Mühendislik Öğrencileri için Görüntü İşleme Projeleri

Mühendislik Öğrencileri için Görüntü İşleme Projeleri

Günümüzde “Görüntü işleme” normalde çok çeşitli uygulamalar tarafından ve bilgisayarlar, dijital kameralar, cep telefonları vb. Gibi farklı elektronik türlerinde kullanılmaktadır. Görüntü özellikleri kontrast iyileştirme, sınır algılama gibi en az yatırımla değiştirilebilir, görüntüyü geliştirmek için yoğunluk ölçümü ve farklı matematiksel işlevler uygulayın. Bu yöntemler çok etkili olabilse de, tüketici sık sık görüntüleri dökümle kontrol eder, ancak zahmetsiz görüntü işleme rutininin arkasındaki temel değerleri anlamak nadirdir. Bu bazı kişiler için uygun olsa da, sıklıkla büyük ölçüde bozuk bir resme yol açar. Bu yazıda, görüntü işlemenin temellerini tartışacağız ve MATLAB kullanarak dijital görüntü işleme projeleri , Python , vb.

Görüntü İşleme nedir?

Görüntü işleme yöntemi, görüntü geliştirme gibi bir resim üzerinde bazı işlemler yapmak veya görüntüden bazı işlevsel verileri kaldırmak için kullanılır. Görüntü işleme bir tür sinyal işleme , girdinin bir resim olduğu yerde çıktının yanı sıra, görüntüyle bağlantılı özellikler veya özelliklerdir.




Dijital görüntü işleme

Dijital görüntü işleme



Şu anda, görüntü işleme tekniği farklı endüstrilerde oldukça kullanılıyor ve mühendislikte ve farklı disiplinlerde de çekirdek araştırma bölgeleri oluşturmak için kullanılıyor. Temel olarak, adım adım görüntü işleme adımları aşağıda tartışılmaktadır.

  • Dijital kamera kullanarak resme tıklayın
  • Görüntünün incelenmesi ve çalıştırılması
  • Görüntünün çıktısı, görüntünün analizine göre değiştirilebilir.

Görüntü işleme, analog görüntü işleme ve dijital görüntü işleme olmak üzere iki yöntem kullanılarak yapılabilir. Birincil görüntü işleme (analog) tekniği fotoğraflar ve çıktılar için kullanılır. Vb Görüntü analisti, bazı görüntü tekniklerini kullanırken farklı anlayış temelleri kullanır. İkincil görüntü işleme (Dijital) tekniği, bir PC kullanarak dijital görüntü analizine yardımcı olacaktır.



Görüntü İşleme Projeleri

Devamındaki görüntü işleme projeleri listesi aşağıda tartışılmaktadır.

Görüntü İşleme Projeleri

Görüntü İşleme Projeleri

1). Raspberry Pi tabanlı Top İzleme Robotu

Bu proje, bir Robot inşa et Raspberry Pi kullanarak top izleme için. Bu robot, görüntüleri yakalamak ve topu izlemek için görüntü işleme yapmak için bir kamera kullanıyor. Bu proje kullanır ahududu pi kamera modülü, topu izlemek için bir mikro denetleyici olarak ve görüntü analizi için Python koduna izin verir.




2). Android Telefon ile Gözetim Kontrolü

Bu proje, bir Android uygulaması kullanarak ofisler, evler gibi halka açık yerleri izlemek için çok kullanışlıdır. Bunu kullanarak görüntüleri yakalayabilir, canlı akış videolarını izleyebilir ve kaydedebilir.

Önerilen sistem bir güç kaynağı, bir Raspberry Pi, Pi kamera ve bir android telefon gerektirir. Ve ayrıca bir Linux tabanlı işletim sistemi Raspberry Pi ve kamera dosyalarının yapılandırılması için. Hareketin odada olduğu yerde hareket yazılımı yardımı ile video kaydedilebilir.

3). Tıbbi Görüntüde Sahtecilik Tespiti

Bu proje, sağlık sisteminde görüntünün tıbbi görüntü ile ilişkili olup olmadığını doğrulamak için sahte görüntü tanıma amacıyla kullanılmaktadır.

Bu projenin çalışma prensibi bir görüntünün gürültü çizelgesi üzerindedir, çok çözünürlüklü bir arıza filtresi kullanır ve aşırı öğrenme ve destek vektörü gibi çıktıları sınıflandırıcılara verir.

