공학 학생을위한 이미지 처리 프로젝트

오늘날 '이미지 처리'는 일반적으로 컴퓨터, 디지털 카메라, 휴대폰 등과 같은 다양한 유형의 전자 제품과 다양한 응용 프로그램에서 사용됩니다. 이미지 속성은 대비 향상, 테두리 감지, 강도 측정 및 다양한 수학적 기능을 적용하여 이미지 향상. 이러한 방법이 매우 영향력이있을 수 있지만 소비자는 덤프로 이미지를 자주 제어하지만 손쉬운 이미지 처리 루틴의 기본 값을 이해하는 것은 드뭅니다. 이것은 어떤 사람들에게는 적합 할 수 있지만 종종 광범위하게 손상되는 그림으로 이어집니다. 이 기사에서는 이미지 처리의 기본 사항과 MATLAB을 사용한 디지털 이미지 처리 프로젝트 , 파이썬 등

이미지 처리 란 무엇입니까?

이미지 처리 방법은 이미지 향상과 같은 사진에서 일부 프로세스를 수행하거나 이미지에서 일부 기능 데이터를 제거하는 데 사용됩니다. 이미지 처리는 신호 처리 , 여기서 입력은 그림이고 출력은 이미지와 관련된 특징 또는 특성입니다.

디지털 이미지 처리

현재 이미지 처리 기술은 다양한 산업 분야에서 많이 사용되고 있으며, 이는 엔지니어링뿐만 아니라 다른 분야에서도 핵심 조사 영역을 형성하는 데 사용됩니다. 기본적으로 단계별 이미지 처리 단계는 아래에서 설명합니다.

• 디지털 카메라를 사용하여 이미지를 클릭
• 이미지 학습 및 운영
• 이미지 분석에 따라 이미지 출력을 변경할 수 있습니다.

이미지 처리는 아날로그 이미지 처리와 디지털 이미지 처리라는 두 가지 방법을 사용하여 수행 할 수 있습니다. 1 차 이미지 처리 (아날로그) 기술은 사진, 인쇄물에 사용됩니다. Etc. 이미지 분석가는 몇 가지 이미지 기술을 사용하면서 서로 다른 기본 이해를 사용합니다. 2 차 이미지 처리 (디지털) 기술은 PC를 사용하여 디지털 이미지 분석을 지원합니다.

이미지 처리 프로젝트

다음과 같은 이미지 처리 프로젝트 목록 아래에서 설명합니다.

이미지 처리 프로젝트

1). Raspberry Pi 기반 볼 추적 로봇

이 프로젝트는 로봇 만들기 Raspberry Pi를 사용한 볼 트레이싱 용. 여기서이 로봇은 카메라를 사용하여 이미지를 캡처하고 공을 추적하기위한 이미지 처리를 수행합니다. 이 프로젝트는 라즈베리 파이 카메라 모듈은 공을 추적하기위한 마이크로 컨트롤러로 사용되며 이미지 분석을위한 Python 코드를 허용합니다.

2). 안드로이드 폰으로 감시 확인

이 프로젝트는 Android 앱을 사용하여 사무실, 집과 같은 공공 장소를 모니터링하는 데 매우 유용합니다. 이것을 사용하면 이미지를 캡처하고 라이브 스트리밍 비디오를 모니터링 및 녹화 할 수 있습니다.

제안 된 시스템에는 전원 공급 장치, Raspberry Pi, Pi 카메라 및 안드로이드 폰이 필요합니다. 또한 Linux 기반 운영 체제 Raspberry Pi 및 카메라 파일 구성 용. 방에 모션이있는 모션 소프트웨어를 사용하여 비디오를 녹화 할 수 있습니다.

삼). 의료 영상 위조 탐지

이 프로젝트는 의료 시스템에서 허위 영상 인식을 위해 영상이 의료 영상과 연관되어 있는지 확인하는 데 사용됩니다.

