Ngày nay, 'Xử lý hình ảnh' thường được sử dụng bởi nhiều ứng dụng và trong các loại thiết bị điện tử khác nhau như máy tính, máy ảnh kỹ thuật số, điện thoại di động, v.v. Các thuộc tính hình ảnh có thể được thay đổi với mức đầu tư ít nhất như tăng cường độ tương phản, phát hiện đường viền, đo cường độ & áp dụng các hàm toán học khác nhau để nâng cao hình ảnh. Mặc dù những phương pháp này có thể có ảnh hưởng rất lớn, người tiêu dùng thường xuyên kiểm soát hình ảnh bằng bãi chứa, nhưng việc hiểu các giá trị cơ bản đằng sau quy trình xử lý hình ảnh dễ dàng là rất hiếm. Mặc dù điều này có thể phù hợp với một số người, nhưng nó thường dẫn đến hình ảnh bị hỏng nhiều. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về những điều cơ bản về xử lý hình ảnh và các dự án xử lý hình ảnh kỹ thuật số sử dụng MATLAB , Python , Vân vân.

Xử lý hình ảnh là gì?

Phương pháp xử lý ảnh được sử dụng để thực hiện một số quá trình trên ảnh như chỉnh sửa ảnh hoặc xóa một số dữ liệu chức năng khỏi ảnh. Xử lý hình ảnh là một trong những loại xử lý tín hiệu , trong đó đầu vào là hình ảnh, cũng như đầu ra, là các tính năng hoặc đặc điểm liên quan đến hình ảnh.

Xử lý hình ảnh kỹ thuật số

Vào thời điểm hiện tại, kỹ thuật xử lý hình ảnh được sử dụng nhiều trong các ngành công nghiệp khác nhau, được sử dụng để hình thành các vùng điều tra cốt lõi trong kỹ thuật cũng như trong các lĩnh vực khác nhau. Về cơ bản, các bước xử lý ảnh từng bước được thảo luận dưới đây.

Nhấp vào hình ảnh bằng máy ảnh kỹ thuật số
Nghiên cứu và vận hành hình ảnh
Đầu ra của hình ảnh có thể được thay đổi dựa trên việc phân tích hình ảnh.

Xử lý ảnh có thể được thực hiện bằng hai phương pháp cụ thể là xử lý ảnh tương tự cũng như xử lý ảnh kỹ thuật số. Kỹ thuật xử lý hình ảnh chính (tương tự) được sử dụng cho các bức ảnh, bản in. Vv. Nhà phân tích hình ảnh sử dụng các kiến thức cơ bản khác nhau trong khi sử dụng một số kỹ thuật hình ảnh. Kỹ thuật xử lý hình ảnh thứ cấp (Kỹ thuật số) sẽ hỗ trợ phân tích hình ảnh kỹ thuật số bằng cách sử dụng PC.

Các dự án xử lý hình ảnh

Sau danh sách các dự án xử lý hình ảnh được thảo luận dưới đây.

Các dự án xử lý hình ảnh

1). Robot theo dõi bóng dựa trên Raspberry Pi

Dự án này được sử dụng để chế tạo một robot để theo dõi bóng bằng Raspberry Pi. Ở đây robot này sử dụng một máy ảnh để ghi lại hình ảnh, cũng như thực hiện xử lý hình ảnh để theo dõi quả bóng. Dự án này sử dụng một pi mâm xôi mô-đun camera như một bộ vi điều khiển để theo dõi bóng và cho phép mã Python để phân tích hình ảnh.

2). Kiểm tra giám sát với điện thoại Android

Dự án này rất hữu ích để giám sát các địa điểm công cộng như văn phòng, nhà riêng bằng ứng dụng Android. Bằng cách sử dụng này, người ta có thể chụp ảnh, theo dõi và ghi lại các video phát trực tiếp.

Hệ thống được đề xuất yêu cầu nguồn điện, Raspberry Pi, máy ảnh Pi và điện thoại Android. Và cũng là một hệ điều hành dựa trên Linux cho Raspberry Pi và định cấu hình tệp máy ảnh. Video có thể được ghi lại với sự trợ giúp của phần mềm chuyển động nơi có chuyển động trong phòng.

“ký hiệu và ý nghĩa mạch điện ”

3). Giả mạo phát hiện hình ảnh y tế

Dự án này được sử dụng trong hệ thống chăm sóc sức khỏe để nhận dạng hình ảnh giả mạo nhằm xác nhận rằng hình ảnh đó có liên quan đến hình ảnh y tế hay không.

