Bildebehandlingsprosjekter for ingeniørstudenter

I dag brukes “Bildebehandling” vanligvis av et bredt spekter av applikasjoner og i forskjellige typer elektronikk som datamaskiner, digitale kameraer, mobiltelefoner osv. Bildegenskapene kan endres med minst mulig investering som kontrastforbedring, deteksjon av kanter, intensitetsmåling og bruke forskjellige matematiske funksjoner for å forbedre bildene. Selv om disse metodene kan være svært innflytelsesrike, kontrollerer forbrukeren ofte bilder med dumpen, men det er sjelden å forstå de grunnleggende verdiene bak den enkle bildebehandlingsrutinen. Selv om dette kan være passende for noen personer, fører det ofte til et bilde som er omfattende ødelagt. I denne artikkelen vil vi diskutere det grunnleggende om bildebehandling og digitale bildebehandlingsprosjekter ved hjelp av MATLAB , Python , etc.

Hva er bildebehandling?

Metoden for bildebehandling brukes til å utføre noen prosesser på et bilde som en bildeforbedring eller for å fjerne funksjonelle data fra bildet. Bildebehandling er en slags Signal Prosessering , der inngangen er et bilde, så vel som utdata, er funksjoner eller egenskaper knyttet til bildet.

Digital bildebehandling

For øyeblikket brukes bildebehandlingsteknikken sterkt på tvers av forskjellige bransjer, som brukes til å danne kjerneundersøkelsesregioner innen ingeniørfag så vel som i forskjellige fagområder. I utgangspunktet blir trinnvise trinn for bildebehandling diskutert nedenfor.

• Klikk på bildet ved hjelp av digitale kameraer
• Studerer og betjener bildet
• Bildets utgang kan endres basert på analysen av bildet.

Bildebehandling kan gjøres ved å bruke to metoder, nemlig analog bildebehandling så vel som digital bildebehandling. Den primære bildebehandlingsteknikken (analog) brukes til fotografier, utskrifter. Etc. Bildeanalytiker bruker forskjellige grunnleggende forståelser mens han bruker noen av bildeteknikkene. Den sekundære bildebehandlingsteknikken (Digital) vil hjelpe deg med digital bildeanalyse ved hjelp av en PC.

Bildebehandlingsprosjekter

Følgende prosjektliste for bildebehandling er diskutert nedenfor.

Bildebehandlingsprosjekter

1). Raspberry Pi-basert ballsporingsrobot

Dette prosjektet er vant til bygge en robot for ballsporing ved hjelp av Raspberry Pi. Her bruker denne roboten et kamera for å ta bilder, samt for å utføre bildebehandling for å spore ballen. Dette prosjektet bruker en bringebær-pi kameramodul som en mikrokontroller for å spore ballen og tillater Python-koden for bildeanalyse.

2). Overvåkingskontroll med Android-telefon

Dette prosjektet er veldig nyttig for å overvåke offentlige steder som kontorer, hjem, ved hjelp av en Android-app. Ved å bruke dette kan man ta bilder, overvåke og ta opp live streaming-videoer.

Det foreslåtte systemet krever strømforsyning, et Raspberry Pi, Pi-kamera og en Android-telefon. Og også en operativsystem basert på Linux for Raspberry Pi & konfigurering av kamerafiler. Videoen kan tas opp ved hjelp av bevegelsesprogramvare der bevegelsen er tilstede i rommet.

3). Forfalskning Deteksjon av medisinsk bilde

Dette prosjektet brukes i helsesystemet for falsk bildegjenkjenning for å bekrefte at bildet er knyttet til det medisinske bildet eller ikke.

Arbeidsprinsippet til dette prosjektet er på et støydiagram over et bilde, bruker et fleroppløsningsfeilfilter og gir utdata til klassifiseringsapparatene som ekstrem læring og støttevektor.

Støy-kartet er dannet i en grense databehandlingskilde, da klassifiseringen og filtreringen er fullført i en kjerne-datakilde. Tilsvarende fungerer dette prosjektet uanstrengt. Kravet til båndbredde er også veldig rimelig for dette prosjektet.

