Proyectos de procesamiento de imágenes para estudiantes de ingeniería

Hoy en día, el 'procesamiento de imágenes' se utiliza normalmente en una amplia gama de aplicaciones y en diferentes tipos de electrónica como computadoras, cámaras digitales, teléfonos móviles, etc. Las propiedades de la imagen se pueden cambiar con la menor inversión, como mejora de contraste, detección de bordes, medición de la intensidad y aplicar diferentes funciones matemáticas para mejorar las imágenes. Aunque estos métodos pueden ser muy influyentes, el consumidor con frecuencia controla las imágenes con el volcado, pero es poco común comprender los valores fundamentales detrás de la rutina de procesamiento de imágenes sin esfuerzo. Aunque esto puede ser adecuado para algunas personas, con frecuencia conduce a una imagen que está muy corrompida. En este artículo, discutiremos los conceptos básicos del procesamiento de imágenes y proyectos de procesamiento de imágenes digitales utilizando MATLAB , Pitón , etc.

¿Qué es el procesamiento de imágenes?

El método de procesamiento de imágenes se utiliza para realizar algunos procesos en una imagen, como una mejora de imagen, o para eliminar algunos datos funcionales de la imagen. El procesamiento de imágenes es un tipo de procesamiento de la señal , donde la entrada es una imagen, así como la salida, son características o características aliadas con la imagen.

Procesando imagen digital

En la actualidad, la técnica de procesamiento de imágenes se utiliza mucho en diferentes industrias, que se utiliza para formar regiones centrales de investigación en ingeniería, así como también en diferentes disciplinas. Básicamente, los pasos de procesamiento de imágenes paso a paso se describen a continuación.

• Haga clic en la imagen con cámaras digitales
• Estudiar y operar la imagen
• La salida de la imagen se puede cambiar en función del análisis de la imagen.

El procesamiento de imágenes se puede realizar utilizando dos métodos, a saber, procesamiento de imágenes analógicas y procesamiento de imágenes digitales. La técnica principal de procesamiento de imágenes (analógica) se emplea para fotografías e impresiones. Etc. El analista de imágenes usa diferentes conceptos básicos de comprensión mientras usa algunas de las técnicas de imagen. La técnica de procesamiento de imágenes secundarias (digital) ayudará en el análisis de imágenes digitales mediante el uso de una PC.

Proyectos de procesamiento de imágenes

El seguimiento lista de proyectos de procesamiento de imágenes se analiza a continuación.

Proyectos de procesamiento de imágenes

1). Robot de rastreo de bolas basado en Raspberry Pi

Este proyecto se utiliza para construir un robot para el rastreo de bolas con Raspberry Pi. Aquí, este robot utiliza una cámara para capturar las imágenes, así como para realizar el procesamiento de imágenes para rastrear la pelota. Este proyecto utiliza una frambuesa pi módulo de cámara como microcontrolador para rastrear la pelota y permite el código Python para el análisis de imágenes.

2). Comprobación de vigilancia con un teléfono Android

Este proyecto es muy útil para monitorear lugares públicos como oficinas, hogares, usando una aplicación de Android. Al usar esto, uno puede capturar las imágenes, monitorear y grabar los videos en vivo.

El sistema propuesto requiere una fuente de alimentación, una Raspberry Pi, una cámara Pi y un teléfono Android. Y tambien un sistema operativo basado en Linux para Raspberry Pi y configuración de archivos de cámara. El video se puede grabar con la ayuda de un software de movimiento donde el movimiento está presente en la habitación.

3). Detección de falsificación de imagen médica

Este proyecto se utiliza en el sistema sanitario para el reconocimiento de imágenes falsas para confirmar que la imagen está asociada con la imagen médica o no.

El principio de funcionamiento de este proyecto es un gráfico de ruido de una imagen, utiliza un filtro de falla de resolución múltiple y da la salida a los clasificadores como aprendizaje extremo y vector de apoyo.

El mapa de ruido se forma en una fuente de computación de límites, mientras que la clasificación y el filtrado se completan en una fuente central de computación en la nube. Del mismo modo, este proyecto funciona sin esfuerzo. El requisito de ancho de banda también es muy razonable para este proyecto.