Nguyên tắc hoạt động của dự án này là trên biểu đồ nhiễu của một hình ảnh, sử dụng bộ lọc lỗi đa độ phân giải và đưa ra đầu ra cho các bộ phân loại như vectơ hỗ trợ và học tập cực đoan.

Bản đồ nhiễu được hình thành trong một nguồn điện toán ranh giới, trong khi việc phân loại và lọc được hoàn thành trong một nguồn điện toán đám mây cốt lõi. Tương tự, dự án này hoạt động dễ dàng. Yêu cầu về băng thông cũng rất hợp lý cho dự án này.

4). Nhận dạng hành động của con người bằng cách xử lý hình ảnh

Dự án này được sử dụng để xác định hành động của con người bằng cách xử lý hình ảnh trong thời gian thực và mục đích chính là truyền đạt các cử chỉ đã nhận dạng bằng hệ thống camera.

Hệ thống này bắt đầu nhận biết hành động của con người được đưa ra trong cơ sở dữ liệu khi nó truyền các dấu hiệu kích hoạt đến việc bố trí camera để ghi và lưu trữ luồng video trong hệ thống.

Quá trình đối sánh mẫu được sử dụng cho đến nay là các hành động từ phác thảo video đã ghi. Hình ảnh từ video được đánh giá bởi cơ sở dữ liệu và cuối cùng, o / p sẽ nhận được.

Các dự án xử lý hình ảnh kỹ thuật số IEEE

Kỹ thuật xử lý hình ảnh kỹ thuật số được sử dụng để nâng cao chất lượng của hình ảnh bằng cách áp dụng các phép toán số học. Các dự án dựa trên xử lý hình ảnh chủ yếu liên quan đến việc sửa đổi hình ảnh & nhận dạng tín hiệu hai chiều & cải thiện nó bằng cách tương phản với tín hiệu bình thường. Danh sách các dự án xử lý hình ảnh kỹ thuật số IEEE dành cho sinh viên kỹ thuật bao gồm những điều sau đây.

Phương tiện di chuyển Phát hiện nhanh và mạnh trong video trên không với cửa sổ trượt
Loại bỏ khói mù cho hình ảnh dưới nước dựa trên độ tương phản & cải thiện màu sắc bằng phương pháp kết hợp.
Bộ hình ảnh dựa trên nhận dạng khuôn mặt với tính năng đồng thời & học từ điển
Phân tích video để giám sát lưu lượng truy cập
Phân tích & phát hiện tiếng khóc của trẻ sơ sinh
Palms dựa trên WSN Bảo vệ hiệu quả khỏi ấu trùng RPW
Nhận biết Gait thông qua Hình ảnh Năng lượng Hoạt động & Bộ sóng Gabor
Ghi nhận hoạt động của con người thông qua mạng thần kinh
Phát hiện ung thư phổi với xử lý hình ảnh kỹ thuật số qua hình ảnh CT Scan
Nén hình ảnh Fractal dựa trên phép nội suy đa thức
Kỹ thuật Phân cụm Lai dựa trên Phân đoạn Khối u Não
Sự kết hợp của Hình ảnh trong lĩnh vực Y tế thông qua Kết hợp SVD & Biến đổi của Shearlet
So sánh cấp độ pixel & cấp độ tính năng bằng kỹ thuật kết hợp hình ảnh
Phân loại hoa thông qua xử lý hình ảnh dựa trên mạng thần kinh
Sự kết hợp của hình ảnh trong lĩnh vực y tế bằng cách sử dụng kỹ thuật thưa chung
Sự kết hợp giữa hình ảnh vệ tinh với các phép biến đổi đường cong rời rạc nhanh chóng
Phương pháp nén không tổn hao cho hình ảnh với các kỹ thuật kết hợp
Sàng lọc bệnh võng mạc bằng các mẫu nhị phân cục bộ
Phân loại hạt gạo thông qua xử lý hình ảnh
Đánh giá chất lượng hạt gạo thông qua kỹ thuật hình thái

Các dự án xử lý hình ảnh sử dụng MATLAB

MATLAB hoặc phòng thí nghiệm ma trận là một ngôn ngữ lập trình cấp cao cho phép bạn thực hiện các tác vụ đòi hỏi tính toán nhanh hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác như C, CPP, v.v. Nhưng MATLAB rất dễ hiểu và hữu ích cho các phép tính ma trận số nhanh chóng. Các dự án xử lý hình ảnh sau đây dựa trên khái niệm MATLAB.

