Bildbearbetningsprojekt för ingenjörsstudenter

Numera används 'Bildbehandling' vanligtvis av ett brett spektrum av applikationer och i olika typer av elektronik som datorer, digitalkameror, mobiltelefoner etc. Bildegenskaperna kan ändras med minsta investering som kontrastförbättring, gränsdetektering, intensitetsmätning och tillämpa olika matematiska funktioner för att förbättra bilden. Även om dessa metoder kan vara mycket inflytelserika kontrollerar konsumenten ofta bilder med dumpningen, men det är sällsynt att förstå de grundläggande värdena bakom den enkla bildbehandlingsrutinen. Även om detta kan vara lämpligt för vissa personer, leder det ofta till en bild som är mycket skadad. I den här artikeln kommer vi att diskutera grunderna för bildbehandling och projekt för digital bildbehandling med MATLAB , Pytonorm , etc.

Vad är bildbehandling?

Metoden för bildbehandling används för att göra vissa processer på en bild som en bildförbättring eller för att ta bort vissa funktionella data från bilden. Bildbehandling är en typ av signalbehandling , där ingången är en bild, såväl som utgången, är funktioner eller egenskaper kopplade till bilden.

Digital bildbehandling

För närvarande används bildbearbetningstekniken starkt i olika branscher, som används för att bilda kärnundersökningsregioner inom teknik såväl som i olika discipliner. I grund och botten diskuteras steg för steg bildbehandlingsstegen nedan.

• Klicka på bilden med hjälp av digitalkameror
• Studera och hantera bilden
• Bildens utgång kan ändras baserat på analysen av bilden.

Bildbehandling kan göras med hjälp av två metoder, nämligen analog bildbehandling och digital bildbehandling. Den primära tekniken för bildbehandling (analog) används för fotografier, utskrifter. Etc. Bildanalytiker använder olika grundläggande förståelse när de använder några av bildteknikerna. Tekniken för sekundär bildbehandling (Digital) hjälper till med digital bildanalys med hjälp av en dator.

Projekt för bildbehandling

Det följande lista över projekt för bildbehandling diskuteras nedan.

Projekt för bildbehandling

1). Raspberry Pi-baserad bollspårningsrobot

Detta projekt är van vid bygg en robot för bollspårning med Raspberry Pi. Här använder den här roboten en kamera för att fånga bilderna, samt för att utföra bildbehandling för att spåra bollen. Detta projekt använder en hallon pi kameramodul som en mikrokontroller för att spåra bollen och tillåter Python-koden för bildanalys.

2). Övervakningskontroll med Android-telefon

Detta projekt är mycket användbart för övervakning av offentliga platser som kontor, hem, med hjälp av en Android-app. Genom att använda detta kan man fånga bilder, övervaka och spela in livestreamande videor.

Det föreslagna systemet kräver en strömförsörjning, en Raspberry Pi, Pi-kamera och en Android-telefon. Och också en operativsystem baserat på Linux för Raspberry Pi & konfigurering av kamerafiler. Videon kan spelas in med hjälp av rörelseprogramvara där rörelsen finns i rummet.

3). Förfalskning upptäckt av medicinsk bild

Detta projekt används i sjukvården för falsk bildigenkänning för att bekräfta att bilden är associerad med den medicinska bilden eller inte.

Arbetsprincipen för detta projekt är på ett brusdiagram för en bild, använder ett felupplösningsfilter med flera upplösningar och ger utdata till klassificerare som extrem inlärnings- och stödvektor.

Bullerkartan bildas i en gränsberäkningskälla, eftersom klassificeringen och filtreringen slutförs i en kärnkälla för molnberäkning. På samma sätt fungerar detta projekt utan ansträngning. Kravet på bandbredd är också mycket rimligt för detta projekt.

4). Identifiering av mänsklig handling genom bildbehandling

Detta projekt används för att identifiera den mänskliga handlingen genom bildbehandling i realtid, och huvudintentionen är att kommunicera de identifierade gesterna med hjälp av kamerasystemet.

Detta system börjar med att känna igen den mänskliga handling som ges i databasen när den överför aktiveringstecken till kameraarrangemanget för inspelning och lagring av videoströmmen i systemet.

Processen med mönstermatchning används för att nu göra åtgärder från den inspelade videokonturen rakt. Bilden från videon är internt utvärderad av databasen och slutligen får o / p.

