Billedbehandlingsprojekter for ingeniørstuderende

I dag bruges “Billedbehandling” normalt af en bred vifte af applikationer og i forskellige typer elektronik som computere, digitale kameraer, mobiltelefoner osv. Billedegenskaberne kan ændres med mindst mulig investering såsom kontrastforbedring, detektion af kanter, intensitetsmåling og anvende forskellige matematiske funktioner for at forbedre billedet. Selvom disse metoder kan være meget indflydelsesrige, kontrollerer forbrugeren ofte billeder med dumpen, men det er sjældent at forstå de grundlæggende værdier bag den ubesværede billedbehandlingsrutine. Selvom dette kan være passende for nogle personer, fører det ofte til et billede, der er meget ødelagt. I denne artikel vil vi diskutere det grundlæggende i billedbehandling og digitale billedbehandlingsprojekter ved hjælp af MATLAB , Python , etc.

Hvad er billedbehandling?

Metoden til billedbehandling bruges til at udføre nogle processer på et billede som en billedforbedring eller til at fjerne nogle funktionelle data fra billedet. Billedbehandling er en slags signalbehandling , hvor input er et billede såvel som output, er funktioner eller egenskaber, der er knyttet til billedet.

Digital-billedbehandling

På nuværende tidspunkt bruges billedbehandlingsteknikken stærkt på tværs af forskellige brancher, som bruges til at danne kerneundersøgelsesregioner inden for teknik såvel som i forskellige discipliner. Grundlæggende diskuteres trinvise trin til billedbehandling nedenfor.

• Klik på billedet ved hjælp af digitale kameraer
• Studerer og betjener billedet
• Billedets output kan ændres baseret på analysen af ​​billedet.

Billedbehandling kan udføres ved hjælp af to metoder, nemlig analog billedbehandling såvel som digital billedbehandling. Den primære billedbehandlingsteknologi (analog) anvendes til fotografier, udskrifter. Etc. Billedanalytiker bruger forskellige grundlæggende forståelser, mens de bruger nogle af billedteknikkerne. Den sekundære billedbehandlingsteknologi (Digital) hjælper med digital billedanalyse ved hjælp af en pc.

Billedbehandlingsprojekter

Det følgende liste over billedbehandlingsprojekter diskuteres nedenfor.

Billedbehandlingsprojekter

1). Raspberry Pi-baseret kuglesporingsrobot

Dette projekt er vant til bygge en robot til kuglesporing ved hjælp af Raspberry Pi. Her bruger denne robot et kamera til at tage billederne samt til at udføre billedbehandling til sporing af bolden. Dette projekt bruger en hindbær pi kameramodul som en mikrocontroller til sporing af bolden og tillader Python-koden til billedanalyse.

2). Overvågningskontrol med Android-telefon

Dette projekt er meget nyttigt til overvågning af offentlige steder som kontorer, hjem ved hjælp af en Android-app. Ved at bruge dette kan man tage billederne, overvåge og optage live streaming videoer.

Det foreslåede system kræver en strømforsyning, et Raspberry Pi, Pi-kamera og en Android-telefon. Og også en operativsystem baseret på Linux til Raspberry Pi & konfiguration af kamerafiler. Videoen kan optages ved hjælp af bevægelsessoftware, hvor bevægelsen er til stede i rummet.

3). Forfalskning påvisning af medicinsk billede

Dette projekt bruges i sundhedssystemet til falsk billedgenkendelse for at bekræfte, at billedet er forbundet med det medicinske image eller ej.

Arbejdsprincippet i dette projekt er på et støjdiagram for et billede, bruger et multifunktionsfejlfilter og giver output til klassifikatorerne som ekstrem læring og supportvektor.

Støjkortet er dannet i en grænseberegningskilde, da klassificeringen og filtreringen er afsluttet i en kerne af cloud-computerkilde. Tilsvarende fungerer dette projekt ubesværet. Kravet om båndbredde er også meget rimeligt for dette projekt.

4). Identifikation af menneskelig handling ved billedbehandling

Dette projekt bruges til at identificere den menneskelige handling ved billedbehandling i realtid, og hovedformålet er at kommunikere de identificerede bevægelser ved hjælp af kamerasystemet.