이 프로젝트의 작동 원리는 이미지의 노이즈 차트에 있으며 다중 해상도 실패 필터를 사용하며 극한 학습 및 지원 벡터와 같은 분류기에 출력을 제공합니다.

노이즈 맵은 경계 컴퓨팅 소스에서 형성되며, 분류 및 필터링은 핵심 클라우드 컴퓨팅 소스에서 완료됩니다. 마찬가지로이 프로젝트는 쉽게 작동합니다. 대역폭 요구 사항도이 프로젝트에 매우 합리적입니다.

4). 이미지 처리에 의한 인간 행위 식별

이 프로젝트는 실시간 영상 처리를 통해 인간 행위를 식별하는 데 사용되며, 식별 된 제스처를 카메라 시스템을 통해 전달하는 것이 주된 목적입니다.

이 시스템은 시스템에 비디오 스트림을 녹화 및 저장하기 위해 활성화 신호를 카메라 장치로 전송하면서 데이터베이스에서 주어진 인간 행위를 인식하는 것부터 시작합니다.

패턴 매칭 프로세스는 이제 녹화 된 비디오 개요에서 바로 작업하는 데 활용됩니다. 비디오의 이미지는 데이터베이스에 의해 인턴 평가되고 마지막으로 O / P가 가져옵니다.

IEEE 디지털 이미지 처리 프로젝트

디지털 이미지 처리 기술은 산술 연산을 적용하여 이미지의 품질을 향상시키는 데 사용됩니다. 영상 처리를 기반으로 한 프로젝트는 주로 영상 수정 및 2 차원 신호 식별 및 일반 신호와 대조하여 개선하는 작업을 포함합니다. 공학 학생들을위한 IEEE 디지털 이미지 처리 프로젝트 목록은 다음과 같습니다.

• 슬라이딩 윈도우를 사용하여 움직이는 차량의 빠르고 강력한 항공 영상 감지
• 콘트라스트 기반 수중 이미지의 헤이즈 제거 및 퓨전 방식을 이용한 색상 개선.
• 동시 기능 및 사전 학습을 통한 얼굴 인식 기반 이미지 세트
• 트래픽 모니터링을위한 비디오 분석
• 유아 울음 분석 및 감지
• RPW 애벌레로부터 WSN 기반 Palms 효율적인 보호
• Active Energy Image 및 Gabor 잔물결을 통한 보행 인식
• 신경망을 통한 인간 활동 인식
• CT 스캔 이미지를 통한 디지털 이미지 처리로 폐암 검출
• 다항식 보간 기반 프랙탈 이미지 압축
• 하이브리드 클러스터링 기법 기반 뇌종양 분할
• SVD 결합 및 Shearlet의 변환을 통한 의료 분야 이미지 융합
• 이미지 융합 기술을 사용한 픽셀 수준 및 기능 수준 비교
• 신경망 기반 이미지 처리를 통한 꽃 분류
• Joint Sparse Technique를 이용한 의료 분야 이미지 융합
• 위성 이미지와 빠른 이산 커 브릿 변환의 융합
• 결합 기법을 사용한 이미지에 대한 무손실 압축 방법
• 국소 바이너리 패턴을 이용한 망막 질환 스크리닝
• 이미지 처리를 통한 쌀 곡물 등급 지정
• 형태 학적 기법을 통한 쌀 곡물 품질 평가

MATLAB을 사용한 이미지 처리 프로젝트

MATLAB 또는 행렬 실험실은 C, CPP 등과 같은 다른 프로그래밍 언어보다 계산이 많이 필요한 작업을 더 빠르게 실행할 수있는 고급 프로그래밍 언어입니다. 그러나 MATLAB은 빠른 수치 행렬 계산에 매우 유용하고 이해하기 쉽습니다. 다음 이미지 처리 프로젝트는 MATLAB의 개념을 기반으로합니다.

MATLAB 프로젝트

1). 통화 식별 시스템

다른 나라의 통화를 식별하는 것은 매우 어렵습니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 시민들이이 문제를 해결하도록 돕는 것입니다. 그러나 통화 식별 시스템은 이미지 분석을 기반으로하며 완전히 충분하지 않습니다.