Dự án MATLAB

1). Hệ thống nhận dạng tiền tệ

Việc xác định tiền tệ của các quốc gia khác nhau là rất khó. Mục đích chính của dự án này là giúp người dân giải quyết vấn đề này. Nhưng, hệ thống nhận dạng tiền tệ dựa trên phân tích hình ảnh và hoàn toàn không đủ.

Quá trình của dự án này làm cho tự động cũng như mạnh mẽ, và hệ thống này sử dụng làm ví dụ về đồng Nhân dân tệ (RMB) của Trung Quốc và SEK của Thụy Điển để chứng minh các kỹ thuật.

2). Điều khiển đèn giao thông thông minh sử dụng Xử lý hình ảnh

Ngày qua, vấn đề giao thông đã trở thành một vấn đề lớn ở Ấn Độ do số lượng phương tiện cơ giới ngày càng tăng. Vì lý do này, người ta phải sử dụng các tín hiệu giao thông có thể thực hiện kiểm tra thời gian thực về mức độ chặt chẽ của giao thông. Dự án này sử dụng một hệ thống xử lý hình ảnh để điều khiển giao thông một cách dễ dàng bằng cách ghi lại hình ảnh của giao thông tại các ngã tư. Quy trình từng bước để thay đổi thời lượng của đèn tín hiệu giao thông phụ thuộc vào mật độ giao thông của các ngã tư có tín hiệu giao thông.

3). Thanh trượt hình ảnh sử dụng MATLAB

Dự án thanh trượt hình ảnh được sử dụng để điều khiển các hình nền bằng chuyển động của bàn tay bằng MATLAB. Nhiệm vụ này có thể được hoàn thành bằng cách kết hợp một số chức năng.

Dự án này sử dụng một webcam để chụp hình ảnh và nếu hình ảnh có nền nhất quán thì kết quả sẽ là sai. Vì vậy, chúng tôi phải duy trì nền nhất quán. Các ứng dụng của dự án này chủ yếu bao gồm điều khiển thiết bị gia dụng, thiết bị gia dụng, v.v.

4). Hệ thống đỗ xe tự động

Ngày nay, có rất nhiều thành phố trên toàn thế giới đang phải đối mặt với rất nhiều vấn đề về bãi đậu xe do ít chỗ để xe, giá đất cao, ... Để khắc phục vấn đề này, đây là một giải pháp cụ thể là hệ thống giữ xe tự động.

“cách sử dụng megger ”

Hệ thống được đề xuất được sử dụng ở những nơi công cộng như khách sạn, văn phòng, nhà hát, nhà riêng, bệnh viện, sân vận động, sân bay, v.v. Có một số ưu điểm khi sử dụng hệ thống này như chiếm ít không gian hơn, mất ít thời gian hơn để thực hiện cũng như cung cấp xe, an toàn, và an ninh cho xe khỏi trộm cắp.

Các dự án xử lý hình ảnh dựa trên MATLAB

Thuật ngữ MATLAB là viết tắt của MATrix LABoratory và nó là ngôn ngữ lập trình thế hệ thứ 4. Ngôn ngữ lập trình này cho phép các chức năng, thao tác ma trận, biểu đồ dữ liệu, tạo giao diện người dùng, thực hiện các thuật toán, v.v. Ngôn ngữ này được sử dụng trong các ứng dụng xử lý ảnh, viện nghiên cứu, v.v ... Danh sách các dự án xử lý ảnh dựa trên MATLAB được liệt kê dưới đây.

Nhận dạng Biển số Thông qua Xử lý Hình ảnh & MATLAB
Nhận dạng cảm xúc khuôn mặt trong thời gian thực bằng MATLAB
Phát hiện người lái xe buồn ngủ trong thời gian thực với MATLAB
Nhận dạng chữ viết tay với MATLAB & Xử lý hình ảnh
Phát hiện sỏi thận dựa trên MATLAB
Xác minh Chữ ký dựa trên MATLAB
Nén ảnh màu bằng MATLAB
Phân loại danh mục hình ảnh dựa trên MATLAB
Phát hiện ung thư da dựa trên MATLAB
Hệ thống chấm công sử dụng Xử lý hình ảnh & MATLAB
Phát hiện khối u gan bằng MATLAB
Phân đoạn IRIS sử dụng Mã MATLAB
Phát hiện bệnh da bằng MATLAB
Thiết kế và triển khai nền tảng chi phí thấp để chẩn đoán hình ảnh trong thời gian thực với MATLAB
Hệ thống cảm biến sinh trắc học với đơn phương thức & đa phương thức với MATLAB
Phân tích khía cạnh cố định điểm dựa trên MATLAB cho các hệ thống cơ sở hạ tầng không dây với MATLAB
Truyền thông ánh sáng dựa trên máy ảnh trên điện thoại di động với MATLAB
Mô hình hóa sự biến dạng phối cảnh trong Hình ảnh khuôn mặt & Thư viện theo dõi đối tượng với MATLAB
Điều khiển đèn giao thông thông minh với MATLAB & Xử lý hình ảnh
Kiểm soát Dịch hại trong Nông nghiệp với Xử lý Hình ảnh & MATLAB