Dette system begynder med at genkende den menneskelige handling, der er givet i databasen, da den transmitterer aktiveringsskiltene til kameraarrangementet til optagelse og lagring af videostrømmen i systemet.

Processen med mønstermatchning bruges til nu handlinger fra den optagede videokontur lige. Billedet fra videoen bliver internt evalueret af databasen, og endelig får o / p.

IEEE Digital billedbehandlingsprojekter

Teknikken til digital billedbehandling bruges til at forbedre kvaliteten af ​​et billede ved at anvende aritmetiske operationer. Projekterne baseret på billedbehandling involverer primært billedmodifikation og todimensionalt signalidentifikation og forbedring af det ved at kontrastere med et normalt signal. Listerne over IEEE digital billedbehandlingsprojekter til ingeniørstuderende inkluderer følgende.

• Flytning af køretøjer hurtig og stærk detektion i luftvideoer med glidende vinduer
• Fjernelse af tåge til undervandsbilleder baseret på kontrast og forbedring af farve ved hjælp af fusionsmetoden.
• Ansigtsgenkendelsesbaseret billedsæt med samtidig funktion og ordbogsindlæring
• Analyse af video til overvågning af trafik
• Analyse og påvisning af spædbarnsgråd
• WSN-baserede håndflader effektiv beskyttelse mod RPW-larver
• Anerkendelse af gangart gennem Active Energy Image & Gabor wavelet
• Anerkendelse af menneskelig aktivitet gennem neurale netværk
• Påvisning af lungekræft med digital billedbehandling over CT-scanningsbilleder
• Polynomisk interpolationsbaseret kompression af fraktalt billede
• Hybrid klyngeteknikbaseret segmentering af hjernetumor
• Fusionen af ​​billede i det medicinske felt gennem SVD Combining & Transform of Shearlet
• Sammenligning på pixelniveau og funktionsniveau ved hjælp af billedfusionsteknikker
• Klassificering af blomster gennem neuralt netværksbaseret billedbehandling
• Fusionen af ​​billede i medicinsk felt ved hjælp af Joint Sparse Technique
• En sammensmeltning af satellitbillede med hurtige diskrete curveletransformationer
• Tab uden komprimeringsmetode til billede med kombinationsteknikker
• Screening af retinal sygdom ved hjælp af lokale binære mønstre
• Ris korn gradering gennem billedbehandling
• Risekvalitetsevaluering gennem morfologiske teknikker

Billedbehandlingsprojekter ved hjælp af MATLAB

MATLAB eller matrixlaboratorium er et programmeringssprog på højt niveau, der giver dig mulighed for at udføre beregningsmæssigt krævende opgaver hurtigere end med andre programmeringssprog som C, CPP osv. Men MATLAB er meget forståelig og nyttig til hurtige numeriske matrixberegninger. Følgende billedbehandlingsprojekter er baseret på konceptet MATLAB.

MATLAB-projekter

1). Valutaidentifikationssystem

Identifikationen af ​​forskellige landes valuta er meget vanskelig. Hovedintentionen med dette projekt er at hjælpe borgerne med at løse dette problem. Men valutaidentifikationssystemer er baseret på billedanalyse og er fuldstændig ikke nok.

Processen med dette projekt gør automatisk såvel som stærk, og dette system bruger som et eksempel på den kinesiske renminbi (RMB) og Sverige SEK til at demonstrere teknikkerne.

2). Intelligent trafiklysstyring ved hjælp af billedbehandling

Dag for dag er trafikproblemet blevet et stort problem i Indien på grund af det stigende antal motorkøretøjer. Af denne grund er man nødt til at udnytte de trafiksignaler, der kan foretage realtidskontrol af trafikens kompakthed. Dette projekt anvender et arrangement af billedbehandling til at kontrollere trafikken på en nem måde ved at tage billeder af trafik ved vejkryds. En trin-for-trin procedure til ændring af trafiklysets varighed afhænger af trafiktætheden af ​​vejkryds ved et trafiksignal.