이 프로젝트의 프로세스는 자동으로 강력하게 만들어지며이 시스템은 중국 인민폐 (RMB)와 스웨덴 SEK를 예로 사용하여 기술을 시연합니다.

2). 이미지 처리를 이용한 지능형 신호등 제어

날로 교통 문제는 자동차 수가 증가함에 따라 인도에서 주요 문제가되었습니다. 이 때문에 실시간 교통 체증을 확인할 수있는 교통 신호를 활용해야한다. 이 프로젝트는 교차로의 교통 이미지를 캡처하여 쉽게 교통을 제어하기위한 이미지 처리 배열을 사용합니다. 신호등의 지속 시간을 변경하는 단계별 절차는 신호등에서 교차로의 교통 밀도에 따라 다릅니다.

삼). MATLAB을 사용한 이미지 슬라이더

이미지 슬라이더 프로젝트는 MATLAB을 사용하여 손의 움직임으로 배경 화면을 제어하는 ​​데 사용됩니다. 이 작업은 여러 기능을 결합하여 완료 할 수 있습니다.

이 프로젝트는 웹캠을 사용하여 이미지를 캡처하고 이미지의 배경이 일관된 경우 결과는 거짓입니다. 따라서 배경을 일관되게 유지해야합니다. 이 프로젝트의 응용 분야는 주로 가전 제어, 가전 등이 있습니다.

4). 자동 주차 시스템

오늘날 전 세계적으로 많은 도시들이 주차 공간 부족, 높은 토지 가격 등으로 인해 차량 주차 문제에 직면 해 있습니다.이 문제를 극복하기위한 해결책, 즉 자동 주차 시스템이 있습니다.

제안 된 시스템은 호텔, 사무실, 극장, 가정, 병원, 경기장, 공항 등과 같은 공공 장소에서 사용됩니다. 도난으로부터 차량에 대한 자동차, 안전 및 보안.

MATLAB 기반 이미지 처리 프로젝트

MATLAB이라는 용어는 MATrix LABoratory의 약자이며 4 세대 프로그래밍 언어입니다. 이 프로그래밍 언어는 함수, 매트릭스 조작, 데이터 플로팅, 사용자 인터페이스 생성, 알고리즘 구현 등을 허용합니다.이 언어는 이미지 처리, 연구소 등의 응용 프로그램에 사용됩니다. MATLAB 기반 이미지 처리 프로젝트 목록은 다음과 같습니다.

• 이미지 처리 및 MATLAB을 통한 번호판 인식
• MATLAB을 이용한 실시간 얼굴 감정 인식
• MATLAB을 사용하여 실시간으로 졸음 운전자 감지
• MATLAB 및 이미지 처리를 통한 필기 인식
• MATLAB 기반 신장 결석 검출
• MATLAB 기반 서명 확인
• MATLAB을 사용한 컬러 이미지 압축
• 이미지 범주의 MATLAB 기반 분류
• MATLAB 기반 피부암 감지
• 영상 처리 및 MATLAB을 이용한 출석 표시 시스템
• MATLAB을 사용한 간 종양 검출
• MATLAB 코드를 사용한 IRIS 분할
• MATLAB을 사용한 피부 질환 감지
• MATLAB을 사용한 실시간 진단 이미징을위한 저비용 플랫폼 설계 및 구현
• Unimodal 및 Multimodal을 사용한 생체 인식 시스템
• MATLAB을 사용한 무선 기반 인프라 시스템 용 MATLAB 기반 Fix-point Aspect 분석
• MATLAB을 사용한 휴대폰 카메라 기반 조명 통신
• MATLAB을 사용한 객체 추적을위한 얼굴 이미지 및 라이브러리 내의 원근 왜곡 모델링
• MATLAB 및 이미지 처리로 지능형 신호등 제어
• 이미지 처리 및 MATLAB으로 농업 분야의 해충 방제

Python을 사용한 이미지 처리 프로젝트

Python은 고수준 프로그래밍 언어이며 일반적인 라이브러리는 거대하고 포괄적입니다. 다음과 같은 디지털 이미지 처리 프로젝트는 Python의 개념을 기반으로합니다.