Gürültü haritası, bir sınır hesaplama kaynağında oluşturulurken, sınıflandırma ve filtreleme çekirdek bir bulut bilgi işlem kaynağında tamamlanır. Benzer şekilde, bu proje de zahmetsizce çalışıyor. Bant genişliği gereksinimi de bu proje için oldukça makul.

4). İnsan Eyleminin Görüntü İşleme ile Tanımlanması

Bu proje, gerçek zamanlı olarak görüntü işleme yoluyla insan eylemini tanımlamak için kullanılır ve ana amaç, kamera sistemini kullanarak tanımlanan hareketleri iletmektir.

Bu sistem, etkinleştirme işaretlerini sistemdeki video akışını kaydetmek ve depolamak için kamera düzenlemesine iletirken veritabanında verilen insan eylemini tanımaya başlar.

Desen eşleştirme işlemi artık doğrudan kaydedilen video taslaklarından eylemler için kullanılmaktadır. Videodan alınan görüntü veritabanı tarafından stajyer olarak değerlendirilir ve son olarak o / p elde edilir.

IEEE Dijital Görüntü İşleme Projeleri

Dijital görüntü işleme tekniği, aritmetik işlemler uygulayarak bir görüntünün kalitesini artırmak için kullanılır. Görüntü işlemeye dayalı projeler temel olarak görüntü modifikasyonu ve iki boyutlu sinyal tanımlamayı ve normal bir sinyalle kontrast oluşturarak bunu iyileştirmeyi içerir. Mühendislik öğrencileri için IEEE dijital görüntü işleme projelerinin listeleri aşağıdakileri içerir.

  • Kayar Pencereli Hava Videolarında Hareketli Araçlar Hızlı ve Güçlü Algılama
  • Füzyon Yöntemi Kullanılarak Kontrast ve Renk İyileştirmesine Dayalı Sualtı Görüntüleri için Bulanıklığın Giderilmesi.
  • Eşzamanlı Özellik ve Sözlük Öğrenme ile Yüz Tanıma tabanlı Görüntü Seti
  • Trafik İzleme için Video Analizi
  • Bebek Ağlamasının Analizi ve Tespiti
  • WSN tabanlı Palms RPW Larvalarından Verimli Koruma
  • Aktif Enerji Görüntüsü ve Gabor dalgacık yoluyla Yürüyüşün Tanınması
  • İnsan Aktivitesinin Sinir Ağları Yoluyla Tanınması
  • CT Tarama Görüntüleri Üzerinden Dijital Görüntü İşleme ile Akciğer Kanseri Tespiti
  • Fraktal Görüntünün Polinom İnterpolasyonuna Dayalı Sıkıştırılması
  • Hibrit Kümeleme Tekniğine Dayalı Beyin Tümörü Segmentasyonu
  • Shearlet'in SVD Kombinasyonu ve Dönüşümü Yoluyla Tıbbi Alandaki Görüntünün Füzyonu
  • Görüntü Birleştirme Tekniklerini Kullanan Piksel Seviyesi ve Özellik Seviyesi Karşılaştırması
  • Çiçeğin Sinir Ağı Tabanlı Görüntü İşleme Yoluyla Sınıflandırılması
  • Görüntünün Tıbbi Alanda Ortak Seyrek Tekniği Kullanılarak Birleştirilmesi
  • Hızlı Ayrık Curvelet Dönüşümleri ile Uydu Görüntüsünün bir birleşimi
  • Kombinasyon Teknikleriyle Görüntü için Kayıpsız Sıkıştırma Yöntemi
  • Yerel İkili Örüntüler Kullanılarak Retina Hastalığının Taranması
  • Görüntü İşleme Yoluyla Pirinç Tanelerinin Sınıflandırılması
  • Morfolojik Tekniklerle Pirinç Taneleri Kalite Değerlendirmesi

MATLAB kullanarak Görüntü İşleme Projeleri

MATLAB veya matris laboratuvarı, C, CPP, vb. Gibi diğer programlama dillerinden daha hızlı hesaplama gerektiren görevleri yürütmenize izin veren yüksek seviyeli bir programlama dilidir. Ancak MATLAB, hızlı sayısal matris hesaplamaları için çok anlaşılır ve kullanışlıdır. Aşağıdaki görüntü işleme projeleri MATLAB konseptine dayanmaktadır.