Các dự án xử lý hình ảnh bằng Python

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao và thư viện điển hình của nó rất lớn cũng như toàn diện. Sau xử lý hình ảnh kỹ thuật số các dự án dựa trên khái niệm Python.

Các dự án xử lý hình ảnh với Python

1). Nhận dạng văn bản trong hình ảnh bằng Python

Nhận dạng văn bản của hình ảnh là một bước rất hữu ích để khôi phục nội dung đa phương tiện. Hệ thống được đề xuất được sử dụng để tự động phát hiện văn bản trong hình ảnh và loại bỏ văn bản liên kết theo chiều ngang có nền khó.

Dự án này dựa trên các ứng dụng như kỹ thuật giảm màu, kỹ thuật nhận dạng cạnh, cũng như bản địa hóa các vùng văn bản và đồ dùng hình học. Văn bản trên hình ảnh chứa thông tin rất hữu ích cho các loại tài liệu khác nhau.

Việc xóa văn bản khỏi hình ảnh là một công việc khó khăn. Văn bản được phát hiện và được trích xuất cho người đọc mà không gặp bất kỳ rắc rối nào. Dự án này sử dụng kỹ thuật bản địa hóa văn bản nhanh chóng cho tất cả các cạnh có thể đạt được trong hình ảnh.

2). Phát hiện người lái xe buồn ngủ bằng Python

Một cách tiếp cận mới đối với an toàn và an ninh ô tô trong một khu vực tự trị chủ yếu được kỳ vọng vào hệ thống ô tô. Ngày nay, tai nạn lái xe ô tô buồn ngủ ngày càng gia tăng. Để khắc phục vấn đề này, đây là một giải pháp dự án, cụ thể là hệ thống cảnh báo người lái xe, đưa ra cảnh báo bằng cách quan sát mắt của từng người lái xe khi điều khiển xe.

3). Nhận diện khuôn mặt bằng Python

Mục tiêu chính của dự án này là phát hiện khuôn mặt trong thời gian thực và cũng để theo dõi khuôn mặt liên tục. Đây là một ví dụ dễ dàng để phát hiện khuôn mặt bằng python và thay vì nhận diện khuôn mặt, chúng ta cũng có thể sử dụng bất kỳ đối tượng nào khác mà chúng ta chọn.

4). Xói mòn & giãn nở hình ảnh

Có một số loại phép toán hình thái học có sẵn để xử lý ảnh. Tuy nhiên, quá trình xử lý hình ảnh có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các loại phép toán hình thái học phổ biến nhất dựa trên hình dạng hình ảnh như Xói mòn & giãn nở. Ở đây, xói mòn được sử dụng để giảm đặc điểm của hình ảnh trong khi độ giãn nở được sử dụng để tăng diện tích và nhấn mạnh các đặc điểm của đối tượng.

5). Hoạt hình của một hình ảnh bằng Python

Trong vài năm qua, phần mềm chỉnh sửa hình ảnh đã được sử dụng để chuyển đổi hình ảnh bình thường thành hình ảnh hoạt hình. Trong quá trình này, yêu cầu phát hiện cạnh và bộ lọc hai bên. Song phương bộ lọc được sử dụng để giảm bảng màu của hình ảnh. Sau đó, chúng ta có thể áp dụng tính năng phát hiện cạnh cho hình ảnh này để tạo ra hình ảnh tối. Do đó, cuối cùng, một số thủ thuật có thể áp dụng cho hình ảnh này để có được hình ảnh hoạt hình.

Các dự án xử lý hình ảnh dựa trên IoT

Danh sách các dự án xử lý hình ảnh dựa trên IoT được thảo luận dưới đây.

Bảo mật gia đình bằng IoT & Xử lý hình ảnh kỹ thuật số

Dự án này được sử dụng để thiết kế một hệ thống sử dụng IoT & xử lý hình ảnh kỹ thuật số để bảo vệ ngôi nhà. Hệ thống này bao gồm một máy ảnh kỹ thuật số, cảm biến, điện thoại di động và sương mù với cơ sở dữ liệu. Các cảm biến được đặt ở khung cửa đưa ra cảnh báo cho camera nhấp vào hình ảnh của một người vào nhà, sau đó nó sẽ gửi hình ảnh người đó vào biểu dữ liệu trong sương mù.