Python을 사용한 이미지 처리 프로젝트

1). Python에 의한 이미지의 텍스트 인식

이미지의 텍스트 인식은 멀티미디어 콘텐츠를 복구하는 데 매우 유용한 단계입니다. 제안 된 시스템은 이미지의 텍스트를 자동으로 감지하고 배경이 어려운 가로로 연결된 텍스트를 제거하는 데 사용됩니다.

이 프로젝트는 색상 감소 기술, 가장자리 인식 기술, 텍스트 영역 및 기하학적 소지품의 위치 지정과 같은 응용 프로그램을 기반으로합니다. 이미지의 텍스트에는 다양한 유형의 문서에 대한 매우 유용한 정보가 포함되어 있습니다.

이미지에서 텍스트를 제거하는 것은 어려운 일입니다. 텍스트가 감지되어 문제없이 독자를 위해 추출됩니다. 이 프로젝트는 이미지에서 달성 가능한 모든 가장자리에 대해 빠른 텍스트 현지화 기술을 사용합니다.

2). Python을 사용한 운전자 졸음 감지

자율 지역의 자동차 안전 및 보안에 대한 새로운 접근 방식은 주로 자동차 시스템에서 기대됩니다. 요즘 자동차 졸음 운전 사고가 증가하고 있습니다. 이를 극복하기위한 프로젝트 솔루션 인 운전자 경보 시스템은 차량을 운전하면서 각 운전자의 눈을보고 경보를 발령합니다.

삼). Python을 사용한 얼굴 인식

이 프로젝트의 주요 목적은 실시간으로 얼굴을 감지하고 지속적으로 얼굴을 추적하는 것입니다. 이것은 파이썬을 사용하여 얼굴을 감지하는 쉬운 예이며, 얼굴 감지 대신 우리가 선택한 다른 객체를 사용할 수도 있습니다.

4). 이미지 침식 및 팽창

이미지 처리에 사용할 수있는 여러 유형의 형태 학적 작업이 있습니다. 그러나 이미지 처리는 Erosion & Dilation과 같은 이미지 모양을 기반으로 가장 일반적인 형태 학적 작업 유형을 사용하여 수행 할 수 있습니다. 여기에서 Erosion은 이미지의 특징을 줄이는 데 사용되는 반면 dilation은 영역을 늘리고 물체의 특징을 강조하는 데 사용됩니다.

5). Python을 사용하여 이미지 만화 만들기

지난 몇 년 동안 이미지 카토 마이저 소프트웨어는 일반 이미지를 만화 이미지로 변환하는 데 사용되었습니다. 이 과정에서 에지 감지 및 양방향 필터가 필요합니다. 양자 필터는 이미지의 색상 팔레트를 줄입니다. 그런 다음이 이미지에 가장자리 감지를 적용하여 어두운 모양의 이미지를 생성 할 수 있습니다. 따라서 마지막으로 만화 이미지를 얻기 위해이 이미지에 몇 가지 트릭을 적용 할 수 있습니다.

IoT 기반 이미지 처리 프로젝트

IoT 기반 이미지 처리 프로젝트 목록은 아래에서 설명합니다.

IoT 및 디지털 이미지 처리를 사용한 홈 보안

이 프로젝트는 가정 보안을 위해 IoT 및 디지털 이미지 처리를 사용하는 시스템을 설계하는 데 사용됩니다. 이 시스템에는 데이터베이스가있는 디지털 카메라, 센서, 모바일 및 포그가 포함됩니다. 센서는 집에 들어오는 사람의 이미지를 클릭하도록 카메라에 경고를 보내는 도어 프레임에 있으며, 그 후 사람 이미지를 안개 속의 데이터 시트로 보냅니다.