MATLAB Projeleri

MATLAB Projeleri

1). Para Birimi Tanımlama Sistemi

Farklı ülkelerin para birimlerinin belirlenmesi çok zordur. Bu projenin temel amacı vatandaşların bu sorunu çözmelerine yardımcı olmaktır. Ancak para birimi tanımlama sistemleri, görüntü analizine dayanır ve tamamen yeterli değildir.

Bu projenin süreci hem otomatik hem de güçlü hale getiriyor ve bu sistem teknikleri göstermek için Çin renminbi (RMB) ve İsveç SEK'in bir örneği olarak kullanıyor.

2). Görüntü İşlemeyi Kullanan Akıllı Trafik Işığı Kontrolü

Hindistan'da motorlu taşıt sayısının artması nedeniyle gün geçtikçe trafik sorunu büyük bir sorun haline geldi. Bu nedenle, trafiğin yoğunluğunun gerçek zamanlı kontrolünü yapabilen trafik sinyallerini kullanmak gerekir. Bu proje, kavşaklardaki trafik görüntülerini yakalayarak trafiği kolay bir şekilde kontrol etmek için bir görüntü işleme düzenlemesi kullanır. Trafik ışığının süresini değiştirmek için adım adım prosedür, bir trafik sinyalindeki kavşakların trafik yoğunluğuna bağlıdır.

3). MATLAB kullanan Image Slider

Resim kaydırıcı projesi, MATLAB kullanarak duvar kağıtlarını elin hareketiyle kontrol etmek için kullanılır. Bu görev, bir dizi işlevi birleştirerek tamamlanabilir.

Bu proje, görüntüyü yakalamak için bir web kamerası kullanır ve görüntünün tutarlı bir arka planı varsa, sonuç yanlış olur. Dolayısıyla arka planı tutarlı bir şekilde korumalıyız. Bu projenin uygulamaları ağırlıklı olarak ev aletleri kontrolü, ev aletleri vb.

4). Otomatik Araç Park Sistemi

Günümüzde dünya çapında birçok şehir, park yerlerinin daha az bulunması, yüksek arazi fiyatları vb. Nedeniyle araç park etme konusunda birçok sorunla karşı karşıya. Burada bu sorunun üstesinden gelmek için bir çözüm, yani otomatik bir otopark sistemi var.

Önerilen sistem, oteller, ofisler, tiyatrolar, evler, hastaneler, stadyumlar, havaalanları vb. Gibi halka açık yerlerde kullanılmaktadır. Bu sistemi kullanmanın daha az yer kaplaması, daha az zaman alması ve teslim etmesi gibi avantajları vardır. hırsızlıktan araç için araba, güvenlik ve güvenlik.

MATLAB tabanlı Görüntü İşleme Projeleri

MATLAB terimi, MATrix LABoratory'ın kısaltmasıdır ve 4. nesil programlama dilidir. Bu programlama dili işlevlere, matris işlemlerine, veri çizimine, kullanıcı arayüzünün oluşturulmasına, algoritmaların uygulanmasına vb. İzin verir. Bu dil, görüntü işleme, araştırma enstitüleri vb. Uygulamalarında kullanılır. MATLAB tabanlı görüntü işleme projelerinin listesi aşağıda listelenmiştir.

  • Görüntü İşleme ve MATLAB ile Plaka Tanıma
  • MATLAB kullanarak Gerçek Zamanlı Yüz Duygusunun Tanınması
  • MATLAB ile Gerçek Zamanlı Uykulu Sürücünün Tespiti
  • MATLAB ve Görüntü İşleme ile El Yazısının Tanınması
  • Böbrek Taşının MATLAB Tabanlı Tespiti
  • MATLAB tabanlı İmza Doğrulaması
  • MATLAB kullanarak Renkli Görüntünün Sıkıştırılması
  • MATLAB tabanlı Görüntü Kategorisinin Sınıflandırılması
  • MATLAB tabanlı Cilt Kanseri Tespiti
  • Görüntü İşleme ve MATLAB kullanarak Katılım İşaretleme Sistemi
  • MATLAB kullanarak Karaciğer Tümörünün Saptanması
  • MATLAB Kodu kullanarak IRIS Segmentasyonu
  • MATLAB kullanarak Deri Hastalığının Tespiti
  • MATLAB ile Gerçek Zamanlı Tanısal Görüntüleme için Düşük Maliyetli Platform Tasarımı ve Uygulaması
  • MATLAB ile Unimodal ve Multimodal ile Biyometrik Algılama Sistemi
  • MATLAB ile Kablosuz Olarak Altyapı Sistemleri için MATLAB Tabanlı Sabit Noktalı Açı Analizi
  • MATLAB ile Cep Telefonu Kamera Tabanlı Işık İletişimi
  • MATLAB ile Nesne İzleme için Yüz Görüntülerinde ve Kitaplıkta Perspektif Bozulmasının Modellenmesi
  • MATLAB ve Görüntü İşleme ile Akıllı Trafik Işığının Kontrolü
  • Tarım Alanındaki Zararlıların Görüntü İşleme ve MATLAB ile Kontrolü

