteem IoT abil

Kavandatud süsteem, nimelt aruka põllumajanduse süsteem, on loodud IoT-ga ja see süsteem on põllumajandustootjatele väga kasulik. Kliimaolukordades saab fikseerida läviväärtusi nagu temperatuur, niiskus sõltuvalt konkreetse piirkonna ilmastikutingimustest. Kavandatav süsteem genereerib niisutamise ajakava sõltuvalt reaalajas andmete tuvastamisest põllult ja ilmastikuhoidlast.

Sisseehitatud süsteemipõhised pilditöötlusprojektid

Allpool käsitletakse manustatud süsteemipõhiste pilditöötlusprojektide loendit.

ANPR-põhine maksude automatiseerimine pilditöötluse abil

Seda projekti kasutatakse teemaksu tasumise süsteemi kavandamiseks automaatselt, kasutades ANPR-i või automaatset numbrituvastust. Selles projektis kasutatakse pilditöötlustehnikat numbrimärgi pildil klõpsamiseks ja selle pildi teisendamiseks tekstiks.

See süsteem on loodud mikrokontrolleriga, et analüüsida numbrimärgi teksti ja lahutab summa automaatselt, kuna andmed on andmebaasis juba salvestatud. Kui summa on maha arvatud, saab sõiduki omanik teate.

Matlabi põhine kasvaja tuvastamine

Piltide töötlemist kasutatakse erinevates meditsiinilistes rakendustes. Kavandatud süsteemi kasutatakse kasvaja positsiooni tuvastamiseks süsteemi kujundamiseks pildiprotsessi ja MATLAB-i põhjal.

Multimeedia kaitse sisu ja sõrmejälgede abil

Praegu on multimeediakaitse järjest suurenenud, et kaitsta multimeedia ja intellektuaalse omandi levitamist. See projekt kasutab multimeedia tuvastamiseks nii sisu kui ka sõrmejälgi. Sisu sõrmejälgede kasutamisel saab autoriõiguste rikkumisi tuvastada, kui need on veebisaitidel avaldatud. Sisu sõrmejälg hõivab multimeediumisisu atribuudid, mida saab kasutada multimeediaobjekti kordumatuks tuvastamiseks. Selles projektis on moodulstruktuur mõeldud sisu sõrmejälgede tehnika modelleerimiseks ja analüüsimiseks.

Vulkaani jälgimine manustatud ARM-i abil kaugemates piirkondades

See projekt arendab süsteemi nimelt MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) kaugjuurdepääsu ja võrgus ühendatud erinevate moodulite kaudu. Seda süsteemi on nii uurimise kui ka jälgimise võrgu jaoks väga lihtne seadistada. See süsteem töötab sisseehitatud süsteemi abil koos anduri ja sidesüsteemiga. MVMS-süsteem sisaldab peamiselt kaugmoodulite võrku (RMN), mis võtab andmeid andurite kaudu vastu kaabel- / traadita ühenduste kaudu ja salvestab need tohutu võimsuse toele.

Selle projekti abil saab välja töötada mitme parameetriga süsteemi vulkaanilise aktiivsuse jälgimiseks. Süsteem võimaldab juurdepääsu võrgus ühendatud kaug- ja erinevatele moodulitele. Selles projektis kasutatakse ARMTM-protsessorit, et pakkuda riistvara kujundamisel tohutut paindlikkust. Linuxi kasutatakse operatsioonisüsteemina nii side kui ka andurite juhtimise rakenduse hõlpsaks arendamiseks.

Sisseehitatud juhtimissüsteemide kujundamine ja juurutamine Scilabi abil

Selles projektis töötatakse sisseehitatud platvorm manustatud juhtimissüsteemide kujundamiseks. Need süsteemid on välja töötatud kiiresti ja kulutõhusalt. Arenduskulude vähendamiseks saab selle süsteemi ehitada avatud lähtekoodiga tarkvara, nimelt Scilab & Linux. Kui see platvorm annab kombineeritud keskkonna, saab kasutaja juhtimissüsteemides teostada kõik arendustsükli etapid. Nii et kui jõudlust potentsiaalselt parandada, siis saab arenduseks kuluvat aega vähendada.

Seda süsteemi kasutatakse tööstuse, hariduse, instrumentide, optimeerimise ja pilditöötluse valdkonnas. Lisaks saab seda süsteemi välja töötada andurite ja ajamite kasutamisel

Pilditöötlusprojektid biomeditsiinitehnikas

Allpool käsitletakse pilditöötlusprojekte biomeditsiinilistes ja LabVIEW pilditöötlusprojektides.