이미지 분석은 이미지를 감지하고 저장된 이미지와 비교하기 위해 수행 할 수 있습니다. 캡처 한 이미지와 저장된 이미지가 모두 일치하지 않으면 주택 소유자에게 경고를 보냅니다.

IoT 및 컨볼 루션 네트워크 모델 기반 브리지 균열 감지

사물 인터넷은 강력한 투과성 특성, 많은 이점 및 여러 응용 프로그램으로 인해 정보 기술과 함께 발전해 왔습니다. 구조 공학에서 IoT는 네트워크 구조 개발에 핵심적인 역할을합니다. 가장 빈번한 위협은 교량 안전을위한 균열입니다. 이러한 균열로 인해 교량 재해의 90 %가 발생했습니다. 따라서 교량 균열을 식별하는 것은 구조적 재난을 적시에 줄이기 위해 매우 중요합니다. 이를 극복하기 위해 IoT 기반의 교량 균열 감지 시스템을 구축하여 교량 안전성을 높이고 위험 요소를 줄일 수 있습니다.

분리를위한 차량의 IoT & Fourier Descriptor 기반 감지 영역

날마다 교통 사고가 심하게 증가하고 있습니다. 따라서 과속 및 혼잡과 같은 이러한 문제를 극복하려면 기술이 필요합니다. 컴퓨터 비전과 IoT를 이용한 차량 감지 및 추적은 지능형 교통 모니터링 시스템에서 매우 중요한 요소입니다.

이미지 분할 중에 차량과 카메라 사이의 각도가 연결되어 차량을 움직입니다. 이 프로젝트는 카메라 이미지를 사용하여 차량의 감지 정확도를 향상시킵니다. 움직이는 영역은 프레임 간 차이를 통해 추출됩니다. 하나 이상의 차량이 하나의 영역처럼 겹치는 경우 영역을 분할해야합니다. 이 기술은 영역 외곽선에서 분할 할 영역을 추출합니다. 단, 추출 된 윤곽선을 통해 차량을 분할 할 수 없습니다. 따라서 푸리에 설명자를 사용하여 장소를 분리하는 새로운 기술이 구현됩니다. 이 기술을 사용하여 영역을 감지 할 수 있습니다.

IoT 및 이미지 처리를 사용한 스마트 헬스 케어 키트

이 프로젝트의 주요 개념은 IoT를 사용하는 환자에게 효율적이고 더 나은 의료 서비스를 제공하는 것입니다. 따라서 의사는이 정보를 사용하여 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다. 이 프로젝트에는 언제 어디서나 의사가 환자를 관찰 할 수있는 몇 가지 기능이 포함되어 있습니다. 응급 상황에서는 환자의 상황에 대해 의사에게 이메일이나 메시지를 보낼 수 있습니다.

IoT를 활용 한 스마트 파밍 시스템

제안 된 시스템, 즉 스마트 농업 시스템은 IoT로 설계되었으며이 시스템은 농부들에게 매우 유용합니다. 기후 상황의 경우 임계 값은 특정 지역의 기상 조건에 따라 온도, 습도와 같이 고정 될 수 있습니다. 제안 된 시스템은 현장 및 기상 저장소의 실시간 데이터 감지에 따라 관개 일정을 생성합니다.

임베디드 시스템 기반 이미지 처리 프로젝트

임베디드 시스템 기반 이미지 처리 프로젝트 목록은 아래에서 설명합니다.

이미지 처리를 사용한 ANPR 기반 요금 자동화

이 프로젝트는 ANPR 또는 자동 번호판 인식을 사용하여 자동으로 통행료 지불 시스템을 설계하는 데 사용됩니다. 이 프로젝트에서는 이미지 처리 기법을 사용하여 번호판의 이미지를 클릭하고이 이미지를 텍스트로 변환합니다.