4). Identificación del acto humano mediante procesamiento de imágenes

Este proyecto se utiliza para identificar el acto humano mediante el procesamiento de imágenes en tiempo real, y la intención principal es comunicar los gestos identificados mediante el sistema de cámara.

Este sistema comienza reconociendo el acto humano dado en la base de datos mientras transmite los signos de activación a la disposición de la cámara para grabar y almacenar el flujo de video en el sistema.

El proceso de coincidencia de patrones se utiliza para realizar acciones directamente desde el esquema del video grabado. La imagen del video es evaluada internamente por la base de datos y finalmente, se obtendrá el o / p.

Proyectos de procesamiento de imágenes digitales IEEE

La técnica de procesamiento de imágenes digitales se utiliza para mejorar la calidad de una imagen mediante la aplicación de operaciones aritméticas. Los proyectos basados ​​en el procesamiento de imágenes implican principalmente la modificación de imágenes y la identificación de señales bidimensionales y su mejora al contrastarlas con una señal normal. Las listas de proyectos de procesamiento de imágenes digitales IEEE para estudiantes de ingeniería incluyen lo siguiente.

• Vehículos en movimiento Detección rápida y fuerte en videos aéreos con ventanas corredizas
• Eliminación de neblina para imágenes subacuáticas basada en el contraste y la mejora del color mediante el método de fusión.
• Conjunto de imágenes basado en reconocimiento facial con aprendizaje simultáneo de funciones y diccionario
• Análisis de video para monitoreo de tráfico
• Análisis y detección del llanto infantil
• Palmas basadas en WSN Protección eficaz contra larvas de RPW
• Reconocimiento de la marcha a través de la imagen de energía activa y la ondícula de Gabor
• Reconocimiento de la actividad humana a través de redes neuronales
• Detección de cáncer de pulmón con procesamiento de imágenes digitales sobre imágenes de tomografía computarizada
• Compresión basada en interpolación polinomial de imagen fractal
• Segmentación del tumor cerebral basada en la técnica de agrupación híbrida
• La fusión de la imagen en el campo médico a través de la combinación y la transformación de SVD de Shearlet
• Comparación de niveles de píxeles y funciones mediante técnicas de fusión de imágenes
• Clasificación de flores a través del procesamiento de imágenes basado en redes neuronales
• La fusión de la imagen en el campo médico mediante la técnica conjunta escasa
• Una fusión de imagen de satélite con transformaciones de curvas discretas rápidas
• Método de compresión sin pérdida para imágenes con técnicas combinadas
• Detección de enfermedades de la retina mediante patrones binarios locales
• Clasificación de granos de arroz mediante procesamiento de imágenes
• Evaluación de la calidad de los granos de arroz mediante técnicas morfológicas

Proyectos de procesamiento de imágenes con MATLAB

MATLAB o laboratorio de matrices es un lenguaje de programación de alto nivel que le permite ejecutar tareas computacionalmente exigentes más rápido que con otros lenguajes de programación como C, CPP, etc. Pero MATLAB es muy comprensible y útil para cálculos matriciales numéricos rápidos. Los siguientes proyectos de procesamiento de imágenes se basan en el concepto de MATLAB.

Proyectos MATLAB

1). Sistema de identificación de moneda

La identificación de la moneda de diferentes países es muy difícil. La principal intención de este proyecto es ayudar a la ciudadanía a resolver este problema. Pero los sistemas de identificación de moneda se basan en el análisis de imágenes y no son suficientes.

El proceso de este proyecto lo hace tanto automático como fuerte, y este sistema utiliza como ejemplo el renminbi chino (RMB) y el SEK sueco para demostrar las técnicas.

2). Control inteligente de semáforos mediante procesamiento de imágenes

Día a día, el problema del tráfico se ha convertido en un problema importante en la India debido al creciente número de vehículos de motor. Por esta razón, uno tiene que utilizar las señales de tráfico que pueden hacer la verificación en tiempo real de la compacidad del tráfico. Este proyecto emplea una disposición de procesamiento de imágenes para controlar el tráfico de una manera sencilla mediante la captura de imágenes del tráfico en los cruces. Un procedimiento paso a paso para cambiar la duración del semáforo depende de la densidad del tráfico de los cruces en un semáforo.