IEEE Digital Image Processing Projects

Tekniken för digital bildbehandling används för att förbättra kvaliteten på en bild genom att använda aritmetiska operationer. Projekten baserade på bildbearbetning involverar huvudsakligen bildändring & tvådimensionell signalidentifiering & förbättring av den genom kontrast med en normal signal. Listorna över IEEE digitala bildbehandlingsprojekt för ingenjörsstudenter innehåller följande.

• Rörliga fordon snabb och stark upptäckt i flygvideor med skjutbara fönster
• Borttagning av dis för undervattensbilder baserat på kontrast och förbättring av färg med hjälp av fusionsmetoden.
• Ansiktsigenkänningsbaserad bilduppsättning med samtidig funktion och ordbokslärande
• Analys av video för trafikövervakning
• Analys och upptäckt av spädbarnsgråt
• WSN-baserade palmer effektivt skydd från RPW-larver
• Erkännande av gång genom Active Energy Image & Gabor wavelet
• Erkännande av mänsklig aktivitet genom neurala nätverk
• Detektion av lungcancer med digital bildbehandling över CT-skannade bilder
• Polynominterpolationsbaserad kompression av fraktalbild
• Hybridklusterteknikbaserad segmentering av hjärntumör
• Fusionen av bild i medicinskt fält genom SVD Combining & Transform of Shearlet
• Jämförelse mellan pixelnivå och funktionsnivå med hjälp av bildfusionstekniker
• Klassificering av blomma genom neuralt nätverksbaserad bildbehandling
• Fusionen av bild i medicinskt fält med hjälp av Joint Sparse Technique
• En sammanslagning av satellitbild med snabba diskreta kurvtransformationer
• Förlustfri komprimeringsmetod för bild med kombinationstekniker
• Screening av näthinnesjukdom med hjälp av lokala binära mönster
• Riskorn som graderas genom bildbehandling
• Kvalitetsutvärdering av riskorn genom morfologiska tekniker

Bildbearbetningsprojekt med MATLAB

MATLAB eller matrislaboratorium är ett programmeringsspråk på hög nivå som låter dig utföra beräkningsmässigt krävande uppgifter snabbare än med andra programmeringsspråk som C, CPP, etc. Men MATLAB är mycket att förstå och användbart för snabba numeriska matrisberäkningar. Följande bildbearbetningsprojekt baseras på konceptet MATLAB.

MATLAB-projekt

1). Valutaidentifieringssystem

Identifieringen av olika länders valuta är mycket svår. Huvudsyftet med detta projekt är att hjälpa medborgarna att lösa detta problem. Men valutaidentifieringssystem baseras på bildanalys och räcker inte helt.

Processen med detta projekt gör både automatisk och stark, och detta system används som ett exempel på kinesiska renminbi (RMB) och Sweden SEK för att demonstrera teknikerna.

2). Intelligent trafikljusstyrning med bildbehandling

Dag för dag har trafikfrågan blivit ett stort problem i Indien på grund av det ökande antalet motorfordon. Av denna anledning måste man använda trafiksignalerna som kan göra realtidskontroll av trafikens kompakthet. Detta projekt använder ett arrangemang för bildbehandling för att styra trafiken på ett enkelt sätt genom att ta bilder av trafik vid korsningar. En steg-för-steg-procedur för att ändra trafikljusets varaktighet beror på trafiktätheten för korsningar vid en trafiksignal.

3). Bildreglage med MATLAB

Bildreglaget används för att styra tapeterna med handens rörelse med MATLAB. Denna uppgift kan slutföras genom att kombinera ett antal funktioner.

Detta projekt använder en webbkamera för att fånga bilden, och om bilden har en konsekvent bakgrund blir resultatet falskt. Så vi måste behålla bakgrunden konsekvent. Tillämpningarna i detta projekt inkluderar främst kontroll av hushållsapparater, hushållsapparater etc.

4). Automatiskt parkeringssystem

Numera finns det många städer över hela världen som står inför en hel del problem med fordonsparkering på grund av mindre tillgänglighet av parkeringsplatser, höga markpriser osv. För att lösa detta är här en lösning, nämligen ett automatiskt parkeringssystem.

Det föreslagna systemet används på offentliga platser som hotell, kontor, teatrar, hem, sjukhus, stadioner, flygplatser etc. Det finns flera fördelar med att använda detta system, eftersom det tar mindre plats, tar mindre tid att ta och levererar bil, säkerhet och säkerhet för fordonet från stölder.