이 시스템은 마이크로 컨트롤러로 설계되어 번호판 텍스트를 분석하고 데이터가 이미 데이터베이스에 저장되기 때문에 자동으로 금액을 공제합니다. 금액이 공제되면 차량 소유자에게 메시지가 표시됩니다.

Matlab 기반 종양 인식

이미지 처리는 다양한 의료 분야에서 사용됩니다. 제안 된 시스템은 영상 처리와 MATLAB을 기반으로 종양 위치를 검출하는 시스템을 설계하는 데 사용됩니다.

콘텐츠 및 지문을 통한 멀티미디어 보호

현재 멀티미디어 및 지적 재산의 배포를 보호하기 위해 멀티미디어 보호가 증가하고 있습니다. 이 프로젝트는 컨텐츠와 지문을 사용하여 멀티미디어를 감지합니다. 콘텐츠 핑거 프린트를 사용하면 웹 사이트에 게시 된 저작권 위반을 탐지 할 수 있습니다. 콘텐츠 핑거 프린트는 멀티미디어 개체를 고유하게 식별하는 데 사용할 수있는 멀티미디어 콘텐츠 속성을 캡처합니다. 이 프로젝트에서는 콘텐츠에 대한 지문 기술의 모델링 및 분석을 위해 모듈 식 구조가 설계되었습니다.

원격 지역에서 임베디드 ARM을 사용하여 화산 모니터링

이 프로젝트는 네트워크 내에서 연결된 원격 액세스 및 다른 모듈을 통해 MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System)라는 시스템을 개발합니다. 이 시스템은 조사 및 모니터링 네트워크 모두에 대해 설정이 매우 간단합니다. 이 시스템은 센서 및 통신 시스템과 함께 임베디드 시스템을 사용하여 작동합니다. MVMS 시스템은 주로 센서를 사용하여 유 / 무선 링크를 통해 데이터를 수신하여 대용량 지원에 저장하는 원격 모듈 네트워크 (RMN)를 포함합니다.

이 프로젝트를 사용하여 화산 활동을 모니터링하기위한 다중 매개 변수 시스템을 개발할 수 있습니다. 이 시스템은 네트워크에 연결된 원격 및 다른 모듈에 대한 액세스를 허용합니다. 이 프로젝트에서는 ARMTM 프로세서를 사용하여 하드웨어 설계에 엄청난 유연성을 제공합니다. Linux는 통신 및 센서를 제어하기위한 애플리케이션을 쉽게 개발하기위한 운영 체제로 사용됩니다.

Scilab을 사용한 임베디드 제어 시스템 설계 및 구현

이 프로젝트에서는 임베디드 제어 시스템을 설계하기위한 임베디드 플랫폼이 개발되었습니다. 이러한 시스템은 빠르고 비용 효율적인 방식으로 개발됩니다. 이 시스템은 개발 비용을 줄이기 위해 오픈 소스 소프트웨어 인 Scilab & Linux로 구축 할 수 있습니다. 이 플랫폼이 결합 된 환경을 제공하면 사용자는 제어 시스템 내에서 개발주기의 모든 단계를 수행 할 수 있습니다. 따라서 성능이 잠재적으로 개선되면 개발에 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.

이 시스템은 산업, 교육, 기기, 최적화 및 이미지 처리 분야에서 사용됩니다. 또한이 시스템은 센서 및 액추에이터가 사용되는 곳에서 개발 될 수 있습니다

생명 공학의 이미지 처리 프로젝트

생물 의학 및 LabVIEW 이미지 처리 프로젝트의 이미지 처리 프로젝트는 아래에서 설명합니다.

위조 의료 영상 탐지

제안 된 시스템, 즉 의료 분야의 위조 영상 탐지는 헬스 케어 시스템에 사용된다. 이 시스템을 사용하면 이미지 변경 여부에 관계없이 이미지 감지를 수행 할 수 있습니다. 이 프로젝트는 일부 위법 행위를 감추기 위해 보고서 변경에 대해 등록 된 사례가 많기 때문에 특히 의료 부서에서 매우 유용합니다. 따라서이 프로젝트를 사용하면이를 감지 할 수 있습니다.