4). Identifikasjon av menneskelig handling ved bildebehandling

Dette prosjektet brukes til å identifisere den menneskelige handlingen ved bildebehandling i sanntid, og hovedintensjonen er å kommunisere de identifiserte bevegelsene ved hjelp av kamerasystemet.

Dette systemet begynner med å gjenkjenne den menneskelige handlingen gitt i databasen når den overfører aktiveringstegnene til kameraarrangementet for opptak og lagring av videostrømmen i systemet.

Prosessen med mønstermatching brukes til nå handlinger fra den innspilte videokonturen rett. Bildet fra videoen blir intern evaluert av databasen og til slutt vil o / p få.

IEEE Digital Image Processing Prosjekter

Teknikken for digital bildebehandling brukes til å forbedre kvaliteten på et bilde ved å bruke aritmetiske operasjoner. Prosjektene basert på bildebehandling involverer hovedsakelig bildemodifisering og todimensjonal signalidentifikasjon og forbedrer den ved å kontrastere med et normalt signal. Listene over IEEE digitale bildebehandlingsprosjekter for ingeniørstudenter inkluderer følgende.

• Flytte kjøretøy rask og sterk oppdagelse i luftvideoer med skyvevinduer
• Fjerning av dis for undervannsbilder basert på kontrast og forbedring av farger ved hjelp av fusjonsmetoden.
• Ansiktsgjenkjenningsbasert bildesett med samtidig funksjon og ordbokslæring
• Analyse av video for overvåking av trafikk
• Analyse og påvisning av gråte fra spedbarn
• WSN-baserte palmer effektiv beskyttelse mot RPW-larver
• Anerkjennelse av gangart gjennom Active Energy Image & Gabor wavelet
• Anerkjennelse av menneskelig aktivitet gjennom nevrale nettverk
• Påvisning av lungekreft med digital bildebehandling over CT-skannebilder
• Polynomisk interpolasjonsbasert komprimering av fraktalbilde
• Hybrid klyngeteknikkbasert segmentering av hjernesvulst
• Fusjonen av bilde i medisinsk felt gjennom SVD Combining & Transform of Shearlet
• Sammenligning av pikselenivå og funksjonsnivå ved hjelp av bildefusjonsteknikker
• Klassifisering av blomster gjennom nevralt nettverksbasert bildebehandling
• Fusjonen av bilde i medisinsk felt ved bruk av Joint Sparse Technique
• En sammensmelting av satellittbilde med raske diskrete kurveltransformasjoner
• Tapsfri komprimeringsmetode for bilde med kombinasjonsteknikker
• Screening av netthinnesykdom ved bruk av lokale binære mønstre
• Ris korn gradering gjennom bildebehandling
• Risekvalitetsevaluering gjennom morfologiske teknikker

Bildebehandlingsprosjekter ved bruk av MATLAB

MATLAB eller matriselaboratorium er et høyt nivå programmeringsspråk som lar deg utføre beregningsmessig krevende oppgaver raskere enn med andre programmeringsspråk som C, CPP, etc. Men MATLAB er veldig forståelig og nyttig for raske numeriske matriseberegninger. Følgende bildebehandlingsprosjekter er basert på konseptet MATLAB.

MATLAB Prosjekter

1). Valutaidentifikasjonssystem

Identifikasjonen av forskjellige lands valuta er veldig vanskelig. Hovedintensjonen med dette prosjektet er å hjelpe innbyggerne i å løse dette problemet. Men valutaidentifikasjonssystemer er basert på bildeanalyse og er ikke nok.

Prosessen med dette prosjektet blir både automatisk og sterk, og dette systemet bruker som et eksempel på kinesisk renminbi (RMB) og Sverige SEK for å demonstrere teknikkene.

2). Intelligent trafikklyskontroll ved hjelp av bildebehandling

Dag for dag har trafikkproblemet blitt et stort problem i India på grunn av det økende antall motorvogner. Av denne grunn må man bruke trafikksignalene som kan utføre sanntidskontroll av trafikkens kompakthet. Dette prosjektet benytter en ordning for bildebehandling for å kontrollere trafikken på en enkel måte ved å ta bilder av trafikk ved veikryss. En trinnvis prosedyre for å endre varselet på trafikklyset avhenger av trafikkdensiteten til veikryss ved et trafikksignal.