Việc phân tích hình ảnh có thể được thực hiện để phát hiện cũng như so sánh hình ảnh với hình ảnh được lưu trữ. Nếu cả hình ảnh đã chụp và hình ảnh được lưu trữ không khớp nhau thì nó sẽ đưa ra cảnh báo cho chủ sở hữu ngôi nhà.

Phát hiện vết nứt cầu dựa trên mô hình mạng IoT & mạng hợp pháp

Internet vạn vật đã và đang phát triển cùng với công nghệ thông tin do đặc tính thấm mạnh, nhiều lợi ích và nhiều ứng dụng. Trong kỹ thuật cấu trúc, IoT đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của cấu trúc mạng. Mối đe dọa thường xuyên nhất là vết nứt đối với sự an toàn của cầu. Vì những vết nứt này, 90% thảm họa cầu đã xảy ra. Vì vậy, việc xác định các vết nứt cầu là rất quan trọng để kịp thời giảm thiểu thảm họa kết cấu. Để khắc phục điều này, hệ thống phát hiện vết nứt cầu dựa trên IoT này được thiết lập để tăng cường độ an toàn của cầu, cũng như có thể giảm thiểu yếu tố rủi ro.

Khu vực phát hiện dựa trên bộ mô tả IoT & Fourier của phương tiện để phân tách

Ngày qua ngày, tai nạn giao thông gia tăng nghiêm trọng. Vì vậy, để khắc phục những vấn đề này như quá tốc độ cũng như tắc nghẽn, công nghệ là cần thiết. Việc phát hiện và theo dõi phương tiện sử dụng tầm nhìn máy tính & IoT là những yếu tố rất cần thiết trong hệ thống giám sát giao thông thông minh.

Trong quá trình phân đoạn hình ảnh, góc giữa xe và camera sẽ có mối liên hệ để di chuyển xe. Dự án này nâng cao độ chính xác phát hiện của các phương tiện sử dụng hình ảnh camera. Các khu vực đang di chuyển sẽ được trích xuất thông qua sự khác biệt giữa các khung hình. Nếu một hoặc nhiều phương tiện bị chồng lên nhau như một khu vực, thì cần phải phân chia khu vực. Kỹ thuật này sẽ trích xuất một khu vực được chia từ phác thảo khu vực. Nhưng, không thể phân chia các phương tiện qua đề cương trích ngang. Vì vậy, một kỹ thuật mới được triển khai để phân tách vị trí bằng cách sử dụng bộ mô tả Fourier. Bằng cách sử dụng kỹ thuật này khu vực có thể được phát hiện.

Bộ chăm sóc sức khỏe thông minh sử dụng IoT & xử lý hình ảnh

Ý tưởng chính của dự án này là cung cấp các dịch vụ y tế hiệu quả và tốt hơn cho bệnh nhân bằng cách sử dụng IoT. Vì vậy, các bác sĩ có thể sử dụng thông tin này và đưa ra một kết quả hiệu quả. Dự án này bao gồm một số tính năng để bác sĩ quan sát bệnh nhân từ bất kỳ đâu và bất kỳ lúc nào. Trong tình huống khẩn cấp, có thể gửi e-mail hoặc tin nhắn cho bác sĩ về tình hình của bệnh nhân.

Hệ thống canh tác thông minh sử dụng IoT

Hệ thống được đề xuất cụ thể là hệ thống canh tác thông minh được thiết kế với IoT và hệ thống này rất hữu ích cho nông dân. Đối với các tình huống khí hậu, các giá trị ngưỡng có thể được cố định như nhiệt độ, độ ẩm tùy thuộc vào điều kiện thời tiết của khu vực cụ thể đó. Hệ thống được đề xuất sẽ tạo lịch tưới tùy thuộc vào việc phát hiện dữ liệu thời gian thực từ hiện trường và kho lưu trữ thời tiết.

Các dự án xử lý hình ảnh dựa trên hệ thống nhúng

Dưới đây là danh sách các dự án xử lý ảnh dựa trên hệ thống nhúng.