Python kullanarak Görüntü İşleme Projeleri

Python, üst düzey bir programlama dilidir ve tipik kitaplığı çok büyük olduğu kadar kapsamlıdır. Devamındaki dijital görüntü işleme projeler Python konseptine dayanmaktadır.

Python ile görüntü işleme Projeleri

Python ile Görüntü İşleme Projeleri

1). Python ile Görüntülerde Metin Tanıma

Bir görüntünün metin tanıması, multimedya içeriğinin kurtarılmasını sağlamak için çok yararlı bir adımdır. Önerilen sistem, resimlerdeki metni otomatik olarak algılamak ve yatay olarak ilişkili metni zor arka planlarla kaldırmak için kullanılır.

Bu proje, bir renk azaltma tekniği, bir kenar tanıma tekniği ile metin alanlarının ve geometrik eşyaların yerelleştirilmesi gibi uygulamalara dayanmaktadır. Görseldeki metin, farklı belge türleri için çok yararlı bilgiler içerir.

Bir görüntüden metnin kaldırılması zor bir iştir. Metin algılanır ve herhangi bir sorun yaşanmadan okuyucular için çıkarılır. Bu proje, görüntüdeki tüm ulaşılabilir kenarlar için hızlı bir metin yerelleştirme tekniği kullanır.

2). Python kullanarak Sürücü Uykululuk Algılama

Özerk bir alanda otomobil güvenliği ve güvenliğine yönelik yeni bir yaklaşım, öncelikle otomotiv sisteminde beklenmektedir. Günümüzde, bir otomobilin uykulu sürüş kazası artmıştır. Bu sorunun üstesinden gelmek için işte bir araç kullanırken her sürücünün gözünü izleyerek uyarı veren sürücü uyarı sistemi adlı bir proje çözümü.

3). Python kullanarak Yüz Algılama

Bu projenin temel amacı, yüzü gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve aynı zamanda yüzü sürekli takip etmektir. Bu, python kullanarak yüzü algılamanın kolay bir örneğidir ve yüz algılama yerine, seçtiğimiz herhangi bir başka nesneyi de kullanabiliriz.

4). Görüntülerin Erozyonu ve Genişlemesi

Görüntü işleme için çeşitli morfolojik işlem türleri mevcuttur. Ancak, görüntü işleme, Erozyon ve Genişleme gibi görüntü şekline dayalı en yaygın morfolojik işlemler kullanılarak yapılabilir. Burada erozyon bir görüntünün özelliğini azaltmak için kullanılırken, genişleme bir nesnenin alanını artırmak ve özelliklerini vurgulamak için kullanılır.

5). Python kullanarak bir Görüntünün Çizimi

Son birkaç yılda, normal görüntüyü bir çizgi film görüntüsüne dönüştürmek için görüntü kartomizer yazılımı kullanıldı. Bu süreçte kenar algılama ve çift taraflı filtre gereklidir. İki taraflı filtre kullanılır bir görüntünün renk paletini küçültün. Daha sonra koyu şekilli bir görüntü oluşturmak için bu görüntüye kenar algılama uygulayabiliriz. Bu nedenle, son olarak, bu görüntünün bir çizgi film görüntüsü elde etmesi için bazı hileler uygulanabilir.

IoT tabanlı Görüntü İşleme Projeleri

IoT'ye dayalı görüntü işleme projelerinin listesi aşağıda tartışılmaktadır.