3). Image Slider ved hjelp av MATLAB

Bildeglideprosjektet brukes til å kontrollere bakgrunnsbilder med håndens bevegelse ved hjelp av MATLAB. Denne oppgaven kan fullføres ved å kombinere en rekke funksjoner.

Dette prosjektet bruker et webkamera for å fange bildet, og hvis bildet har en jevn bakgrunn, blir resultatet falskt. Så vi må opprettholde bakgrunnen konsekvent. Applikasjonene til dette prosjektet inkluderer hovedsakelig husholdningsapparatkontroll, husholdningsapparater, etc.

4). Automatisk parkeringssystem

I dag er det mange byer over hele verden som står overfor mange problemer med bilparkering på grunn av mindre tilgjengelighet på parkeringsplasser, høye landpriser osv. For å løse dette problemet er her en løsning, nemlig et automatisk parkeringssystem.

Det foreslåtte systemet brukes på offentlige steder som hoteller, kontorer, teatre, hjem, sykehus, stadioner, flyplasser, etc. Det er flere fordeler ved å bruke dette systemet, for eksempel at det tar mindre plass, tar kortere tid å ta og levere bil, sikkerhet og sikkerhet for kjøretøyet fra tyverier.

MATLAB-baserte bildebehandlingsprosjekter

Begrepet MATLAB står for MATrix LABoratory og det er 4. generasjons programmeringsspråk. Dette programmeringsspråket tillater funksjoner, matrisemanipulering, dataplotting, oppretting av brukergrensesnitt, implementering av algoritmer, etc. Dette språket brukes i applikasjoner til bildebehandling, forskningsinstitutter osv. Listen over MATLAB-baserte bildebehandlingsprosjekter er oppført nedenfor.

• Anerkjennelse av lisensplate gjennom bildebehandling og MATLAB
• Anerkjennelse av ansiktsfølelse i sanntid ved hjelp av MATLAB
• Oppdagelse av døsig sjåfør i sanntid med MATLAB
• Anerkjennelse av håndskrift med MATLAB og bildebehandling
• MATLAB-basert påvisning av nyrestein
• MATLAB-basert bekreftelse av signatur
• Komprimering av fargebilde ved bruk av MATLAB
• MATLAB-basert klassifisering av bildekategori
• MATLAB-basert påvisning av hudkreft
• Merkesystem for oppmøte ved hjelp av bildebehandling og MATLAB
• Påvisning av levertumor ved bruk av MATLAB
• IRIS-segmentering ved bruk av MATLAB-kode
• Påvisning av hudsykdom ved bruk av MATLAB
• Rimelig plattformdesign og implementering for diagnostisk bildebehandling i sanntid med MATLAB
• Biometrisk sensing System med Unimodal & Multimodal med MATLAB
• MATLAB-basert Fix-point Aspect Analysis for Infrastructure Systems Wirelessly med MATLAB
• Mobiltelefon Kamerabasert lyskommunikasjon med MATLAB
• Modellering av perspektivforvrengning innen ansiktsbilder og bibliotek for objektsporing med MATLAB
• Kontroll av intelligent trafikklys med MATLAB og bildebehandling
• Kontroll av skadedyr i jordbruksfeltet med bildebehandling og MATLAB

Bildebehandlingsprosjekter ved bruk av Python

Python er et høyt programmeringsspråk, og dets typiske bibliotek er stort og omfattende. Følgende digital bildebehandling prosjekter er basert på begrepet Python.

Bildebehandlingsprosjekter med Python

1). Tekstgjenkjenning i bilder av Python

Tekstgjenkjenning av et bilde er et veldig nyttig trinn for å gjenopprette multimediainnhold. Det foreslåtte systemet brukes til å oppdage teksten i bilder automatisk og fjerne horisontalt tilknyttet tekst med vanskelig bakgrunn.

Dette prosjektet er basert på applikasjoner som en fargedempingsteknikk, en teknikk for kantgjenkjenning, samt lokalisering av tekstområder og geometriske eiendeler. Teksten på bildet inneholder veldig nyttig informasjon for forskjellige typer dokumenter.