3). Billedskyder ved hjælp af MATLAB

Billedskyderprojektet bruges til at styre baggrunde med håndens bevægelse ved hjælp af MATLAB. Denne opgave kan udføres ved at kombinere et antal funktioner.

Dette projekt bruger et webcam til at tage billedet, og hvis billedet har en ensartet baggrund, vil resultatet være falsk. Så vi er nødt til at bevare baggrunden konsekvent. Anvendelserne i dette projekt inkluderer hovedsageligt kontrol af husholdningsapparater, husholdningsapparater osv.

4). Automatisk parkeringssystem

I dag er der mange byer over hele verden, der står over for mange problemer med parkering af køretøjer på grund af mindre tilgængelighed af parkeringspladser, høje jordpriser osv. For at løse dette problem er her en løsning, nemlig et automatisk parkeringssystem.

Det foreslåede system bruges på offentlige steder som hoteller, kontorer, teatre, hjem, hospitaler, stadioner, lufthavne osv. Der er flere fordele ved at bruge dette system, som f.eks. At det optager mindre plads, tager mindre tid at tage såvel som at levere det bil, sikkerhed og sikkerhed for køretøjet fra tyveri.

MATLAB-baserede billedbehandlingsprojekter

Udtrykket MATLAB står for MATrix LABoratory, og det er 4. generations programmeringssprog. Dette programmeringssprog tillader funktioner, matrixmanipulationer, dataplotting, oprettelse af brugergrænseflade, implementering af algoritmer osv. Dette sprog bruges i applikationer til billedbehandling, forskningsinstitutter osv. Listen over MATLAB-baserede billedbehandlingsprojekter er angivet nedenfor.

• Anerkendelse af nummerplade gennem billedbehandling & MATLAB
• Anerkendelse af ansigtsfølelse i realtid ved hjælp af MATLAB
• Påvisning af døsig chauffør i realtid med MATLAB
• Anerkendelse af håndskrift med MATLAB & billedbehandling
• MATLAB-baseret påvisning af nyresten
• MATLAB-baseret verifikation af signatur
• Komprimering af farvebillede ved hjælp af MATLAB
• MATLAB-baseret klassificering af billedkategori
• MATLAB-baseret påvisning af hudkræft
• Mærkningssystem for deltagelse ved hjælp af billedbehandling & MATLAB
• Påvisning af levertumor ved hjælp af MATLAB
• IRIS Segmentering ved hjælp af MATLAB-kode
• Påvisning af hudsygdom ved hjælp af MATLAB
• Lavpris-platformdesign og -implementering til diagnostisk billeddannelse i realtid med MATLAB
• Biometrisk sensing System med Unimodal & Multimodal med MATLAB
• MATLAB-baseret Fix-point aspektanalyse til infrastruktursystemer trådløst med MATLAB
• Mobiltelefonkamera-baseret lyskommunikation med MATLAB
• Modellering af perspektivforvrængning inden for ansigtsbilleder og bibliotek til sporing af objekter med MATLAB
• Styring af intelligent trafiklys med MATLAB og billedbehandling
• Kontrol af skadedyr på landbrugsområdet med billedbehandling og MATLAB

Billedbehandlingsprojekter ved hjælp af Python

Python er et programmeringssprog på højt niveau, og dets typiske bibliotek er stort såvel som omfattende. Det følgende digital billedbehandling projekter er baseret på begrebet Python.

Billedbehandlingsprojekter med Python

1). Tekstgenkendelse i billeder af Python

Tekstgenkendelse af et billede er et meget nyttigt skridt til at gendanne multimedieindhold. Det foreslåede system bruges til automatisk at registrere teksten i billeder og fjerne vandret tilknyttet tekst med vanskelige baggrunde.

Dette projekt er baseret på applikationer som en farvedæmpningsteknik, en teknik til kantgenkendelse samt lokalisering af tekstområder og geometriske ejendele. Teksten på billedet indeholder meget nyttige oplysninger til forskellige typer dokumenter.