IoT ve Dijital Görüntü İşleme kullanarak Ev Güvenliği

Bu proje, evin güvenliğini sağlamak için IoT ve dijital görüntü işleme kullanan bir sistem tasarlamak için kullanılır. Bu sistem bir dijital kamera, sensör, mobil ve veritabanı ile sis içerir. Sensörler, eve giren bir kişinin görüntüsüne tıklaması için kameraya uyarı veren kapı çerçevesine yerleştirilmiş, ardından kişi görüntüsünü sis içindeki veri sayfasına gönderiyor.

Görüntülerin analizi, görüntüyü depolanan görüntü ile karşılaştırmanın yanı sıra algılamak için de gerçekleştirilebilir. Hem yakalanan görüntü hem de saklanan görüntü eşleşmezse, ev sahibine bir uyarı verir.

IoT ve Evrişimli Ağ Modeli tabanlı Köprü Çatlak Algılama

Nesnelerin interneti, güçlü geçirgenlik özellikleri, birçok fayda ve çeşitli uygulamalar nedeniyle bilgi teknolojisi ile birlikte gelişmektedir. Yapısal mühendislikte IoT, ağ yapılarının geliştirilmesinde önemli bir rol oynar. En sık karşılaşılan tehdit, köprü güvenliği için çatlaktır. Bu çatlaklar nedeniyle köprü felaketlerinin% 90'ı meydana gelmiştir. Bu nedenle, köprü çatlaklarının belirlenmesi, yapısal felaketi zamanında azaltmak için çok önemlidir. Bunun üstesinden gelmek için, bu IoT tabanlı köprü çatlak algılama sistemi, köprü güvenliğini artırmak için kurulur ve bir risk faktörü azaltılabilir.

IoT ve Fourier Tanımlayıcı tabanlı Ayırma için Araç Algılama Alanı

Gün geçtikçe trafik kazaları ciddi şekilde arttı. Bu yüzden hız ve tıkanıklık gibi bu sorunların üstesinden gelmek için teknoloji gerekiyor. Bilgisayarla görme ve IoT kullanarak araç algılama ve izleme, akıllı trafik izleme sisteminde çok önemli unsurlardır.

Görüntü bölümleme sırasında, araç ve kamera arasındaki açı, aracı hareket ettirmek için bir bağlantıya sahip olacaktır. Bu proje, kamera görüntülerini kullanan araçların algılama doğruluğunu artırır. Hareket eden alanlar çerçeveler arası farklılıklar yoluyla çıkarılacaktır. Bir alan gibi bir veya daha fazla araç örtüşüyorsa, alanı bölmeniz gerekir. Bu teknik, alan taslağından bölünecek bir alanı çıkaracaktır. Ancak araçları çıkarılan ana hattan ayırmak mümkün değildir. Bu nedenle, yeri Fourier tanımlayıcısını kullanarak ayırmak için yeni bir teknik uygulanır. Bu tekniği kullanarak alan tespit edilebilir.

IoT ve Görüntü İşleme kullanan Akıllı Sağlık Bakım Seti

Bu projenin ana konsepti, IoT kullanan hastalara verimli ve daha iyi sağlık hizmetleri vermektir. Böylece doktorlar bu bilgiyi kullanabilir ve verimli bir sonuç verebilir. Bu proje, hastayı doktor tarafından her yerden ve her zaman gözlemlemek için bazı özellikler içermektedir. Acil bir durumda hastanın durumu ile ilgili doktora e-posta veya mesaj gönderilebilir.

IoT kullanan Akıllı Tarım Sistemi

Önerilen sistem, yani akıllı tarım sistemi IoT ile tasarlanmıştır ve bu sistem çiftçiler için çok yararlıdır. İklim durumları için, o bölgenin hava koşullarına bağlı olarak sıcaklık, nem gibi eşik değerleri sabitlenebilir. Önerilen sistem, tarladan ve hava durumu havuzundan gerçek zamanlı veri tespitine bağlı olarak sulama programını oluşturacaktır.

Gömülü Sistem tabanlı Görüntü İşleme Projeleri

Gömülü sistem tabanlı görüntü işleme projelerinin listesi aşağıda tartışılmaktadır.

Görüntü İşleme kullanarak ANPR tabanlı Ücretli Otomasyon

Bu proje, ANPR veya otomatik plaka tanımayı kullanarak otomatik olarak bir geçiş ücreti ödeme sistemi tasarlamak için kullanılır. Bu projede, plakanın görüntüsüne tıklamak ve bu görüntüyü metne dönüştürmek için bir görüntü işleme tekniği kullanılmıştır.