Tự động hóa thu phí dựa trên ANPR sử dụng Xử lý hình ảnh

Dự án này được sử dụng để thiết kế hệ thống thanh toán phí tự động sử dụng ANPR hoặc nhận dạng biển số tự động. Trong dự án này, một kỹ thuật xử lý hình ảnh được sử dụng để nhấp vào hình ảnh của biển số và chuyển hình ảnh này thành văn bản.

Hệ thống này được thiết kế với một bộ vi điều khiển để phân tích văn bản biển số và tự động trừ số tiền vì dữ liệu sẽ được lưu sẵn trong cơ sở dữ liệu. Khi số tiền bị trừ, chủ xe sẽ nhận được tin nhắn.

Nhận biết khối u dựa trên Matlab

Xử lý hình ảnh được sử dụng trong các ứng dụng y tế khác nhau. Hệ thống đề xuất được sử dụng để thiết kế một hệ thống phát hiện vị trí khối u dựa trên quy trình hình ảnh và MATLAB.

Bảo vệ Đa phương tiện thông qua Nội dung & Dấu vân tay

Hiện nay, bảo vệ đa phương tiện ngày càng tăng để bảo vệ việc phân phối đa phương tiện và tài sản trí tuệ. Dự án này sử dụng nội dung cũng như dấu vân tay để phát hiện đa phương tiện. Bằng cách sử dụng dấu vân tay nội dung, vi phạm bản quyền có thể được phát hiện sau khi được xuất bản trên các trang web. Dấu vân tay nội dung nắm bắt các thuộc tính nội dung đa phương tiện, có thể được sử dụng để nhận dạng duy nhất đối tượng đa phương tiện. Trong dự án này, một cấu trúc mô-đun được thiết kế để mô hình hóa và phân tích các kỹ thuật dấu vân tay cho nội dung.

Giám sát Núi lửa bằng cách sử dụng ARM nhúng ở các vùng xa

Dự án này phát triển một hệ thống có tên là MVMS (Hệ thống đa thông số giám sát núi lửa) thông qua truy cập từ xa và các mô-đun khác nhau được kết nối trong một mạng. Hệ thống này rất đơn giản để thiết lập cho cả mạng lưới điều tra và giám sát. Hệ thống này hoạt động bằng cách sử dụng một hệ thống nhúng cùng với một hệ thống cảm biến và liên lạc. Hệ thống MVMS chủ yếu bao gồm mạng mô-đun từ xa (RMN) nhận dữ liệu thông qua các liên kết cáp / không dây sử dụng cảm biến và lưu trữ chúng trên hỗ trợ dung lượng lớn.

Bằng cách sử dụng dự án này, một hệ thống đa tham số có thể được phát triển để theo dõi hoạt động của núi lửa. Hệ thống cho phép truy cập từ xa và các mô-đun khác nhau được kết nối trong một mạng. Trong dự án này, bộ xử lý ARMTM được sử dụng để cung cấp tính linh hoạt cao trong thiết kế phần cứng. Linux được sử dụng như một hệ điều hành để dễ dàng phát triển ứng dụng điều khiển thông tin liên lạc cũng như các cảm biến.

Thiết kế và triển khai hệ thống điều khiển nhúng bằng Scilab

Trong dự án này, một nền tảng nhúng được phát triển để thiết kế các hệ thống điều khiển nhúng. Các hệ thống này được phát triển một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. Hệ thống này có thể được xây dựng bằng phần mềm mã nguồn mở Scilab & Linux để giảm chi phí phát triển. Khi nền tảng này cung cấp một môi trường kết hợp, thì người dùng có thể thực hiện tất cả các giai đoạn của chu trình phát triển trong hệ thống điều khiển. Vì vậy, khi hiệu suất được cải thiện có khả năng thì thời gian dành cho việc phát triển có thể giảm xuống.

Hệ thống này được sử dụng trong các lĩnh vực công nghiệp, giáo dục, thiết bị, tối ưu hóa và xử lý hình ảnh. Hơn nữa, hệ thống này có thể được phát triển khi sử dụng cảm biến và thiết bị truyền động

Các dự án xử lý hình ảnh trong kỹ thuật y sinh

Các dự án xử lý ảnh trong y sinh và các dự án xử lý ảnh LabVIEW được thảo luận dưới đây.

Phát hiện hình ảnh y tế giả mạo

Hệ thống được đề xuất cụ thể là phát hiện hình ảnh giả mạo trong lĩnh vực y tế được sử dụng trong hệ thống chăm sóc sức khỏe. Bằng cách sử dụng hệ thống này, việc phát hiện hình ảnh có thể được thực hiện cho dù hình ảnh có bị thay đổi hay không. Dự án này rất hữu ích, đặc biệt là trong bộ phận chăm sóc sức khỏe vì có nhiều trường hợp được đăng ký về việc thay đổi báo cáo để che giấu một số hành vi phạm tội. Vì vậy, bằng cách sử dụng dự án này, điều này có thể được phát hiện.