Fjernelse af tekst fra et billede er et vanskeligt job. Teksten registreres og ekstraheres til læserne uden problemer. Dette projekt bruger en hurtig tekstlokaliseringsteknik til alle de kanter, der kan opnås i billedet.

2). Driver Søvnregistrering ved hjælp af Python

Der forventes primært en ny tilgang til bilsikkerhed og sikkerhed i et autonomt område i bilsystemet. I dag er en døsig bilulykke blevet øget. For at løse dette problem er her en projektløsning, nemlig føreralarmsystemet, som giver en advarsel ved at se på hver chaufførs øjne, mens han kører et køretøj.

3). Ansigtsregistrering ved hjælp af Python

Hovedformålet med dette projekt er at opdage ansigtet i realtid og også kontinuerligt at spore ansigtet. Dette er et let eksempel til at detektere ansigtet ved hjælp af python, og i stedet for ansigtsgenkendelse kan vi også bruge ethvert andet objekt efter eget valg.

4). Erosion og udvidelse af billeder

Der er flere typer morfologiske operationer, der er tilgængelige til billedbehandling. Men billedbehandlingen kan udføres ved hjælp af de mest almindelige typer af morfologiske operationer baseret på billedformen såsom Erosion & Dilation. Her bruges erosion til at reducere billedets funktion, mens dilatation bruges til at øge arealet og fremhæve egenskaber ved et objekt.

5). Tegneserie af et billede ved hjælp af Python

I de sidste par år er billedkartomizer-software blevet brugt til at konvertere det normale billede til et tegneseriebillede. I denne proces kræves kantdetektion og bilateralt filter. Det bilaterale filter er vant til reducere farvebilledet på et billede. Bagefter kan vi anvende kantdetektion på dette billede til at generere et mørkt formet billede. Derfor kan endelig nogle tricks gælde for dette billede for at få et tegneseriebillede.

IoT-baserede billedbehandlingsprojekter

Listen over billedbehandlingsprojekter baseret på IoT diskuteres nedenfor.

Hjemmesikkerhed ved hjælp af IoT & Digital billedbehandling

Dette projekt bruges til at designe et system ved hjælp af IoT & digital billedbehandling til sikring af hjemmet. Dette system inkluderer et digitalt kamera, sensor, mobil og tåge med databasen. Sensorer er placeret i dørkarmen, der advarer kameraet om at klikke på et billede af en person, der kommer ind i huset, hvorefter det sender personbilledet til databladet i tågen.

Analysen af ​​billeder kan udføres til detektion såvel som at sammenligne billedet med den lagrede. Hvis både det optagede billede og det gemte billede ikke stemmer overens, giver det en advarsel til husejeren.

IoT & Convolutional Network Model baseret Bridge Crack Detection

Internet of things har udviklet sig sammen med informationsteknologi på grund af stærke permeabilitetsegenskaber, mange fordele og flere applikationer. I strukturteknik spiller IoT en nøglerolle i udviklingen af ​​netværksstrukturer. Den hyppigste trussel er revne for brosikkerhed. På grund af disse revner er 90% af brokatastroferne forekommet. Så det er meget vigtigt at identificere brobrudene for at reducere den strukturelle katastrofe i tide. For at overvinde dette er dette IoT-baserede detekteringssystem for bro-crack oprettet for at forbedre brosikkerheden, såvel som en risikofaktor kan reduceres.

IoT & Fourier Descriptor-baseret detektionsområde af køretøj til adskillelse

Dag for dag er trafikulykker steget alvorligt. Så for at overvinde disse problemer som hastighed såvel som overbelastning kræves teknologi. Køretøjsdetektering og -sporing ved hjælp af computersyn og IoT er meget vigtige elementer i det intelligente trafikovervågningssystem.

Under billedsegmentering har vinklen mellem køretøjet og kameraet en forbindelse til at flytte køretøjet. Dette projekt forbedrer detektionsnøjagtigheden af ​​køretøjer, der bruger kamerabilleder. Områderne, der bevæger sig, udvindes gennem forskelle mellem rammerne. Hvis et eller flere køretøjer overlapper hinanden som et område, skal du opdele området. Denne teknik udtrækker et område, der skal opdeles fra omridsets omrids. Men det er ikke muligt at opdele køretøjer gennem den udtrukne oversigt. Så en ny teknik implementeres for at adskille stedet ved hjælp af Fourier-deskriptoren. Ved at bruge denne teknik kan detekteres område.