MATLAB-baserade bildbehandlingsprojekt

Termen MATLAB står för MATrix LABoratory och det är fjärde generationens programmeringsspråk. Detta programmeringsspråk tillåter funktioner, matrismanipulationer, dataplottning, skapande av användargränssnitt, implementering av algoritmer etc. Detta språk används i applikationerna för bildbehandling, forskningsinstitut etc. Listan över MATLAB-baserade bildbehandlingsprojekt listas nedan.

• Erkännande av registreringsskylt genom bildbehandling & MATLAB
• Erkännande av ansiktsemotion i realtid med MATLAB
• Upptäckt av dåsig förare i realtid med MATLAB
• Erkännande av handstil med MATLAB & bildbehandling
• MATLAB-baserad detektion av njursten
• MATLAB-baserad verifiering av signatur
• Komprimering av färgbild med MATLAB
• MATLAB-baserad klassificering av bildkategori
• MATLAB-baserad detektion av hudcancer
• Märkningssystem för närvaro med hjälp av bildbehandling & MATLAB
• Detektion av levertumör med MATLAB
• IRIS Segmentering med MATLAB-kod
• Detektion av hudsjukdom med MATLAB
• Låg kostnad plattformsdesign och implementering för diagnostisk avbildning i realtid med MATLAB
• Biometriskt avkänningssystem med Unimodal & Multimodal med MATLAB
• MATLAB-baserad fixpunktaspektanalys för infrastruktursystem trådlöst med MATLAB
• Mobiltelefonkamerabaserad ljuskommunikation med MATLAB
• Modellering av perspektivförvrängning inom ansiktsbilder och bibliotek för objektspårning med MATLAB
• Styrning av intelligent trafikljus med MATLAB och bildbehandling
• Kontroll av skadedjur inom jordbruksfält med bildbehandling & MATLAB

Bildbearbetningsprojekt med Python

Python är ett programmeringsspråk på hög nivå och dess typiska bibliotek är stort såväl som omfattande. Det följande digital bildbehandling projekt baseras på begreppet Python.

Bildbearbetningsprojekt med Python

1). Textigenkänning i bilder av Python

Textigenkänning av en bild är ett mycket användbart steg för att återställa multimediainnehåll. Det föreslagna systemet används för att automatiskt upptäcka texten i bilder och ta bort horisontellt associerad text med svåra bakgrunder.

Detta projekt är baserat på applikationer som en färgminskningsteknik, en teknik för kantigenkänning, samt lokalisering av textområden och geometriska tillhörigheter. Texten på bilden innehåller mycket användbar information för olika typer av dokument.

Att ta bort text från en bild är ett svårt jobb. Texten detekteras och extraheras för läsarna utan problem. Detta projekt använder en snabb textlokaliseringsteknik för alla kanter som kan uppnås i bilden.

2). Driver Sleepiness Detection med Python

Ett nytt tillvägagångssätt för bilsäkerhet och säkerhet i ett autonomt område förväntas främst i bilsystemet. Numera har en dåsig bilolycka ökat. För att lösa detta problem finns här en projektlösning, nämligen förarvarningssystemet, som ger en varning genom att titta på varje förares ögon när han kör ett fordon.

3). Ansiktsavkänning med Python

Huvudsyftet med detta projekt är att upptäcka ansiktet i realtid och även att kontinuerligt spåra ansiktet. Detta är ett enkelt exempel för att upptäcka ansiktet med hjälp av python, och istället för ansiktsdetektering kan vi också använda vilket annat objekt som helst som vi väljer.

4). Erosion och utspädning av bilder

Det finns flera typer av morfologiska operationer tillgängliga för bildbehandling. Men bildbehandlingen kan göras med de vanligaste typerna av morfologiska operationer baserat på bildformen som Erosion & Dilation. Här används erosion för att minska funktionen hos en bild medan utvidgningen används för att öka ytan och betona egenskaperna hos ett objekt.

5). Tecknad film av en bild med Python

Under de senaste åren har bildkartomiseringsprogramvara använts för att konvertera den normala bilden till en tecknad bild. I denna process krävs kantavkänning och bilateralt filter. Det bilaterala används för att minska färgpaletten på en bild. Därefter kan vi använda kantavkänning på den här bilden för att skapa en mörkformad bild. Därför, äntligen, kan några knep gälla för denna bild för att få en tecknad bild.

IoT-baserade bildbehandlingsprojekt

Listan över bildbehandlingsprojekt baserade på IoT diskuteras nedan.