Bu sistem, numara plakası metnini analiz etmek için bir mikrodenetleyici ile tasarlanmıştır ve veriler zaten veritabanında saklanacağı için miktarı otomatik olarak düşürür. Tutar düşüldükten sonra araç sahibi bir mesaj alacaktır.

Matlab Tabanlı Tümör Tanıma

Görüntü işleme, farklı tıbbi uygulamalarda kullanılmaktadır. Önerilen sistem, görüntü sürecine ve MATLAB'a dayalı olarak tümör pozisyonunu tespit etmek için bir sistem tasarlamak için kullanılır.

İçerik ve Parmak İzleriyle Multimedya Koruması

Şu anda, multimedya ve fikri mülkiyetin dağıtımını korumak için multimedya koruması artmaktadır. Bu proje, multimedyayı algılamak için içeriği ve parmak izlerini kullanır. İçerik parmak izlerini kullanarak, web sitelerinde yayınlandıktan sonra telif hakkı ihlalleri tespit edilebilir. Bir içerik parmak izi, multimedya nesnesini benzersiz şekilde tanımlamak için kullanılabilen multimedya içeriği özelliklerini yakalar. Bu projede, içeriğe yönelik parmak izi tekniklerinin modellenmesi ve analizi için modüler bir yapı tasarlanmıştır.

Uzak Alanlarda Gömülü ARM kullanarak Volkanın İzlenmesi

Bu proje, uzaktan erişim ve bir ağa bağlı farklı modüller aracılığıyla MVMS (İzleme Volkanik Çok Parametreli Sistem) adlı bir sistem geliştirir. Bu sistemin hem araştırma hem de izleme ağı için kurulması çok basittir. Bu sistem, bir sensör ve iletişim sistemi ile birlikte gömülü bir sistem kullanarak çalışır. MVMS sistemi temelde, verileri sensörleri kullanarak bir kablo / kablosuz bağlantılar aracılığıyla alan ve bunları büyük kapasite desteğinde depolayan bir uzak modül ağı (RMN) içerir.

Bu projeyi kullanarak, volkanik aktivitenin izlenmesi için çok parametreli bir sistem geliştirilebilir. Sistem, bir ağa bağlı uzak ve farklı modüllere erişim sağlar. Bu projede, donanım tasarımında büyük esneklik sağlamak için bir ARMTM işlemci kullanılmıştır. Linux, iletişimleri ve sensörleri kontrol etmek için uygulamanın kolay geliştirilmesi için bir işletim sistemi olarak kullanılır.

Scilab kullanarak Gömülü Kontrol Sistemleri Tasarımı ve Uygulaması

Bu projede, gömülü kontrol sistemlerinin tasarımı için gömülü bir platform geliştirilmiştir. Bu sistemler hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde geliştirilir. Bu sistem, geliştirme maliyetini düşürmek için Scilab & Linux adlı açık kaynaklı bir yazılımla kurulabilir. Bu platform birleşik bir ortam sağladığında, kullanıcı, geliştirme döngüsünün tüm aşamalarını kontrol sistemleri içinde gerçekleştirebilir. Dolayısıyla, performans potansiyel olarak iyileştirildiğinde, geliştirme için harcanan süre azaltılabilir.

Bu sistem endüstriyel, eğitim, enstrüman, optimizasyon ve görüntü işleme alanlarında kullanılmaktadır. Ayrıca bu sistem sensörlerin ve aktüatörlerin kullanıldığı yerlerde geliştirilebilir.

Biyomedikal Mühendisliğinde Görüntü İşleme Projeleri

Biyomedikal ve LabVIEW görüntü işleme projelerindeki görüntü işleme projeleri aşağıda tartışılmaktadır.

Sahte Tıbbi Görüntü Tespiti

Önerilen sistem yani tıbbi alanda sahtecilik görüntülerinin tespiti sağlık sisteminde kullanılmaktadır. Bu sistem kullanılarak görüntünün değişip değişmediğine bakılmaksızın görüntünün tespiti yapılabilmektedir. Bu proje özellikle sağlık departmanında çok faydalıdır çünkü bazı suçları gizlemek için raporların değiştirilmesiyle ilgili kayıtlı birçok vaka vardır. Yani bu projeyi kullanarak bu tespit edilebilir.