Hệ thống truy xuất dựa trên khung Hadoop cho hình ảnh y tế được sử dụng trong Grid

Hệ thống đề xuất có thể được thực hiện bằng cách sử dụng khuôn khổ Apache Hadoop. Đây là một kiến trúc lưới với mã nguồn mở, biên dịch nhiều định dạng hình ảnh khác nhau và được thiết lập giữa các bệnh viện khác nhau để lưu trữ, chia sẻ và truy xuất hình ảnh.

Có các chỉ số hiệu suất khác nhau như độ chính xác, độ tin cậy, tính bảo mật, khả năng tương tác và bảo mật được nâng cao. Bằng cách sử dụng này, có thể đạt được quyền riêng tư của bệnh nhân và xác thực người dùng.

Trong dự án này, thuật toán CBIR (Truy xuất hình ảnh dựa trên nội dung) dựa trên kết cấu được sử dụng để truy xuất hình ảnh hiệu quả. Hiệu suất hệ thống này có thể được kiểm tra với sự trợ giúp của Hadoop thông qua ba nút hoạt động hiện tại. Thời gian truy xuất hệ thống được đề xuất có thể đạt được thông qua kết quả thử nghiệm.

Một nguyên mẫu đánh máy bằng cách sử dụng xử lý hình ảnh

Quá trình xác định nhóm máu là cần thiết trước khi quản lý việc truyền máu tuy nhiên trong một số tình huống, vì nguy cơ tính mạng của một người, điều cần thiết là phải nhanh chóng quản lý máu. Trong những trường hợp khủng hoảng này, hãy tìm ra loại máu rất quan trọng do ít thời gian hơn.

Để khắc phục vấn đề này, hệ thống đề xuất được phát triển bằng cách sử dụng xử lý ảnh. Hệ thống này được sử dụng để xác định nhóm máu dựa trên phương pháp kiểm tra tấm và xử lý hình ảnh. Toàn bộ quy trình phân tích có thể được tự động hóa với sự trợ giúp của hệ thống này được sử dụng để định kiểu máu và đánh máy nhóm máu ABO-Rh.

Thiết kế bộ điều khiển dựa trên LabVIEW cho Quadcopter

Dự án cụ thể là LabVIEW & thiết kế bộ điều khiển dựa trên xử lý hình ảnh cho quadcopter được sử dụng để thiết kế một quadcopter tự hành. Đây là một phương tiện hạ cánh thẳng đứng với bốn cánh quạt. Quadcopter này có thể được điều khiển chính xác thông qua lập trình LabVIEW và xử lý hình ảnh.

“sơ đồ chân op amp 741 ”

Robot hái trái cây tự động sử dụng LabVIEW

Mục tiêu chính của dự án này là thiết kế một robot tự động để hái trái cây. Dự án này có thể được thiết kế với xử lý hình ảnh & LabVIEW để điều khiển cánh tay robot. Dựa trên hình ảnh thu được, dự án này điều khiển tay cầm robot để nhặt trái cây.

Phát hiện ung thư thông qua mẫu máu người bằng hình ảnh hiển vi

Dự án này được sử dụng để phát hiện loại bệnh bạch cầu thông qua hình ảnh mẫu của máu hiển vi. Dự án bao gồm một số tính năng của hình ảnh hiển vi như kiểm tra sự thay đổi của kết cấu, màu sắc, hình học, v.v. Hệ thống này phải nhất quán, hiệu quả, thời gian xử lý ít hơn, ít lỗi hơn, độ chính xác cao, ít chi phí hơn và mạnh mẽ đối với các cá nhân khác nhau trong khi thu thập mẫu, v.v.

Bằng cách trích xuất thông tin từ hình ảnh mẫu máu, có rất nhiều lợi ích cho mọi người như dự đoán, điều trị và giải quyết các bệnh về máu mà không bị chậm trễ cho bệnh nhân.