3). Control deslizante de imagen con MATLAB

El proyecto del control deslizante de imágenes se utiliza para controlar los fondos de pantalla con el movimiento de la mano mediante MATLAB. Esta tarea se puede completar combinando varias funciones.

Este proyecto utiliza una cámara web para capturar la imagen, y si la imagen tiene un fondo consistente, el resultado será falso. Así que tenemos que mantener el trasfondo de manera consistente. Las aplicaciones de este proyecto incluyen principalmente control de electrodomésticos, electrodomésticos, etc.

4). Sistema automático de estacionamiento de vehículos

Hoy en día, hay muchas ciudades en todo el mundo que enfrentan muchos problemas con el estacionamiento de vehículos debido a la menor disponibilidad de lugares de estacionamiento, los altos precios del terreno, etc. Para superar este problema, aquí hay una solución, a saber, un sistema de estacionamiento automático.

El sistema propuesto se utiliza en lugares públicos como hoteles, oficinas, teatros, hogares, hospitales, estadios, aeropuertos, etc. El uso de este sistema tiene varias ventajas como ocupa menos espacio, toma menos tiempo para llevar y entregar el automóvil, seguridad y protección para el vehículo contra robos.

Proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en MATLAB

El término MATLAB significa MATrix LABoratory y es el lenguaje de programación de cuarta generación. Este lenguaje de programación permite funciones, manipulación de matrices, trazado de datos, creación de interfaz de usuario, implementación de algoritmos, etc. Este lenguaje se utiliza en las aplicaciones de procesamiento de imágenes, institutos de investigación, etc. La lista de proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en MATLAB se enumera a continuación.

• Reconocimiento de matrículas mediante procesamiento de imágenes y MATLAB
• Reconocimiento de la emoción facial en tiempo real usando MATLAB
• Detección de conductores somnolientos en tiempo real con MATLAB
• Reconocimiento de escritura a mano con MATLAB y procesamiento de imágenes
• Detección de cálculos renales basada en MATLAB
• Verificación de firma basada en MATLAB
• Compresión de imagen en color con MATLAB
• Clasificación de categoría de imagen basada en MATLAB
• Detección de cáncer de piel basada en MATLAB
• Sistema de marcado de asistencia mediante procesamiento de imágenes y MATLAB
• Detección de tumor hepático mediante MATLAB
• Segmentación de IRIS mediante código MATLAB
• Detección de enfermedades de la piel con MATLAB
• Diseño e implementación de plataforma de bajo costo para diagnóstico por imágenes en tiempo real con MATLAB
• Sistema de detección biométrica con unimodal y multimodal con MATLAB
• Análisis de aspecto de punto fijo basado en MATLAB para sistemas de infraestructura de forma inalámbrica con MATLAB
• Comunicaciones de luz basadas en cámaras de teléfonos móviles con MATLAB
• Modelado de distorsión de perspectiva dentro de imágenes faciales y biblioteca para seguimiento de objetos con MATLAB
• Control de semáforo inteligente con MATLAB y procesamiento de imágenes
• Control de plagas en el campo agrícola con procesamiento de imágenes y MATLAB

Proyectos de procesamiento de imágenes usando Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel y su biblioteca típica es enorme y completa. El seguimiento procesando imagen digital Los proyectos se basan en el concepto de Python.

Proyectos de procesamiento de imágenes con Python

1). Reconocimiento de texto en imágenes de Python

El reconocimiento de texto de una imagen es un paso muy útil para conseguir la recuperación de contenido multimedia. El sistema propuesto se utiliza para detectar el texto en las imágenes automáticamente y eliminar el texto asociado horizontalmente con fondos difíciles.

Este proyecto se basa en aplicaciones como la técnica de disminución de color, una técnica para el reconocimiento de bordes, así como la localización de áreas de texto y pertenencias geométricas. El texto de la imagen contiene información muy útil para diferentes tipos de documentos.

La eliminación de texto de una imagen es un trabajo difícil. El texto se detecta y se extrae para los lectores sin ningún problema. Este proyecto utiliza una técnica de localización de texto rápida para todos los bordes alcanzables en la imagen.