그리드에서 사용되는 의료 영상을위한 Hadoop Framework 기반 검색 시스템

제안 된 시스템은 Apache Hadoop 프레임 워크를 사용하여 구현할 수 있습니다. 이것은 다양한 이미지 형식을 컴파일하고 이미지를 저장, 공유 및 검색하기 위해 서로 다른 병원간에 설정되는 오픈 소스의 그리드 아키텍처입니다.

정확성, 신뢰성, 기밀성, 상호 운용성 및 보안과 같은 다양한 성능 메트릭이 있습니다. 이를 사용하여 환자의 프라이버시와 사용자 인증이 가능합니다.

이 프로젝트에서는 효율적인 이미지 검색을 위해 텍스처 기반의 CBIR (Content-Based Image Retrieval) 알고리즘을 사용합니다. 이 시스템 성능은 현재 운영중인 3 개의 노드를 통해 Hadoop의 도움으로 확인할 수 있습니다. 제안 된 시스템 검색 시간은 실험 결과를 통해 얻을 수 있습니다.

이미지 처리를 사용한 혈액형 프로토 타입

수혈을 관리하기 전에 혈액형 결정 과정이 필요하지만 어떤 상황에서는 사람의 생명의 위험이 있기 때문에 신속하게 혈액을 관리하는 것이 필수적입니다. 이러한 위기 상황에서 시간이 짧기 때문에 혈액 유형이 중요하다는 것을 알아 내십시오.

이러한 문제를 극복하기 위해 제안 된 시스템은 이미지 처리를 이용하여 개발된다. 이 시스템은 플레이트 테스트 및 이미지 처리 방법을 기반으로 혈액형을 결정하는 데 사용됩니다. 혈액 표현형 및 ABO-Rh 혈액형에 사용되는이 시스템의 도움으로 전체 분석 절차를 자동화 할 수 있습니다.

Quadcopter 용 컨트롤러의 LabVIEW 기반 설계

쿼드 콥터를위한 LabVIEW 및 이미지 처리 기반 컨트롤러 디자인 프로젝트는 자율 쿼드 콥터를 설계하는 데 사용됩니다. 이것은 4 개의 로터가있는 수직 착륙 차량입니다. 이 쿼드 콥터는 LabVIEW 프로그래밍 및 이미지 처리를 통해 정밀하게 제어 할 수 있습니다.

LabVIEW를 사용하는 자율 과일 따기 로봇

이 프로젝트의 주요 목표는 과일 따기 용 자율 로봇을 설계하는 것입니다. 이 프로젝트는 로봇 팔을 제어하기 위해 이미지 처리 및 LabVIEW로 설계 할 수 있습니다. 캡처 한 이미지를 기반으로이 프로젝트는 과일을 집는 로봇 팔 그립을 제어합니다.

현미경 이미지를 이용한 인간 혈액 샘플을 통한 암 검출

이 프로젝트는 현미경 혈액 샘플 이미지를 통해 백혈병의 유형을 감지하는 데 사용됩니다. 이 프로젝트에는 질감, 색상, 기하학 등의 변화를 검사하는 것과 같은 현미경 이미지의 일부 기능이 포함됩니다.이 시스템은 일관성 있고 효율적이어야하며 처리 시간이 적고 오류가 적고 정확성이 높고 비용이 적고 수집하는 동안 다른 개인에게 강해야합니다. 샘플 등

혈액 샘플 이미지에서 정보를 추출함으로써 환자에게 지체없이 혈액 질환을 예측, 치료 및 해결하는 등 사람들에게 많은 이점이 있습니다.