Smart Health Care Kit ved hjælp af IoT og billedbehandling

Hovedkonceptet med dette projekt er at give patienterne, der bruger en IoT, effektive og bedre sundhedsydelser. Så lægerne kunne bruge disse oplysninger og giver et effektivt resultat. Dette projekt indeholder nogle funktioner til at observere patienten af ​​lægen fra hvor som helst og når som helst. I en nødsituation kan der sendes en e-mail eller besked til lægen om patientens situation.

Smart Farming System ved hjælp af IoT

Det foreslåede system, nemlig smart landbrugssystem, er designet med IoT, og dette system er meget nyttigt for landmænd. I klimatsituationer kan tærskelværdier fastsættes som temperatur, fugtighed afhængigt af vejrforholdene i det specifikke område. Det foreslåede system genererer tidsplanen for kunstvanding afhængigt af detektering i realtid fra marken og vejrregistret.

Integrerede systembaserede billedbehandlingsprojekter

Listen over et integreret systembaseret billedbehandlingsprojekt diskuteres nedenfor.

ANPR-baseret betalingsautomatisering ved hjælp af billedbehandling

Dette projekt bruges til at designe et betalingssystem automatisk ved hjælp af ANPR eller automatisk nummerpladegenkendelse. I dette projekt bruges en billedbehandlingsteknik til at klikke på billedet på nummerpladen og konvertere dette billede til tekst.

Dette system er designet med en mikrocontroller til at analysere nummerpladeteksten og trækker automatisk beløbet, fordi dataene allerede er gemt i databasen. Når beløbet er trukket fra, modtager køretøjsejeren en besked.

Matlab-baseret anerkendelse af tumor

Billedbehandling bruges i forskellige medicinske applikationer. Det foreslåede system bruges til at designe et system til at detektere tumorpositionen baseret på billedprocessen og MATLAB.

Beskyttelse af multimedie gennem indhold og fingeraftryk

På nuværende tidspunkt har multimediebeskyttelse været stigende for at beskytte distributionen af ​​multimedie og intellektuel ejendom. Dette projekt bruger både indhold og fingeraftryk til at opdage multimedie. Ved at bruge fingeraftryk fra indhold kan ophavsretskrænkelser opdages, når de først er offentliggjort på websteder. Et indholdsfingeraftryk fanger multimedieindholdets egenskaber, som kan bruges til entydig identifikation af multimedieobjektet. I dette projekt er en modulær struktur designet til modellering og analyse af fingeraftryksteknikker til indhold.

Overvågning af vulkan ved hjælp af indlejret ARM i fjerntliggende områder

Dette projekt udvikler et system, nemlig MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) via fjernadgang og forskellige moduler forbundet i et netværk. Dette system er meget enkelt at konfigurere til både undersøgelses- og overvågningsnetværk. Dette system fungerer ved hjælp af et indlejret system sammen med et sensor- og kommunikationssystem. MVMS-systemet inkluderer hovedsageligt et fjernmodulnetværk (RMN), der modtager dataene via et kabel / trådløse links ved hjælp af sensorer og gemmer dem på enorm kapacitetsunderstøttelse.

Ved at bruge dette projekt kan der udvikles et multiparametersystem til overvågning af vulkansk aktivitet. Systemet giver adgang til fjerntliggende og forskellige moduler, der er forbundet i et netværk. I dette projekt bruges en ARMTM-processor til at give enorm fleksibilitet i hardwaredesign. Linux bruges som et operativsystem til nem udvikling af applikationen til styring af kommunikation såvel som sensorer.