2). Detección de somnolencia del conductor usando Python

Se espera principalmente un nuevo enfoque hacia la seguridad y protección del automóvil en un área autónoma en el sistema automotriz. Hoy en día, se ha incrementado un accidente automovilístico por conducción somnolienta. Para superar este problema, aquí hay una solución de proyecto, a saber, el sistema de alerta al conductor, que emite una alerta al observar los ojos de cada conductor mientras conduce un vehículo.

3). Detección de rostros usando Python

El objetivo principal de este proyecto es detectar el rostro en tiempo real y también rastrear el rostro de forma continua. Este es un ejemplo fácil para detectar la cara usando Python, y en lugar de la detección de rostros, también podemos usar cualquier otro objeto de nuestra elección.

4). Erosión y dilatación de imágenes

Hay varios tipos de operaciones morfológicas disponibles para el procesamiento de imágenes. Pero, el procesamiento de la imagen se puede realizar utilizando los tipos más comunes de operaciones morfológicas basadas en la forma de la imagen, como Erosión y Dilatación. Aquí, la erosión se usa para reducir la característica de una imagen, mientras que la dilatación se usa para aumentar el área y enfatizar las características de un objeto.

5). Caricatura de una imagen usando Python

En los últimos años, se ha utilizado el software cartomizador de imágenes para convertir la imagen normal en una caricatura. En este proceso, se requieren detección de bordes y filtro bilateral. El bilateral el filtro se usa para reducir la paleta de colores de una imagen. Posteriormente, podemos aplicar la detección de bordes a esta imagen para generar una imagen de forma oscura. Por lo tanto, finalmente, se pueden aplicar algunos trucos a esta imagen para obtener una imagen de caricatura.

Proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en IoT

La lista de proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en IoT se analiza a continuación.

Seguridad en el hogar mediante IoT y procesamiento de imágenes digitales

Este proyecto se utiliza para diseñar un sistema que utilice IoT y procesamiento de imágenes digitales para proteger el hogar. Este sistema incluye cámara digital, sensor, móvil y niebla con la base de datos. Los sensores están ubicados en el marco de la puerta que le dan una alerta a la cámara para que haga clic en la imagen de una persona que ingresa a la casa, luego envía la imagen de la persona a la hoja de datos dentro de la niebla.

El análisis de imágenes se puede realizar tanto para detectar como para comparar la imagen con la almacenada. Si la imagen capturada y la imagen almacenada no coinciden, se envía una alerta al propietario de la casa.

Detección de grietas en puentes basada en modelos de redes convolucionales y IoT

El Internet de las cosas se ha desarrollado junto con la tecnología de la información debido a las características de fuerte permeabilidad, muchos beneficios y varias aplicaciones. En ingeniería estructural, IoT juega un papel clave en el desarrollo de estructuras de red. La amenaza más frecuente es el crack para la seguridad de los puentes. Debido a estas grietas, se han producido el 90% de los desastres de puentes. Por lo tanto, identificar las grietas del puente es muy importante para reducir el desastre estructural a tiempo. Para superar esto, este sistema de detección de grietas de puentes basado en IoT se estableció para mejorar la seguridad del puente, así como también se puede reducir un factor de riesgo.

Área de detección basada en IoT y descriptor de Fourier del vehículo para la separación

Día a día, los accidentes de tráfico han aumentado considerablemente. Entonces, para superar estos problemas como el exceso de velocidad y la congestión, se requiere tecnología. La detección y seguimiento de vehículos mediante visión por computadora e IoT son elementos muy esenciales en el sistema inteligente de monitoreo de tráfico.

Durante la segmentación de la imagen, el ángulo entre el vehículo y la cámara tendrá una conexión para mover el vehículo. Este proyecto mejora la precisión de detección de vehículos utilizando imágenes de cámara. Las áreas que se mueven se extraerán a través de diferencias entre cuadros. Si uno o más vehículos se superponen como un área, entonces es necesario dividir el área. Esta técnica extraerá un área a dividir del contorno del área. Sin embargo, no es posible dividir los vehículos a través del contorno extraído. Entonces, se implementa una nueva técnica para separar el lugar usando el descriptor de Fourier. Mediante el uso de esta técnica se puede detectar el área.