Một số dự án xử lý hình ảnh khác trong lĩnh vực y tế là

Phân loại tế bào máu dựa trên CNN
Nội soi dựa trên Raspberry Pi với chi phí thấp
Phát hiện ung thư da
Bệnh võng mạc của bệnh tiểu đường với học sâu
Phân đoạn khối u não dựa trên FPGA
Kết hợp hình ảnh trong lĩnh vực y tế thông qua FPGA
Nén hình ảnh y tế mà không bị mất
Phát hiện bệnh tăng nhãn áp bằng Opencv & MATLAB
Phát hiện sỏi thận qua siêu âm
Phát hiện bệnh lao bằng tia X
Phát hiện ung thư vú thông qua học sâu
Phát hiện Nodule phổi dựa trên Matlab

Danh sách của các dự án nhỏ xử lý hình ảnh bao gồm những điều sau đây.

Hình ảnh xói mòn & giãn nở
Dự án Chuột dựa trên Thị giác Máy tính
Hệ thống đỗ xe tự động sử dụng xử lý hình ảnh
Máy quét văn bản dựa trên Thị giác máy tính
Nhận dạng hành động của con người thông qua xử lý hình ảnh
Selfie thông minh sử dụng Computer Vision
Làm phim hoạt hình bằng Python
Robot theo dõi bóng bằng Raspberry Pi
Phát hiện buồn ngủ dựa trên Python
Xử lý hình ảnh dựa trên Kiểm soát đèn giao thông thông minh

Các dự án xử lý hình ảnh IEEE dựa trên Python

Danh sách các dự án xử lý hình ảnh IEEE dựa trên Python bao gồm những điều sau đây.

Chuyển đổi hỗn hợp & Nhận dạng dựa trên mạng dư của mắt
Nhận dạng IRIS Chế độ xem khái niệm thông qua các kỹ thuật xử lý hình ảnh
Dự đoán về giá trị vân tay ẩn
Mạng thần kinh với sự tiến hóa sâu sắc để ghi nhận hành động của con người với bản đồ và tư thế sâu
Phát triển phương pháp LSB trong hình ảnh màu có mặt nạ
Kỹ thuật dựa trên dự đoán MSB để ẩn dữ liệu có thể đảo ngược với dung lượng cao cho hình ảnh được mã hóa
Ẩn thông tin về lượng tử hiệu quả được sử dụng để chia sẻ hình ảnh y tế từ xa
Phát hiện ký sinh trùng sốt rét thông qua xử lý hình ảnh kỹ thuật số
Nhận dạng con người từ Đi bộ tự do với Đặc điểm dáng đi dựa trên Tư thế
Giảm kích thước phi tuyến tính để phân loại hình ảnh dựa trên học Manifold
Phân loại động vật thông qua hình ảnh khuôn mặt với sự hợp nhất cấp điểm
Chia sẻ các lược đồ bí mật trực quan bằng cách mã hóa nhiều hình ảnh
Phần mềm thiết kế hệ thống nhận dạng sinh trắc học thông qua xử lý hình ảnh
Phát hiện nụ cười trong tự nhiên thông qua học chuyển giao
Phân đoạn hình ảnh Palm Print được hỗ trợ bởi máy tính để nghiên cứu sinh trắc học
Hệ thống xác định bệnh hại lá cây
Nhận dạng vân tay ở trẻ nhỏ
Da liễu kỹ thuật số
Đánh giá mạng nơ ron chuyển đổi sâu để phân loại vật liệu
Nhận dạng Biểu hiện trên Khuôn mặt với Bộ lọc Gabor 2D

Dự án xử lý hình ảnh dựa trên Android

Danh sách các dự án xử lý hình ảnh dựa trên Android bao gồm những điều sau đây.

Nhận dạng khuôn mặt dựa trên Android và Xử lý hình ảnh
Hệ thống y tế từ xa sử dụng máy tim di động
So sánh hiệu suất trong các phương pháp giảm thiểu dữ liệu
Gửi video an toàn qua WiMAX trong Giao tiếp trên xe
Điều khiển Robot để bản địa hóa bằng điện thoại thông minh Android
Thiết kế hệ thống công suất thấp để cảm nhận sinh vật do con người tạo ra
Đánh giá các phương pháp tiếp cận nhận dạng chữ số theo kinh nghiệm sử dụng Android
Hệ thống canh tác thông minh sử dụng IoT & Android

- Như vậy, đây là tất cả về kỹ thuật số chủ đề dự án xử lý hình ảnh , xử lý hình ảnh bằng Matlab và Python . Có một số Các bài báo của IEEE về xử lý ảnh hiện có trên thị trường và các ứng dụng xử lý hình ảnh liên quan đến y tế, nâng cao và phục hồi, truyền hình ảnh, xử lý màu hình ảnh, tầm nhìn của rô-bốt, v.v. Đây là một câu hỏi dành cho bạn, các bước liên quan là gì xử lý hình ảnh kỹ thuật số?