Grid'de kullanılan Tıbbi Görüntü için Hadoop Framework tabanlı Erişim Sistemi

Önerilen sistem, Apache Hadoop çerçevesi kullanılarak uygulanabilir. Bu, çeşitli görüntü formatlarını derleyen ve görüntüleri depolamak, paylaşmak ve almak için farklı hastaneler arasında oluşturulmuş açık kaynaklı bir ızgara mimarisidir.

Doğruluk, güvenilirlik, gizlilik, birlikte çalışabilirlik ve güvenlik gibi farklı performans ölçümleri vardır. Bunu kullanarak hasta gizliliği ve kullanıcı kimlik doğrulaması sağlanabilir.

Bu projede, etkili bir görüntünün elde edilmesi için dokuya dayalı CBIR (Content-Based Image Retrieval) algoritması kullanılmıştır. Bu sistem performansı, Hadoop'un yardımıyla, mevcut üç etkin düğüm aracılığıyla kontrol edilebilir. Önerilen sistem erişim süresi deneysel sonuçlarla elde edilebilir.

Görüntü İşlemeyi Kullanan Kan Yazma Prototipi

Kan naklini yönetmeden önce kan grubu belirleme süreci gereklidir, ancak bazı durumlarda kişinin yaşamı riskinden dolayı kanın hızla yönetilmesi şarttır. Bu kriz koşullarında, daha az zaman olduğu için kan türünün kritik olduğunu öğrenin.

Bu sorunun üstesinden gelmek için önerilen sistem görüntü işleme kullanılarak geliştirilmiştir. Bu sistem, plaka testi ve görüntü işleme yöntemine göre kan grubunu belirlemek için kullanılır. Kan fenotiplemesi ve ABO-Rh kan tiplemesi için kullanılan bu sistemin yardımıyla tüm analiz prosedürü otomatikleştirilebilir.

Quadcopter için Kontrolörün LabVIEW Tabanlı Tasarımı

Quadcopter için LabVIEW ve görüntü işleme tabanlı kontrolör tasarımı adlı proje, otonom bir quadcopter tasarlamak için kullanılıyor. Bu, dört rotorlu dikey iniş yapan bir araçtır. Bu quadcopter, LabVIEW programlama ve görüntü işleme yoluyla hassas bir şekilde kontrol edilebilir.

LabVIEW kullanarak Otonom Meyve Toplama Robotu

Bu projenin temel amacı, meyve toplamak için otonom bir robot tasarlamaktır. Bu proje, robot kolunu kontrol etmek için görüntü işleme ve LabVIEW ile tasarlanabilir. Yakalanan görüntüye göre, bu proje meyveleri toplamak için robotik kolları kontrol ediyor.

Mikroskobik Görüntüler Kullanılarak İnsan Kan Örneği Yoluyla Kanser Tespiti

Bu proje, mikroskobik kan örneği aracılığıyla lösemi türünü tespit etmek için kullanılır. Proje, doku, renk, geometri vb. Değişikliklerin incelenmesi gibi mikroskobik görüntülerin bazı özelliklerini içerir. Bu sistem tutarlı, verimli, işlem süresi daha az, daha az hata, doğruluk yüksek, daha az maliyetli ve toplama sırasında farklı kişiler için güçlü olmalıdır. örnekler vb.

Bilgileri kan örneği görüntülerinden çıkararak, bir hasta için gecikmeden kan hastalıklarını tahmin etme, tedavi etme ve çözme gibi birçok faydası vardır.

Tıp alanında daha fazla görüntü işleme projesi

  • CNN tabanlı Kan Hücresi Sınıflandırması
  • Düşük Maliyetli Raspberry Pi Tabanlı Endoskopi
  • Deri Kanserinin Saptanması
  • Derin Öğrenme ile Diyabetik Retinopatisi
  • Beyin Tümörünün FPGA Tabanlı Segmentasyonu
  • FPGA aracılığıyla Tıbbi Alanda Görüntü Birleştirme
  • Tıbbi Görüntünün Kayıpsız Sıkıştırılması
  • Opencv ve MATLAB kullanarak Glokom tespiti
  • Böbrek Taşlarının Ultrason ile Tespiti
  • Röntgende Tüberküloz Tespiti
  • Derin Öğrenme ile Meme Kanserinin Saptanması
  • Matlab tabanlı Akciğer Nodülü Tespiti

Listesi görüntü işleme mini projeler aşağıdakileri içerir.