Fjerning av tekst fra et bilde er en vanskelig jobb. Teksten blir oppdaget og hentes ut for leserne uten problemer. Dette prosjektet bruker en rask tekstlokaliseringsteknikk for alle oppnåelige kanter i bildet.

2). Driver Sleepiness Detection ved hjelp av Python

En ny tilnærming til bilsikkerhet og sikkerhet i et autonomt område forventes først og fremst på bilsystemet. I dag har en døsig kjøreulykke blitt økt. For å løse dette problemet, er det en prosjektløsning, nemlig førervarslingssystemet, som gir et varsel ved å se på hver sjåfør mens han kjører et kjøretøy.

3). Ansiktsgjenkjenning ved hjelp av Python

Hovedmålet med dette prosjektet er å oppdage ansiktet i sanntid, og også for å spore ansiktet kontinuerlig. Dette er et enkelt eksempel for å oppdage ansiktet ved hjelp av python, og i stedet for ansiktsgjenkjenning kan vi også bruke ethvert annet objekt etter eget valg.

4). Erosjon og utvidelse av bilder

Det er flere typer morfologiske operasjoner som er tilgjengelige for bildebehandling. Men bildebehandlingen kan gjøres ved hjelp av de vanligste typene morfologiske operasjoner basert på bildeformen som erosjon og utvidelse. Her brukes erosjon for å redusere funksjonen til et bilde, mens utvidelse brukes til å øke området og fremheve funksjonene til et objekt.

5). Tegneserie av et bilde ved hjelp av Python

I løpet av de siste årene har programvare for bildekartomizer blitt brukt til å konvertere det normale bildet til et tegneseriebilde. I denne prosessen kreves kantdeteksjon og bilateralt filter. Det bilaterale filter er vant til reduser fargepaletten til et bilde. Etterpå kan vi bruke kantdeteksjon på dette bildet for å generere et mørkt formet bilde. Derfor, til slutt, noen triks kan gjelde for dette bildet for å få et tegneseriebilde.

IoT-baserte bildebehandlingsprosjekter

Listen over bildebehandlingsprosjekter basert på IoT er diskutert nedenfor.

Hjemmesikkerhet ved hjelp av IoT og digital bildebehandling

Dette prosjektet brukes til å designe et system som bruker IoT og digital bildebehandling for å sikre hjemmet. Dette systemet inkluderer et digitalt kamera, sensor, mobil og tåke med databasen. Sensorer er plassert i dørkarmen som varsler kameraet om å klikke på et bilde av en person som kommer inn i huset, etter at det sender personbildet til databladet i tåken.

Analysen av bilder kan utføres for å oppdage samt sammenligne bildet med det lagrede. Hvis både det tatt bildet og det lagrede bildet ikke stemmer overens, gir det et varsel til huseieren.

IoT & Convolutional Network Model based Bridge Crack Detection

Internet of things har utviklet seg sammen med informasjonsteknologi på grunn av sterke permeabilitetsegenskaper, mange fordeler og flere applikasjoner. I strukturteknikk spiller IoT en nøkkelrolle i utviklingen av nettverksstrukturer. Den hyppigste trusselen er sprekk for brosikkerhet. På grunn av disse sprekkene har 90% av brokatastrofene skjedd. Så det er veldig viktig å identifisere brosprekker for å redusere den strukturelle katastrofen i tide. For å overvinne dette er dette IoT-baserte brosporingsdeteksjonssystem etablert for å forbedre brosikkerheten, samt at en risikofaktor kan reduseres.

IoT & Fourier Descriptor-basert deteksjonsområde for kjøretøy for separasjon

Dag for dag har trafikkulykker økt alvorlig. Så for å overvinne disse problemene som fartsovertredelse og overbelastning, er det nødvendig med teknologi. Kjøretøyregistrering og -sporing ved hjelp av datasyn og IoT er veldig viktige elementer i det intelligente trafikkovervåkingssystemet.

Under bildesegmentering vil vinkelen mellom kjøretøy og kamera ha en forbindelse for å flytte kjøretøyet. Dette prosjektet forbedrer deteksjonsnøyaktigheten til biler som bruker kamerabilder. Områdene som beveger seg vil bli ekstrahert gjennom forskjeller mellom rammer. Hvis ett eller flere kjøretøy er overlappet som ett område, må du dele området. Denne teknikken vil trekke ut et område som skal deles fra omrissets omriss. Men det er ikke mulig å dele kjøretøy gjennom den uttrukne disposisjonen. Så, en ny teknikk er implementert for å skille stedet ved hjelp av Fourier-deskriptoren. Ved å bruke denne teknikken kan området oppdages.