Hemsäkerhet med IoT & Digital bildbehandling

Detta projekt används för att utforma ett system som använder IoT & digital bildbehandling för att säkra hem. Detta system inkluderar en digitalkamera, sensor, mobil och dimma med databasen. Sensorer finns i dörrkarmen som varnar kameran för att klicka på en bild av en person som kommer in i huset, efter det skickar den personbilden till databladet i dimman.

Analysen av bilder kan utföras för att detektera och jämföra bilden med den lagrade. Om både den tagna bilden och den lagrade bilden inte matchar, ger den en varning till husägaren.

IoT & Convolutional Network Model based Bridge Crack Detection

Internet of things har utvecklats tillsammans med informationsteknik på grund av starka permeabilitetsegenskaper, många fördelar och flera applikationer. I strukturteknik spelar IoT en nyckelroll i utvecklingen av nätverksstrukturer. Det vanligaste hotet är sprickor för brosäkerhet. På grund av dessa sprickor har 90% av brokatastroferna inträffat. Så att identifiera brosprickor är mycket viktigt för att minska den strukturella katastrofen i tid. För att övervinna detta är detta IoT-baserade system för detektering av brosprickor inrättat för att förbättra bryggsäkerheten, liksom en riskfaktor kan minskas.

IoT & Fourier Descriptor-baserat detektionsområde för fordon för separering

Dag för dag har trafikolyckorna ökat allvarligt. Så för att övervinna dessa problem som fortkörning och trängsel krävs teknik. Fordonsdetektering och spårning med datorvision och IoT är mycket viktiga element i det intelligenta trafikövervakningssystemet.

Under bildsegmentering har vinkeln mellan fordonet och kameran en anslutning för att flytta fordonet. Detta projekt förbättrar detekteringsnoggrannheten hos fordon som använder kamerabilder. Områdena som rör sig extraheras genom skillnader mellan ramar. Om ett eller flera fordon överlappar varandra, måste du dela upp området. Denna teknik extraherar ett område som ska delas upp från områdets konturer. Men det är inte möjligt att dela fordon genom den extraherade konturen. Så en ny teknik implementeras för att separera platsen med Fourier-deskriptoren. Genom att använda denna teknik kan området detekteras.

Smart Health Care Kit med IoT och bildbehandling

Huvudkonceptet med detta projekt är att ge patienter som använder en IoT effektiv och bättre hälsovård. Så läkarna kan använda denna information och ger ett effektivt resultat. Detta projekt innehåller några funktioner för att observera patienten av läkaren var som helst och när som helst. I en nödsituation kan ett e-postmeddelande eller meddelande skickas till läkaren om patientens situation.

Smart Farming System med IoT

Det föreslagna systemet, nämligen smart jordbrukssystem, är utformat med IoT och detta system är till stor hjälp för jordbrukare. För klimatsituationer kan tröskelvärden fastställas som temperatur, fuktighet beroende på väderförhållandena i det specifika området. Det föreslagna systemet genererar bevattningsschemat beroende på detektering i realtid från fältet och väderförvaret.

Inbäddade systembaserade bildbehandlingsprojekt

Listan över inbäddade systembaserade bildbehandlingsprojekt diskuteras nedan.

ANPR-baserad avgiftsautomation med hjälp av bildbehandling

Detta projekt används för att utforma ett vägtullsystem automatiskt med ANPR eller automatisk registreringsskylt. I detta projekt används en bildbearbetningsteknik för att klicka på bilden på nummerskylten och konvertera bilden till text.

Detta system är utformat med en mikrokontroller för att analysera nummerskyltstexten och drar automatiskt av beloppet eftersom data redan kommer att lagras i databasen. När beloppet har dragits av får fordonsägaren ett meddelande.

Matlab-baserat erkännande av tumör

Bildbehandling används i olika medicinska applikationer. Det föreslagna systemet används för att utforma ett system för att detektera tumörpositionen baserat på bildprocessen och MATLAB.

Skydd av multimedia genom innehåll och fingeravtryck

För närvarande har multimediaskyddet ökat för att skydda distributionen av multimedia och immateriella rättigheter. Detta projekt använder både innehåll och fingeravtryck för att upptäcka multimedia. Genom att använda fingeravtryck från innehåll kan upphovsrättsintrång upptäckas när de publicerats på webbplatser. Ett innehållsfingeravtryck fångar egenskaperna för multimediainnehåll, som kan användas för att identifiera multimediaobjektet unikt. I detta projekt är en modulstruktur utformad för modellering och analys av fingeravtryckstekniker för innehåll.