Kit de cuidado de la salud inteligente con IoT y procesamiento de imágenes

El concepto principal de este proyecto es brindar servicios de salud mejores y eficientes a los pacientes que utilizan un IoT. Entonces, los médicos podrían usar esta información y brindar un resultado eficiente. Este proyecto incluye algunas características para que el médico observe al paciente desde cualquier lugar y en cualquier momento. En una situación de emergencia, se puede enviar un correo electrónico o un mensaje al médico sobre la situación del paciente.

Sistema de agricultura inteligente usando IoT

El sistema propuesto, a saber, el sistema de agricultura inteligente, está diseñado con IoT y este sistema es muy útil para los agricultores. Para situaciones climáticas, los valores de umbral se pueden fijar como temperatura, humedad dependiendo de las condiciones climáticas de esa área específica. El sistema propuesto generará el cronograma de riego en función de la detección de datos en tiempo real del campo y el depósito meteorológico.

Proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en sistemas integrados

La lista de proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en un sistema integrado se analiza a continuación.

Automatización de peajes basada en ANPR mediante procesamiento de imágenes

Este proyecto se utiliza para diseñar un sistema de pago de peaje automáticamente mediante ANPR o el reconocimiento automático de matrículas. En este proyecto, se utiliza una técnica de procesamiento de imágenes para hacer clic en la imagen de la matrícula y convertir esta imagen en texto.

Este sistema está diseñado con un microcontrolador para analizar el texto de la matrícula y automáticamente deduce el monto porque los datos ya estarán almacenados en la base de datos. Una vez que se deduce la cantidad, el propietario del vehículo recibirá un mensaje.

Reconocimiento de tumores basado en Matlab

El procesamiento de imágenes se utiliza en diferentes aplicaciones médicas. El sistema propuesto se utiliza para diseñar un sistema de detección de la posición del tumor basado en el proceso de imagen y MATLAB.

Protección de multimedia a través de contenido y huellas dactilares

En la actualidad, la protección multimedia se ha incrementado para proteger la distribución de multimedia y propiedad intelectual. Este proyecto utiliza contenido y huellas digitales para detectar multimedia. Mediante el uso de huellas digitales de contenido, se pueden detectar violaciones de derechos de autor una vez que se publican en sitios web. Una huella digital de contenido captura las propiedades del contenido multimedia, que se pueden utilizar para identificar de forma única el objeto multimedia. En este proyecto, se diseña una estructura modular para modelar y analizar técnicas de huellas dactilares para contenido.

Monitoreo del volcán usando ARM integrado en áreas remotas

Este proyecto desarrolla un sistema llamado MVMS (Sistema de Monitoreo Volcánico Multiparámetro) a través de acceso remoto y diferentes módulos conectados dentro de una red. Este sistema es muy simple de configurar tanto para investigar como para monitorear la red. Este sistema funciona mediante el uso de un sistema integrado junto con un sensor y un sistema de comunicación. El sistema MVMS incluye principalmente una red de módulos remotos (RMN) que recibe los datos a través de un cable / enlaces inalámbricos utilizando sensores y los almacena en un soporte de gran capacidad.

Al utilizar este proyecto, se puede desarrollar un sistema multiparámetro para monitorear la actividad volcánica. El sistema permite el acceso a módulos remotos y diferentes conectados en una red. En este proyecto, se utiliza un procesador ARMTM para proporcionar una gran flexibilidad en el diseño de hardware. Linux se utiliza como sistema operativo para el fácil desarrollo de la aplicación de control de comunicaciones y sensores.

Diseño e implementación de sistemas de control integrados usando Scilab

En este proyecto, se desarrolla una plataforma integrada para diseñar sistemas de control integrados. Estos sistemas se desarrollan de manera rápida y rentable. Este sistema se puede construir con software de código abierto, a saber, Scilab y Linux para reducir el costo de desarrollo. Cuando esta plataforma ofrece un entorno combinado, el usuario puede realizar todas las fases del ciclo de desarrollo dentro de los sistemas de control. Por lo tanto, cuando se mejora potencialmente el rendimiento, se puede reducir el tiempo necesario para el desarrollo.