Embedded Control Systems Design & Implementation ved hjælp af Scilab

I dette projekt udvikles en integreret platform til design af indlejrede styresystemer. Disse systemer er udviklet på en hurtig og omkostningseffektiv måde. Dette system kan bygges med open source-software, nemlig Scilab & Linux, for at reducere udviklingsomkostningerne. Når denne platform giver et kombineret miljø, kan brugeren udføre alle faser af udviklingscyklussen inden for kontrolsystemer. Så når ydeevnen forbedres potentielt, kan tiden, der tager for udviklingen, reduceres.

Dette system bruges inden for industri, uddannelse, instrument, optimering og billedbehandling. Desuden kan dette system udvikles, hvor sensorer og aktuatorer bruges

Billedbehandlingsprojekter i biomedicinsk teknik

Billedbehandlingsprojekter i biomedicinske og LabVIEW billedbehandlingsprojekter diskuteres nedenfor.

Påvisning af forfalskning medicinsk billede

Det foreslåede system, nemlig påvisning af forfalskede billeder inden for det medicinske område, anvendes i sundhedssystemet. Ved at bruge dette system kan detektering af billedet gøres, uanset om billedet ændres eller ej. Dette projekt er meget nyttigt, især i sundhedsafdelingen, fordi der er mange tilfælde, der er registreret om ændring af rapporterne for at skjule nogle lovovertrædelser. Så ved at bruge dette projekt kan dette opdages.

Hadoop rammebaseret hentningssystem til medicinsk billede brugt i gitter

Det foreslåede system kan implementeres ved hjælp af Apache Hadoop-rammen. Dette er en gitterarkitektur med en open source, der samler en række billedformater og etableret mellem forskellige hospitaler til lagring, deling og hentning af billeder.

Der er forskellige præstationsmålinger som nøjagtighed, pålidelighed, fortrolighed, interoperabilitet og sikkerhed forbedres. Ved at bruge dette kan patientens privatliv og brugergodkendelse opnås.

I dette projekt bruges CBIR-algoritmen (Content-Based Image Retrieval) baseret på tekstur til hentning af et effektivt billede. Denne systemydelse kan kontrolleres ved hjælp af Hadoop gennem tre aktuelle operative noder. Den foreslåede systemhentningstid kan opnås gennem eksperimentelle resultater.

En blodtypeprototype ved hjælp af billedbehandling

Processen med bestemmelse af blodtype er nødvendig, før man håndterer en blodtransfusion, men i nogle situationer er det på grund af risikoen for en persons liv vigtigt at håndtere blod hurtigt. Under disse krisesituationer skal du finde ud af, hvilken type blod der er kritisk på grund af kortere tid.

For at løse dette problem er det foreslåede system udviklet ved hjælp af billedbehandling. Dette system bruges til at bestemme blodtypen baseret på pladetesten og billedbehandlingsmetoden. Hele analyseproceduren kan automatiseres ved hjælp af dette system, der bruges til blodfænotypebestemmelse og ABO-Rh-blodtypning.

LabVIEW-baseret design af controller til quadcopter

Projektet, nemlig LabVIEW & billedbehandlingsbaseret controller-design til quadcopter, bruges til at designe en autonom quadcopter. Dette er et lodret landingskøretøj med fire rotorer. Denne quadcopter kan styres nøjagtigt gennem LabVIEW programmering og billedbehandling.

Autonom frugtplukkerrobot ved hjælp af LabVIEW

Hovedmålet med dette projekt er at designe en autonom robot til plukning af frugt. Dette projekt kan designes med billedbehandling og LabVIEW til styring af robotarmen. Baseret på det fangede billede styrer dette projekt robotarmens greb til opsamling af frugterne.

Kræftopdagelse gennem human blodprøve ved hjælp af mikroskopiske billeder

Dette projekt bruges til at detektere typen af ​​leukæmi gennem prøvebillede af mikroskopisk blod. Projektet indeholder nogle funktioner i mikroskopiske billeder som at undersøge ændringer i struktur, farver, geometri osv. Dette system skal være ensartet, effektivt, behandlingstiden er mindre, mindre fejl, nøjagtigheden er høj, mindre omkostninger og stærk for forskellige individer, mens den samler prøver osv.

Ved at udtrække oplysningerne fra blodprøvebilleder er der mange fordele for folk som at forudsige, behandle og løse blodsygdomme uden forsinkelse for en patient.