Smart Health Care Kit med IoT og bildebehandling

Hovedkonseptet med dette prosjektet er å gi effektive og bedre helsetjenester til pasientene som bruker IoT. Så legene kunne bruke denne informasjonen og gir et effektivt resultat. Dette prosjektet inkluderer noen funksjoner for å observere pasienten av legen fra hvor som helst og når som helst. I en krisesituasjon kan det sendes en e-post eller melding til legen angående pasientens situasjon.

Smart Farming System bruker IoT

Det foreslåtte systemet, nemlig smart oppdrettssystem, er designet med IoT, og dette systemet er veldig nyttig for bønder. For klimasituasjoner kan terskelverdier fastsettes som temperatur, fuktighet avhengig av værforholdene i det spesifikke området. Det foreslåtte systemet vil generere vanningsplanen, avhengig av sanntidsregistrering av data fra feltet og værregisteret.

Innebygde systembaserte bildebehandlingsprosjekter

Listen over et innebygd systembasert bildebehandlingsprosjekt er diskutert nedenfor.

ANPR-basert tollautomatisering ved hjelp av bildebehandling

Dette prosjektet brukes til å designe et bompengesystem automatisk ved hjelp av ANPR eller automatisk gjenkjenning av nummerskilt. I dette prosjektet brukes en bildebehandlingsteknikk for å klikke på bildet på nummerplaten og konvertere dette bildet til tekst.

Dette systemet er designet med en mikrokontroller for å analysere tekst på nummerplaten og trekker automatisk beløpet fordi dataene allerede blir lagret i databasen. Når beløpet er trukket, vil bileieren få en melding.

Matlab-basert anerkjennelse av svulst

Bildebehandling brukes i forskjellige medisinske applikasjoner. Det foreslåtte systemet brukes til å designe et system for å oppdage tumorposisjon basert på bildeprosessen og MATLAB.

Beskyttelse av multimedia gjennom innhold og fingeravtrykk

For tiden har multimediebeskyttelsen økt for å beskytte distribusjonen av multimedia og immateriell eiendom. Dette prosjektet bruker innhold så vel som fingeravtrykk for å oppdage multimedia. Ved å bruke innholdsfingeravtrykk kan opphavsrettsbrudd oppdages når de først er publisert på nettsteder. Et innholdsfingeravtrykk fanger opp multimediainnholdsegenskapene, som kan brukes til å identifisere multimediaobjektet på en unik måte. I dette prosjektet er en modulstruktur designet for modellering og analyse av fingeravtrykksteknikker for innhold.

Overvåking av vulkan ved bruk av innebygd ARM i avsidesliggende områder

Dette prosjektet utvikler et system, nemlig MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) gjennom ekstern tilgang og forskjellige moduler koblet i et nettverk. Dette systemet er veldig enkelt å konfigurere for både undersøkelses- og overvåkingsnettverk. Dette systemet fungerer ved å bruke et innebygd system sammen med et sensor- og kommunikasjonssystem. MVMS-systemet inkluderer hovedsakelig et fjernmodulenettverk (RMN) som mottar dataene via en kabel / trådløse koblinger ved hjelp av sensorer og lagrer dem på enorm kapasitetsstøtte.

Ved å bruke dette prosjektet kan det utvikles et flerparametersystem for å overvåke vulkansk aktivitet. Systemet gir tilgang til eksterne og forskjellige moduler koblet til et nettverk. I dette prosjektet brukes en ARMTM-prosessor for å gi enorm fleksibilitet i maskinvaredesign. Linux brukes som et operativsystem for enkel utvikling av applikasjonen for å kontrollere kommunikasjon så vel som sensorer.