Este sistema se utiliza en las áreas de industrial, educación, instrumentos, optimización y procesamiento de imágenes. Además, este sistema se puede desarrollar donde se utilizan sensores y actuadores

Proyectos de procesamiento de imágenes en ingeniería biomédica

Los proyectos de procesamiento de imágenes en proyectos de procesamiento de imágenes biomédicos y de LabVIEW se analizan a continuación.

Detección de imagen médica falsificada

El sistema propuesto, a saber, la detección de imágenes falsificadas en el campo médico, se utiliza en el sistema sanitario. Al utilizar este sistema, la detección de la imagen se puede realizar tanto si la imagen se cambia como si no. Este proyecto es de gran ayuda especialmente en el departamento de salud porque son muchos los casos que se registran sobre el cambio de los informes para ocultar algunas infracciones. Entonces, al usar este proyecto, esto se puede detectar.

Sistema de recuperación basado en Hadoop Framework para imágenes médicas utilizado en Grid

El sistema propuesto se puede implementar utilizando el marco Apache Hadoop. Esta es una arquitectura de cuadrícula con un código abierto, que compila una variedad de formatos de imagen y se establece entre diferentes hospitales para almacenar, compartir y recuperar imágenes.

Hay diferentes métricas de rendimiento como la precisión, confiabilidad, confidencialidad, interoperabilidad y seguridad mejoradas. Al usar esto, se puede lograr la privacidad del paciente y la autenticación del usuario.

En este proyecto, el algoritmo CBIR (Content-Based Image Retrieval) basado en textura se utiliza para la recuperación de una imagen eficiente. Este rendimiento del sistema se puede comprobar con la ayuda de Hadoop a través de tres nodos operativos actuales. El tiempo de recuperación del sistema propuesto se puede lograr mediante resultados experimentales.

Un prototipo de tipificación sanguínea mediante procesamiento de imágenes

El proceso de determinación del tipo de sangre es necesario antes de administrar una transfusión de sangre; sin embargo, en algunas situaciones, debido al riesgo de vida de una persona, es esencial administrar la sangre rápidamente. En estas circunstancias de crisis, averiguar el tipo de sangre es fundamental debido al menor tiempo.

Para superar este problema, el sistema propuesto se desarrolla utilizando procesamiento de imágenes. Este sistema se utiliza para determinar el tipo de sangre según el método de procesamiento de imágenes y prueba de placa. Todo el procedimiento de análisis se puede automatizar con la ayuda de este sistema que se utiliza para la determinación del fenotipo sanguíneo y la tipificación sanguínea ABO-Rh.

Diseño de controlador basado en LabVIEW para Quadcopter

El proyecto llamado LabVIEW y diseño de controlador basado en procesamiento de imágenes para el quadcopter se utiliza para diseñar un quadcopter autónomo. Este es un vehículo de aterrizaje vertical con cuatro rotores. Este quadcopter se puede controlar con precisión a través de la programación de LabVIEW y el procesamiento de imágenes.

Robot Autónomo de Recolección de Frutas usando LabVIEW

El objetivo principal de este proyecto es diseñar un robot autónomo para la recolección de frutas. Este proyecto puede diseñarse con procesamiento de imágenes y LabVIEW para controlar el brazo robótico. Basado en la imagen capturada, este proyecto controla el agarre de los brazos robóticos para recoger las frutas.

Detección de cáncer a través de muestras de sangre humana mediante imágenes microscópicas

Este proyecto se utiliza para detectar el tipo de leucemia a través de la imagen de muestra de sangre microscópica. El proyecto incluye algunas características de las imágenes microscópicas como examinar cambios de textura, colores, geometría, etc. Este sistema debe ser consistente, eficiente, el tiempo de procesamiento es menor, menor error, precisión alta, menor costo y fuerte para diferentes individuos durante la recolección. muestras, etc.

Al extraer la información de las imágenes de muestras de sangre, hay muchos beneficios para las personas, como predecir, tratar y resolver las enfermedades de la sangre sin demora para un paciente.