Nogle flere billedbehandlingsprojekter inden for det medicinske område er

• CNN-baseret klassificering af blodlegemer
• Raspberry Pi-baseret endoskopi med lave omkostninger
• Påvisning af hudkræft
• Retinopati hos diabetikere med dyb læring
• FPGA-baseret segmentering af hjernetumor
• Billedfusion på medicinsk område gennem FPGA
• Komprimering af medicinsk billede uden tab
• Påvisning af glaukom ved hjælp af Opencv & MATLAB
• Påvisning af nyresten gennem ultralyd
• Påvisning af tuberkulose i røntgenstråler
• Påvisning af brystkræft gennem dyb læring
• Matlab-baseret påvisning af lungeknude

Listen over billedbehandling miniprojekter inkluderer følgende.

• Billeder Erosion og dilatation
• Museprojekt baseret på computervision
• Parkeringssystem til køretøj automatisk ved hjælp af billedbehandling
• Tekstscanner baseret på computersyn
• Identifikation af menneskelig handling gennem billedbehandling
• Smart selfie ved hjælp af computersyn
• Billedtegning med Python
• Robot til boldsporing ved hjælp af Raspberry Pi
• Pythonbaseret påvisning af førerens søvnighed
• Billedbehandling baseret styring af intelligent trafiklys

IEEE billedbehandlingsprojekter baseret på Python

Listen over IEEE-billedbehandlingsprojekter baseret på Python inkluderer følgende.

• Mixed Convolution & Restual Network-based Recognition of Eye
• IRIS-anerkendelse konceptuel visning gennem billedbehandlingsteknikker
• Forudsigelse af skjult fingeraftryksværdi
• Neurale netværk med dyb konvolution til anerkendelse af menneskelig handling med dybdekort og stillinger
• LSB Metodeudvikling i farvede billeder med maske
• MSB forudsigelsesbaseret teknik til vendbar datahydning med høj kapacitet til krypterede billeder
• Skjuler oplysningerne om et effektivt kvantum, der bruges til medicinsk billeddeling eksternt
• Opdagelse af malariaparasitter gennem digital billedbehandling
• Identifikation af menneske fra freestyle gåture med gangart funktion baseret på kropsholdning
• Reduktion af ikke-lineær dimensionalitet til billedklassificering baseret på manifoldlæring
• Klassificering af dyr gennem ansigtsbilleder med fusion på score-niveau
• Deling af visuelle hemmelige ordninger ved at kryptere mange billeder
• Biometrisk anerkendelsessystemdesignsoftware gennem billedbehandling
• Påvisning af smil i naturen gennem transferlæring
• Palm Print Images Segmentation Aided by Computer for Biometric Research
• Identifikationssystem for plantebladesygdom
• Fingerprint-identifikation for små børn
• Digital dermatologi
• Evaluering af Deep Convolution Neural Networks til klassificering af materiale
• Anerkendelse af ansigtsudtryk med 2D Gabor-filter

Android-baserede billedbehandlingsprojekter

Listen over Android-baserede billedbehandlingsprojekter inkluderer følgende.

• Ansigtsgenkendelse baseret på Android og billedbehandling
• Telemedicinsk system ved hjælp af et mobilt hjerte
• Sammenligning af præstationer i datareduktionsmetoder
• Sikkerhedsvideo, der sendes via WiMAX inden for køretøjskommunikation
• Styring af robot til lokalisering ved hjælp af Android-smartphone
• Design af laveffektsystem til sensing af mennesker
• Evaluering af Empirical for Digit Recognition Approaches ved hjælp af Android
• Smart Farming System ved hjælp af IoT & Android

-Det handler altså om digital emner om billedbehandling , billedbehandling ved hjælp af Matlab og Python . Der er flere IEEE-papirer om billedbehandling der er tilgængelige på markedet, og anvendelserne af billedbehandling involveret i medicinsk, forbedring og gendannelse, billedtransmission, behandling af billedfarve, visionen om en robot osv. Her er et spørgsmål til dig, hvad er trinnene involveret i digital billedbehandling?