Embedded Control Systems Design & Implementation using Scilab

I dette prosjektet utvikles en innebygd plattform for utforming av innebygde kontrollsystemer. Disse systemene er utviklet på en rask og kostnadseffektiv måte. Dette systemet kan bygges med programvare med åpen kildekode, nemlig Scilab og Linux for å redusere utviklingskostnadene. Når denne plattformen gir et kombinert miljø, kan brukeren utføre alle fasene i utviklingssyklusen innen styringssystemer. Så når ytelsen forbedres potensielt, kan tiden det tar for utviklingen reduseres.

Dette systemet brukes innen industri, utdanning, instrument, optimalisering og bildebehandling. Videre kan dette systemet utvikles der sensorer og aktuatorer brukes

Bildebehandlingsprosjekter i biomedisinsk ingeniørfag

Bildebehandlingsprosjekter i biomedisinske og LabVIEW bildebehandlingsprosjekter er diskutert nedenfor.

Påvisning av medisinsk bilde av forfalskning

Det foreslåtte systemet, nemlig påvisning av forfalskningsbilder i det medisinske feltet, brukes i helsevesenet. Ved å bruke dette systemet kan deteksjonen av bildet gjøres enten bildet endres eller ikke. Dette prosjektet er veldig nyttig, spesielt i helseavdelingen fordi det er mange saker som er registrert om endring av rapportene for å skjule noen lovbrudd. Så ved å bruke dette prosjektet kan dette oppdages.

Hadoop Framework basert retrieval System for Medical Image brukt i Grid

Det foreslåtte systemet kan implementeres ved hjelp av Apache Hadoop-rammeverket. Dette er en rutenettarkitektur med åpen kildekode som samler en rekke bildeformater og er etablert mellom forskjellige sykehus for lagring, deling og henting av bilder.

Det er forskjellige ytelsesberegninger som nøyaktighet, pålitelighet, konfidensialitet, interoperabilitet og sikkerhet forbedres. Ved å bruke dette kan pasientens personvern og brukerautentisering oppnås.

I dette prosjektet brukes CBIR-algoritmen (Content-Based Image Retrieval) basert på tekstur for å hente et effektivt bilde. Denne systemytelsen kan kontrolleres ved hjelp av Hadoop gjennom tre nåværende operative noder. Den foreslåtte systemhentingstiden kan oppnås gjennom eksperimentelle resultater.

En blodtypeprototype ved bruk av bildebehandling

Prosessen med å bestemme blodtypen er nødvendig før du håndterer en blodtransfusjon, men i noen situasjoner er det viktig å håndtere blod raskt på grunn av risikoen for en persons liv. Under disse kriseforholdene, finn ut hvilken type blod som er kritisk på grunn av kortere tid.

For å løse dette problemet er det foreslåtte systemet utviklet ved hjelp av bildebehandling. Dette systemet brukes til å bestemme blodtypen basert på platetest og bildebehandlingsmetode. Hele analyseprosedyren kan automatiseres ved hjelp av dette systemet som brukes til fenotyping av blod og blodtyping av ABO-Rh.

LabVIEW-basert design av kontroller for quadcopter

Prosjektet, nemlig LabVIEW og bildebehandlingsbasert kontrollerdesign for quadcopter, brukes til å designe et autonomt quadcopter. Dette er et vertikalt landende kjøretøy med fire rotorer. Dette quadcopteret kan kontrolleres nøyaktig gjennom LabVIEW-programmering og bildebehandling.

Autonom fruktplukkingsrobot ved hjelp av LabVIEW

Hovedmålet med dette prosjektet er å designe en autonom robot for å plukke frukt. Dette prosjektet kan utformes med bildebehandling og LabVIEW for å kontrollere robotarmen. Basert på det fangede bildet styrer dette prosjektet robotarmene for å hente fruktene.

Kreftpåvisning gjennom menneskelig blodprøve ved bruk av mikroskopiske bilder

Dette prosjektet brukes til å oppdage typen leukemi gjennom prøvebildet av mikroskopisk blod. Prosjektet inkluderer noen funksjoner i mikroskopiske bilder som å undersøke endringer i tekstur, farger, geometri, etc. Dette systemet må være konsistent, effektivt, behandlingstiden er mindre, mindre feil, nøyaktigheten er høy, mindre kostnad og sterk for forskjellige individer mens den samler inn prøver osv.

Ved å hente ut informasjonen fra blodprøvebilder, er det mange fordeler for mennesker som å forutsi, behandle og løse blodsykdommer uten forsinkelse for en pasient.