Võltsitud meditsiinilise pildi tuvastamine

Kavandatud süsteemi, nimelt võltsitud piltide tuvastamist meditsiinivaldkonnas, kasutatakse tervishoiusüsteemis. Selle süsteemi abil saab pilti tuvastada, olenemata sellest, kas pilti muudetakse või mitte. See projekt on väga kasulik eelkõige tervishoiuosakonnas, sest teatavate rikkumiste varjamiseks on teatiste muutmise kohta registreeritud palju juhtumeid. Nii et selle projekti abil saab selle tuvastada.

Võrgus kasutatav meditsiinilise pildi Hadoopi raamistikul põhinev otsingusüsteem

Kavandatud süsteemi saab rakendada Apache Hadoop raamistiku abil. See on avatud lähtekoodiga ruudustikuarhitektuur, mis kompileerib mitmesuguseid ja erinevate haiglate vahel loodud kujutisevorminguid piltide salvestamiseks, jagamiseks ja allalaadimiseks.

Toimivuse mõõdikuid on erinevaid, nagu täpsus, usaldusväärsus, konfidentsiaalsus, koostalitlusvõime ja turvalisus. Seda kasutades on võimalik saavutada patsiendi privaatsus ja kasutajate autentimine.

Selles projektis kasutatakse efektiivse pildi leidmiseks tekstuuril põhinevat CBIR-i (sisupõhine pildi taastamine) algoritmi. Seda süsteemi jõudlust saab kontrollida Hadoopi abil kolme praeguse operatsioonisõlme kaudu. Kavandatud süsteemi otsimisaja saab saavutada eksperimentaalsete tulemuste abil.

Veretüübi prototüüp pilditöötluse abil

Veregrupi määramise protsess on vajalik enne vereülekande juhtimist, kuid inimese elu ohu tõttu on mõnes olukorras oluline verd kiiresti juhtida. Nendes kriisiolukordades saate teada, et veretüüp on vähem aja tõttu kriitiline.

Selle probleemi lahendamiseks töötatakse välja pakutud süsteem pilditöötluse abil. Seda süsteemi kasutatakse veregrupi määramiseks plaadi testi ja pilditöötlusmeetodi põhjal. Selle analüüsi protseduuri saab automatiseerida selle verefenotüüpide määramiseks ja ABO-Rh veretüüpimiseks kasutatava süsteemi abil.

LabVIEW-põhine Quadcopteri kontrolleri kujundamine

Projekti, nimelt kvadrokopteri LabVIEW ja pilditöötlusel põhinevat kontrolleri kujundust, kasutatakse autonoomse kvadrokopteri kujundamiseks. See on vertikaalselt maanduv nelja rootoriga sõiduk. Seda kvadrokopterit saab juhtida täpselt LabVIEW programmeerimise ja pilditöötluse abil.

LabVIEW abil autonoomne puuviljade korjamise robot

Selle projekti peamine eesmärk on puuviljade korjamiseks autonoomse roboti kujundamine. Selle projekti saab roboti käe juhtimiseks kujundada koos pilditöötluse ja LabVIEW-ga. Jäädvustatud pildi põhjal kontrollib see projekt robotite käepidet viljade korjamiseks.

Vähi tuvastamine inimese vereproovi abil, kasutades mikroskoopilisi pilte

Seda projekti kasutatakse leukeemia tüübi tuvastamiseks mikroskoopilise vere proovipildi kaudu. Projekt sisaldab mikroskoopiliste piltide mõningaid funktsioone, nagu tekstuuri, värvide, geomeetria muutuste uurimine. See süsteem peab olema järjepidev, tõhus, töötlemisaeg on lühem, viga väiksem, täpsus on kõrge, vähem kulukas ja tugev erinevate inimeste jaoks kogumise ajal proovid jne.

Vereproovipiltidelt teabe väljavõtmisel on inimestel palju eeliseid, näiteks verehaiguste ennustamine, ravi ja lahendamine patsiendi jaoks viivitamata.