Övervakning av vulkan med inbyggd ARM i avlägsna områden

Detta projekt utvecklar ett system, nämligen MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) genom fjärråtkomst och olika moduler anslutna i ett nätverk. Detta system är väldigt enkelt att konfigurera för både undersöknings- och övervakningsnätverk. Detta system fungerar genom att använda ett inbäddat system tillsammans med ett sensor- och kommunikationssystem. MVMS-systemet innehåller främst ett fjärrmodulnätverk (RMN) som tar emot data via en kabel / trådlösa länkar med hjälp av sensorer och lagrar dem på enorm kapacitetsstöd.

Genom att använda detta projekt kan ett system med flera parametrar utvecklas för att övervaka vulkanaktiviteten. Systemet ger åtkomst till fjärr- och olika moduler anslutna i ett nätverk. I detta projekt används en ARMTM-processor för att ge enorm flexibilitet i hårdvarudesign. Linux används som ett operativsystem för enkel utveckling av applikationen för styrning av kommunikation såväl som sensorer.

Embedded Control Systems Design & Implementation using Scilab

I detta projekt utvecklas en inbäddad plattform för att utforma inbyggda styrsystem. Dessa system utvecklas på ett snabbt och kostnadseffektivt sätt. Detta system kan byggas med programvara med öppen källkod, nämligen Scilab & Linux för att minska utvecklingskostnaden. När denna plattform ger en kombinerad miljö kan användaren utföra alla faser av utvecklingscykeln inom styrsystem. Så när prestanda förbättras potentiellt kan tiden för utvecklingen minskas.

Detta system används inom områdena industri, utbildning, instrument, optimering och bildbehandling. Dessutom kan detta system utvecklas där sensorer och ställdon används

Bildbearbetningsprojekt inom biomedicinsk teknik

Bildbearbetningsprojekt i biomedicinska och LabVIEW-bildbehandlingsprojekt diskuteras nedan.

Detektion av förfalskning medicinsk bild

Det föreslagna systemet, nämligen detektering av förfalskade bilder inom det medicinska området, används i sjukvården. Genom att använda detta system kan detekteringen av bilden göras oavsett om bilden ändras eller inte. Detta projekt är till stor hjälp särskilt i vårdavdelningen eftersom det finns många fall som registreras om ändringen av rapporterna för att dölja vissa brott. Så genom att använda detta projekt kan detta upptäckas.

Hadoop Framework-baserat hämtningssystem för medicinsk bild som används i Grid

Det föreslagna systemet kan implementeras med hjälp av Apache Hadoop-ramverket. Detta är en rutnätarkitektur med en öppen källkod, som sammanställer en mängd olika bildformat och etablerade mellan olika sjukhus för lagring, delning och hämtning av bilder.

Det finns olika prestandamätvärden som noggrannhet, tillförlitlighet, konfidentialitet, interoperabilitet och säkerhet förbättras. Genom att använda detta kan patientens integritet och användarautentisering uppnås.

I detta projekt används CBIR-algoritmen (Content-Based Image Retrieval) baserat på struktur för att hämta en effektiv bild. Denna systemprestanda kan kontrolleras med hjälp av Hadoop genom tre aktuella operativa noder. Den föreslagna systemhämtningstiden kan uppnås genom experimentella resultat.

En prototyp för blodtypning med bildbehandling

Processen för bestämning av blodtyp är nödvändig innan man hanterar blodtransfusion, men i vissa situationer är det viktigt att man snabbt hanterar blod på grund av risken för en persons liv. Under dessa krissituationer, ta reda på vilken typ av blod som är kritisk på grund av kortare tid.

För att lösa detta problem utvecklas det föreslagna systemet med bildbehandling. Detta system används för att bestämma blodtypen baserat på plattan test & bildbehandling metod. Hela analysförfarandet kan automatiseras med hjälp av detta system som används för blodfenotypning och ABO-Rh-blodtypning.

LabVIEW-baserad design av styrenhet för Quadcopter

Projektet, nämligen LabVIEW & bildbaserad styrdesign för quadcopter, används för att designa en autonom quadcopter. Detta är ett vertikalt landningsfordon med fyra rotorer. Denna fyrkopter kan styras exakt genom LabVIEW-programmering och bildbehandling.

Autonom fruktplockningsrobot med LabVIEW

Huvudmålet med detta projekt är att designa en autonom robot för att plocka frukt. Detta projekt kan utformas med bildbehandling & LabVIEW för styrning av robotarmen. Baserat på den fångade bilden styr detta projekt robotarmens grepp för att plocka upp frukterna.