Noen flere bildebehandlingsprosjekter innen det medisinske feltet er

• CNN-basert klassifisering av blodceller
• Raspberry Pi-basert endoskopi med lave kostnader
• Påvisning av hudkreft
• Retinopati hos diabetikere med dyp læring
• FPGA-basert segmentering av hjernesvulst
• Image Fusion in Medical Field gjennom FPGA
• Komprimering av medisinsk bilde uten tap
• Påvisning av glaukom ved bruk av Opencv & MATLAB
• Påvisning av nyrestein gjennom ultralyd
• Påvisning av tuberkulose i røntgenstråler
• Påvisning av brystkreft gjennom dyp læring
• Matlab-basert påvisning av lungeknute

Listen over miniprosjekter for bildebehandling inkluderer følgende.

• Bilder Erosjon og utvidelse
• Museprosjekt basert på Computer Vision
• Parkeringssystem for kjøretøy automatisk ved hjelp av bildebehandling
• Tekstskanner basert på Computer Vision
• Human Act Identification gjennom bildebehandling
• Smart Selfie ved hjelp av Computer Vision
• Image Cartooning with Python
• Robot for ballsporing ved hjelp av Raspberry Pi
• Pythonbasert påvisning av førerens søvnighet
• Bildebehandling basert styring av intelligent trafikklys

IEEE Image Processing Prosjekter basert på Python

Listen over IEEE-bildebehandlingsprosjekter basert på Python inkluderer følgende.

• Mixed Convolution & Residual Network-based Recognition of Eye
• IRIS Recognition Conceptual View gjennom bildebehandlingsteknikker
• Forutsigelse av skjult fingeravtrykk
• Nevrale nettverk med dyp konvolusjon for anerkjennelse av menneskelig handling med dybdekart og stillinger
• LSB Metodeutvikling i fargede bilder med maske
• MSB prediksjonsbasert teknikk for reversibel datahulling med høy kapasitet for krypterte bilder
• Skjule informasjonen om et effektivt kvantum som brukes til medisinsk bildedeling eksternt
• Oppdagelse av malariaparasitter gjennom digital bildebehandling
• Identifikasjon av menneske fra fristilvandringer med gangfunksjon basert på holdning
• Reduksjon av ikke-lineær dimensjonalitet for bildeklassifisering basert på manifoldlæring
• Klassifisering av dyr gjennom ansiktsbilder med fusjon på poengsum
• Deling av visuelle hemmelige ordninger ved å kryptere mange bilder
• Biometrisk anerkjennelsessystemdesignprogramvare gjennom bildebehandling
• Oppdagelse av smil i naturen gjennom transferlæring
• Palm Print Images Segmentation Aided by Computer for Biometric Research
• Identifikasjonssystem for plantebladesykdom
• Småbarns fingeravtrykkidentifikasjon
• Digital dermatologi
• Evaluering av Deep Convolution Neural Networks for Classification of Material
• Anerkjennelse av ansiktsuttrykk med 2D Gabor-filter

Android-baserte bildebehandlingsprosjekter

Listen over android-baserte bildebehandlingsprosjekter inkluderer følgende.

• Ansiktsgjenkjenning basert på Android og bildebehandling
• Telemedisinsk system ved bruk av et mobilt hjerte
• Sammenligning av forestillinger i datareduksjonsmetoder
• Sikkerhetsvideo Sending via WiMAX innen kjøretøykommunikasjon
• Kontroll av robot for lokalisering ved hjelp av Android-smarttelefon
• Design av laveffektsystem for sensing av mennesker
• Evaluering av Empirical for Digit Recognition Approaches ved hjelp av Android
• Smart Farming System bruker IoT og Android

-Dette handler altså om digital prosjektemner for bildebehandling , bildebehandling ved hjelp av Matlab , og Python . Det er flere IEEE-papirer om bildebehandling som er tilgjengelige i markedet, og applikasjoner for bildebehandling involvert i medisinsk, forbedring og restaurering, bildetransmisjon, prosessering av bildefarge, visjonen til en robot, etc. Her er et spørsmål til deg, hva er trinnene involvert i digital bildebehandling?