  • Görüntüler Erozyon ve Genişleme
  • Bilgisayarla Görmeye Dayalı Fare Projesi
  • Otomatik Görüntü İşleme ile Araç Park Sistemi
  • Computer Vision'a dayalı Metin Tarayıcı
  • Görüntü İşleme Yoluyla İnsan Yasası Tanımlama
  • Computer Vision kullanarak Akıllı Selfie
  • Python ile Resim Çizimi
  • Raspberry Pi kullanarak Top İzleme Robotu
  • Sürücü Uykuluğunun Python Tabanlı Tespiti
  • Akıllı Trafik Işığının Görüntü İşleme Tabanlı Kontrolü

Python'a dayalı IEEE Görüntü İşleme Projeleri

Python tabanlı IEEE görüntü işleme projelerinin listesi aşağıdakileri içerir.

  • Karışık Evrişim ve Artık Ağ Tabanlı Göz Tanıma
  • Görüntü İşleme Teknikleriyle IRIS Tanıma Kavramsal Görünümü
  • Gizli Parmak İzi Değerinin Tahmini
  • Derinlik Haritaları ve Duruşlarla İnsan Eyleminin Tanınması için Derin Evrişimli Sinir Ağları
  • Maskeli Renkli Görüntülerde LSB Metodu Geliştirme
  • Şifrelenmiş Görüntüler İçin Yüksek Kapasiteli Tersinir Veri Gizleme için MSB Tahmine Dayalı Teknik
  • Uzaktan Tıbbi Görüntü Paylaşımı için Kullanılan Etkin Kuantum Bilgisinin Gizlenmesi
  • Dijital Görüntü İşleme Yoluyla Sıtma Parazitlerinin Tespiti
  • Duruşa Göre Yürüme Özelliği ile Serbest Yürüyüşlerden İnsan Tanımı
  • Manifold Öğrenmeye Dayalı Görüntü Sınıflandırması için Doğrusal Olmayan Boyutun Azaltılması
  • Puan düzeyinde füzyon ile Hayvanın Yüz Görüntüleriyle Sınıflandırılması
  • Görsel Gizli Şemaların Çok Sayıda Görüntüyü Şifreleyerek Paylaşılması
  • Görüntü İşleme Yoluyla Biyometrik Tanıma Sistemi Tasarım Yazılımı
  • Transfer Öğrenme ile Vahşi Doğada Gülümseme Tespiti
  • Biyometrik Araştırma için Bilgisayar Destekli Avuç İçi Baskı Görüntüleri Segmentasyonu
  • Bitki Yaprağı Hastalığının Teşhis Sistemi
  • Küçük Çocuklar Parmak İzi Tanımlama
  • Dijital Dermatoloji
  • Materyal Sınıflandırması için Derin Evrişimli Sinir Ağlarının Değerlendirilmesi
  • 2D Gabor Filtresi ile Yüz İfadesinin Tanınması

Android tabanlı Görüntü İşleme Projeleri

Android tabanlı görüntü işleme projelerinin listesi aşağıdakileri içerir.

  • Android ve Görüntü İşlemeye dayalı Yüz Tanıma
  • Mobil Kardiyak kullanan Teletıp Sistemi
  • Veri Azaltma Yöntemlerindeki Performansların Karşılaştırılması
  • Araç İletişimlerinde WiMAX üzerinden Güvenlik Videosu Gönderme
  • Android Akıllı Telefon Kullanılarak Yerelleştirme için Robot Kontrolü
  • İnsan Kaynaklarını Algılamak İçin Düşük Güçlü Sistem Tasarımı
  • Android Kullanılarak Rakam Tanıma Yaklaşımları İçin Ampirik Değerlendirmenin Değerlendirilmesi
  • IoT ve Android kullanan Akıllı Tarım Sistemi

-Böylece, bu tamamen dijitalle ilgili görüntü işleme proje konuları , Matlab kullanarak görüntü işleme , ve Python . Bir kaç tane var Görüntü işleme üzerine IEEE kağıtları piyasada bulunan ve tıbbi, iyileştirme ve restorasyon, görüntü aktarımı, görüntü renginin işlenmesi, bir robotun vizyonu vb. ile ilgili görüntü işleme uygulamaları. İşte size bir soru, hangi adımlar dahil dijital görüntü işleme?