Cancerupptäckt genom humant blodprov med mikroskopiska bilder

Detta projekt används för att upptäcka typen av leukemi genom provbilden av mikroskopiskt blod. Projektet innehåller några funktioner i mikroskopiska bilder som att undersöka strukturförändringar, färger, geometri etc. Detta system måste vara konsekvent, effektivt, bearbetningstiden är mindre, mindre fel, noggrannheten är hög, mindre kostnad och stark för olika individer samtidigt som man samlar in prover etc.

Genom att extrahera informationen från blodprovsbilder finns det många fördelar för människor som att förutsäga, behandla och lösa blodsjukdomar utan dröjsmål för en patient.

Några fler bildbearbetningsprojekt inom det medicinska området är

• CNN-baserad klassificering av blodkroppar
• Raspberry Pi-baserad endoskopi med låg kostnad
• Detektion av hudcancer
• Retinopati hos diabetiker med djupinlärning
• FPGA-baserad segmentering av hjärntumör
• Bildfusion inom medicinskt område genom FPGA
• Komprimering av medicinsk bild utan förlust
• Detektion av glaukom med Opencv & MATLAB
• Upptäckt av njursten genom ultraljud
• Detektion av tuberkulos i röntgenstrålar
• Detektion av bröstcancer genom djupinlärning
• Matlab-baserad detektion av lungnodul

Listan över miniprojekt för bildbehandling innehåller följande.

• Bilder Erosion och utspädning
• Musprojekt baserat på Computer Vision
• Parkeringssystem för fordon automatiskt med hjälp av bildbehandling
• Text Scanner baserad på datorvision
• Identifiering av mänsklig handling genom bildbehandling
• Smart Selfie med datorvision
• Bild Tecknad film med Python
• Robot för bollspårning med Raspberry Pi
• Pythonbaserad detektering av sömnighet hos föraren
• Bildbehandling baserad styrning av intelligent trafikljus

IEEE-bildbehandlingsprojekt baserade på Python

Listan över IEEE-bildbehandlingsprojekt baserade på Python innehåller följande.

• Mixed Convolution & Residual Network-based Recognition of Eye
• IRIS Recognition Konceptuell vy genom bildbehandlingstekniker
• Förutsägelse av dolda fingeravtrycksvärden
• Neurala nätverk med djup konvolution för erkännande av mänsklig handling med djupkartor och hållningar
• LSB-metodutveckling i färgade bilder med mask
• MSB-förutsägelsebaserad teknik för vändbar datadöljning med hög kapacitet för krypterade bilder
• Dölja informationen om ett effektivt kvantum som används för medicinsk bilddelning på distans
• Malaria-parasitdetektering genom digital bildbehandling
• Identifiering av människan från freestyle promenader med gångart baserat på hållning
• Minskning av icke-linjär dimensionalitet för bildklassificering baserat på Manifold Learning
• Klassificering av djur genom ansiktsbilder med fusion på poängnivå
• Delning av visuella hemliga system genom att kryptera många bilder
• System för design av biometriskt erkännande genom bildbehandling
• Upptäckt av leende i naturen genom transferlärande
• Palm Print Images Segmentation Aided by Computer for Biometric Research
• Identifieringssystem för växtbladsjukdom
• Småbarns fingeravtrycksidentifiering
• Digital dermatologi
• Utvärdering av Deep Convolution Neural Networks för klassificering av material
• Erkännande av ansiktsuttryck med 2D Gabor-filter

Android-baserade bildbehandlingsprojekt

Listan över Android-baserade bildbearbetningsprojekt innehåller följande.

• Ansiktsigenkänning baserat på Android & bildbehandling
• Telemedicinskt system som använder en mobil hjärt
• Jämförelse av prestationer i datareduktionsmetoder
• Säkerhetsvideosändning via WiMAX inom fordonskommunikation
• Styrning av robot för lokalisering med Android Smartphone
• Utformning av lågeffektsystem för avkänning av människor
• Utvärdering av Empirical for Digit Recognition Approaches med Android
• Smart Farming System med IoT & Android

-Det handlar alltså om digitalt ämnen för bildbehandling , bildbehandling med Matlab och Pytonorm . Det finns flera IEEE-papper om bildbehandling som finns på marknaden, och applikationerna för bildbehandling involverad i medicinsk, förbättring och återställning, bildöverföring, bearbetning av bildfärg, visionen om en robot etc. Här är en fråga till dig, vilka steg är involverade i digital bildbehandling?