Meditsiinivaldkonnas on veel mõned pilditöötlusprojektid

• CNN-põhine vererakkude klassifikatsioon
• Raspberry Pi põhine odava hinnaga endoskoopia
• Nahavähi tuvastamine
• Diabeetiku retinopaatia koos sügava õppimisega
• Ajukasvaja FPGA-põhine segmentimine
• Piltide liitmine meditsiinivaldkonnas FPGA kaudu
• Meditsiinilise pildi tihendamine ilma kadumiseta
• Glaukoomi tuvastamine Opencv ja MATLAB abil
• Neerukivide tuvastamine ultraheli abil
• Tuberkuloosi tuvastamine röntgenpildil
• Rinnavähi tuvastamine sügava õppimise kaudu
• Matlab-põhine kopsusõlme tuvastamine

Nimekiri pilditöötluse miniprojektid sisaldab järgmist.

• Piltide erosioon ja laienemine
• Hiireprojekt arvutivisioonil
• Sõiduki parkimissüsteem, kasutades automaatselt pilditöötlust
• Tekstiskanner põhineb arvutivisioonil
• Inimtegevuse tuvastamine pilditöötluse kaudu
• Tark Selfie, kasutades arvutivisiooni
• Piltide koomiline Pythoniga
• Robot palli jälgimiseks Raspberry Pi abil
• Püütonipõhine juhi unisuse tuvastamine
• Aruka fooritule pilditöötlusel põhinev juhtimine

IEEE pilditöötlusprojektid Pythoni baasil

Pythonil põhinevate IEEE pilditöötlusprojektide loend sisaldab järgmist.

• Segatud konvolutsioon ja silmade võrgupõhine äratundmine
• IRIS-i äratundmise kontseptuaalne vaade pilditöötlustehnika abil
• Peidetud sõrmejälje väärtuse ennustamine
• Sügava konversiooniga närvivõrgud inimtegevuse tunnustamiseks sügavuskaartide ja -asenditega
• LSB meetodi väljatöötamine värvilistes piltides maskiga
• MSB ennustustel põhinev tehnika krüptitud piltide suure mahutavusega pöörduva andmete peitmiseks
• Meditsiinilise pildi kaugjagamiseks kasutatava tõhusa kvandi teabe peitmine
• Malaariaparasiitide tuvastamine digitaalse pilditöötluse abil
• Inimese kindlakstegemine vabatehnikas jalutuskäikudelt rühmituse funktsiooniga, mis põhineb kehahoiakul
• Mittelineaarse mõõtmete vähendamine piltide klassifitseerimisel mitmekordse õppimise põhjal
• Looma klassifitseerimine näopiltide kaudu skooritaseme sulandumisega
• Visuaalsete salajaste skeemide jagamine arvukate piltide krüpteerimisega
• Biomeetrilise äratundmise süsteemi kujundustarkvara läbi pilditöötluse
• Naeratuse tuvastamine looduses ülekandeõppe abil
• Palmtrüki piltide segmenteerimine arvuti abil biomeetriliste uuringute jaoks
• Taimlehehaiguse identifitseerimissüsteem
• Väikelaste sõrmejälgede tuvastamine
• Digitaalne dermatoloogia
• Sügavkonvolutsiooniliste närvivõrkude hindamine materjali klassifitseerimiseks
• Näoilme äratundmine 2D Gabori filtriga

Android-põhised pilditöötlusprojektid

Android-põhiste pilditöötlusprojektide loend sisaldab järgmist.

• Näotuvastus Androidil ja pilditöötlusel
• Mobiilse südamega telemeditsiinisüsteem
• Andmete vähendamise meetodite jõudluse võrdlus
• Ohutusvideo saatmine WiMAX-i kaudu sõidukiside kaudu
• Roboti juhtimine lokaliseerimiseks Androidi nutitelefoni abil
• Väikese energiatarbega süsteemi kavandamine inimese poolt levivate ainete tuvastamiseks
• Empiirilise hindamine numbrite tuvastamise lähenemisviiside jaoks, kasutades Androidi
• Nutikas põllumajandussüsteem, mis kasutab Interneti-ühendust ja Androidi

-Seega on see kõik seotud digitaalsega pilditöötluse projekti teemad , pilditöötlus Matlabi abil ja Python . Neid on mitu IEEE dokumendid pilditöötluse kohta mis on turul saadaval, ja pilditöötluse rakendused, mis on seotud meditsiinilise, täiustamise ja restaureerimise, pildi edastamise, pildi värvi töötlemise, roboti nägemise jms. Siin on teile küsimus, millised on sammud digitaalne pilditöötlus?