Algunos proyectos más de procesamiento de imágenes en el campo médico son

• Clasificación de células sanguíneas basada en CNN
• Endoscopia basada en Raspberry Pi con bajo costo
• Detección de cáncer de piel
• Retinopatía del diabético con aprendizaje profundo
• Segmentación basada en FPGA de tumor cerebral
• Fusión de imágenes en el campo médico a través de FPGA
• Compresión de imagen médica sin pérdida
• Detección de glaucoma mediante Opencv y MATLAB
• Detección de cálculos renales mediante ultrasonido
• Detección de tuberculosis en rayos X
• Detección del cáncer de mama mediante aprendizaje profundo
• Detección de nódulo pulmonar basada en Matlab

La lista de mini proyectos de procesamiento de imágenes incluye lo siguiente.

• Erosión y dilatación de imágenes
• Proyecto de ratón basado en visión artificial
• Sistema de estacionamiento de vehículos automáticamente mediante procesamiento de imágenes
• Escáner de texto basado en Computer Vision
• Identificación de actos humanos a través del procesamiento de imágenes
• Selfie inteligente con visión artificial
• Caricatura de imágenes con Python
• Robot para seguimiento de bolas con Raspberry Pi
• Detección de somnolencia del conductor basada en Python
• Control de semáforo inteligente basado en procesamiento de imágenes

Proyectos de procesamiento de imágenes IEEE basados ​​en Python

La lista de proyectos de procesamiento de imágenes IEEE basados ​​en Python incluye lo siguiente.

• Convolución mixta y reconocimiento de ojo basado en red residual
• Visión conceptual del reconocimiento IRIS a través de técnicas de procesamiento de imágenes
• Predicción del valor oculto de la huella digital
• Redes neuronales con convolución profunda para el reconocimiento de la acción humana con mapas de profundidad y posturas
• Desarrollo del método LSB en imágenes en color con máscara
• Técnica basada en predicciones MSB para ocultar datos reversibles con alta capacidad para imágenes cifradas
• Ocultar la información de un Quantum eficiente utilizado para compartir imágenes médicas de forma remota
• Detección de parásitos de la malaria mediante procesamiento de imágenes digitales
• Identificación de humanos a partir de caminatas de estilo libre con característica de marcha basada en la postura
• Reducción de la dimensionalidad no lineal para la clasificación de imágenes basada en el aprendizaje múltiple
• Clasificación de animales a través de imágenes faciales con fusión de nivel de puntuación
• Uso compartido de esquemas de secretos visuales mediante el cifrado de numerosas imágenes
• Software de diseño de sistemas de reconocimiento biométrico mediante procesamiento de imágenes
• Detección de sonrisas en la naturaleza mediante el aprendizaje por transferencia
• Segmentación de imágenes de impresión de palma asistida por computadora para investigación biométrica
• Sistema de identificación de enfermedades de las hojas de las plantas
• Identificación de huellas digitales de niños pequeños
• Dermatología digital
• Evaluación de redes neuronales de convolución profunda para la clasificación de material
• Reconocimiento de la expresión facial con el filtro Gabor 2D

Proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en Android

La lista de proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en Android incluye lo siguiente.

• Reconocimiento facial basado en Android y procesamiento de imágenes
• Sistema de telemedicina utilizando un dispositivo cardíaco móvil
• Comparación de rendimientos en métodos de reducción de datos
• Envío de video de seguridad a través de WiMAX dentro de las comunicaciones del vehículo
• Control de robot para localización mediante teléfono inteligente Android
• Diseño de un sistema de baja potencia para la detección de transmisiones humanas
• Evaluación de enfoques empíricos para el reconocimiento de dígitos utilizando Android
• Sistema de agricultura inteligente usando IoT y Android

-Por lo tanto, se trata de digital temas del proyecto de procesamiento de imágenes , procesamiento de imágenes con Matlab , y Pitón . Hay varios Documentos IEEE sobre procesamiento de imágenes que están disponibles en el mercado, y las aplicaciones de procesamiento de imágenes involucradas en medicina, mejora y restauración, transmisión de imágenes, procesamiento de color de imagen, la visión de un robot, etc. Aquí tiene una pregunta para usted, cuáles son los pasos involucrados en ¿procesando imagen digital?