의료 분야에서 더 많은 이미지 처리 프로젝트는

• CNN 기반 혈액 세포 분류
• 저렴한 비용으로 Raspberry Pi 기반 내시경 검사
• 피부암 발견
• 딥 러닝을 통한 당뇨병의 망막 병증
• 뇌종양의 FPGA 기반 분할
• FPGA를 통한 의료 분야 이미지 융합
• 손실없는 의료 영상 압축
• Opencv 및 MATLAB을 사용한 녹내장 감지
• 초음파를 통한 신장 결석 검출
• X- 레이에서 결핵 검출
• 딥 러닝을 통한 유방암 진단
• Matlab 기반 폐 결절 검출

목록 이미지 처리 미니 프로젝트 다음을 포함합니다.

• 이미지 침식 및 팽창
• 컴퓨터 비전 기반 마우스 프로젝트
• 영상 처리를 이용한 자동 주차 시스템
• 컴퓨터 비전 기반 텍스트 스캐너
• 이미지 처리를 통한 인간 행위 식별
• 컴퓨터 비전을 사용한 스마트 셀카
• Python을 사용한 이미지 만화
• Raspberry Pi를 사용한 공 추적 용 로봇
• Python 기반의 운전자 졸음 감지
• 지능형 신호등의 이미지 처리 기반 제어

Python 기반 IEEE 이미지 처리 프로젝트

Python 기반의 IEEE 이미지 처리 프로젝트 목록은 다음과 같습니다.

• 혼합 회선 및 잔류 네트워크 기반 눈 인식
• 영상 처리 기법을 통한 홍채 인식 개념도
• 숨겨진 지문 값 예측
• 뎁스 맵 및 자세를 사용하여 인간 행동을 인식하기위한 딥 컨볼 루션이있는 신경망
• 마스크가있는 컬러 이미지의 LSB 방법 개발
• 암호화 된 이미지를위한 대용량으로 가역 데이터 숨기기를위한 MSB 예측 기반 기술
• 의료 영상 공유에 사용되는 효율적인 양자 정보를 원격으로 숨기기
• 디지털 이미지 처리를 통한 말라리아 기생충 탐지
• 자세 기반의 보행 기능으로 자유형 걷기에서 인간 식별
• 매니 폴드 학습 기반 이미지 분류를위한 비선형 치수 감소
• 점수 수준 융합을 통한 얼굴 이미지를 통한 동물 분류
• 다수의 이미지를 암호화하여 시각적 비밀 체계 공유
• 영상 처리를 통한 생체 인식 시스템 설계 소프트웨어
• 전이 학습을 통한 야생의 미소 감지
• 생체 인식 연구를 위해 컴퓨터가 지원하는 손바닥 인쇄 이미지 분할
• 식물 잎병 식별 시스템
• 유아 지문 인식
• 디지털 피부과
• 재료 분류를위한 딥 컨볼 루션 신경망 평가
• 2D Gabor 필터로 얼굴 표정 인식

Android 기반 이미지 처리 프로젝트

안드로이드 기반 이미지 처리 프로젝트 목록은 다음과 같습니다.

• Android 및 이미지 처리 기반 얼굴 인식
• 모바일 심장을 이용한 원격 진료 시스템
• 데이터 감소 방법의 성능 비교
• 차량 통신 내에서 WiMAX를 통해 전송되는 안전 비디오
• Android 스마트 폰을 이용한 현지화를위한 로봇 제어
• 인체 감지 용 저전력 시스템 설계
• Android를 사용한 손가락 인식 접근법에 대한 경험적 평가
• IoT와 Android를 활용 한 스마트 파밍 시스템

-따라서 이것은 디지털에 관한 모든 것입니다. 이미지 처리 프로젝트 주제 , Matlab을 사용한 이미지 처리 , 및 파이썬 . 몇 가지가 있습니다 이미지 처리에 관한 IEEE 논문 시장에서 구할 수있는 이미지 처리, 의료, 향상 및 복원, 이미지 전송, 이미지 색상 처리, 로봇의 비전 등과 관련된 이미지 처리 응용 프로그램입니다. 여기에 어떤 단계가 포함되어 있는지 궁금합니다. 디지털 이미지 처리?