في الوقت الحاضر ، يتم استخدام 'معالجة الصور' عادةً بواسطة مجموعة واسعة من التطبيقات وفي أنواع مختلفة من الإلكترونيات مثل أجهزة الكمبيوتر والكاميرات الرقمية والهواتف المحمولة وما إلى ذلك. يمكن تغيير خصائص الصورة بأقل استثمار مثل تحسين التباين واكتشاف الحدود ، قياس الكثافة وتطبيق وظائف رياضية مختلفة لتحسين الصور. على الرغم من أن هذه الأساليب يمكن أن تكون مؤثرة للغاية ، إلا أن المستهلك يتحكم بشكل متكرر في الصور باستخدام التفريغ ، لكن فهم القيم الأساسية وراء روتين معالجة الصور السهل أمر نادر الحدوث. على الرغم من أن هذا قد يكون مناسبًا لبعض الأشخاص ، إلا أنه يؤدي غالبًا إلى صورة فاسدة على نطاق واسع. في هذه المقالة ، سنناقش أساسيات معالجة الصور وملفات مشاريع معالجة الصور الرقمية باستخدام MATLAB و بايثون ، إلخ.
ما هي معالجة الصور؟
تُستخدم طريقة معالجة الصور للقيام ببعض العمليات على صورة مثل تحسين الصورة أو لإزالة بعض البيانات الوظيفية من الصورة. معالجة الصور هي نوع واحد من معالجة الإشارات ، حيث يكون الإدخال صورة ، وكذلك الإخراج ، هي ميزات أو خصائص متحالفة مع الصورة.
معالجة الصور الرقمية
في الوقت الحالي ، تُستخدم تقنية معالجة الصور بشكل كبير في مختلف الصناعات ، والتي تُستخدم لتشكيل مناطق بحث أساسية في الهندسة وكذلك في التخصصات المختلفة أيضًا. بشكل أساسي ، تتم مناقشة خطوات معالجة الصور خطوة بخطوة أدناه.
- انقر فوق الصورة باستخدام الكاميرات الرقمية
- دراسة الصورة وتشغيلها
- يمكن تغيير إخراج الصورة بناءً على تحليل الصورة.
يمكن إجراء معالجة الصور باستخدام طريقتين هما معالجة الصور التناظرية وكذلك المعالجة الرقمية للصور. يتم استخدام تقنية معالجة الصور الأولية (التناظرية) للصور الفوتوغرافية والمطبوعات. إلخ. يستخدم محلل الصور أساسيات مختلفة للفهم أثناء استخدام بعض تقنيات الصور. ستساعد تقنية المعالجة الثانوية للصور (الرقمية) في تحليل الصور الرقمية باستخدام جهاز كمبيوتر.
مشاريع معالجة الصور
الأتى قائمة مشاريع معالجة الصور تمت مناقشته أدناه.
مشاريع معالجة الصور
1). Raspberry Pi على أساس روبوت تتبع الكرة
هذا المشروع يستخدم ل بناء روبوت لتتبع الكرة باستخدام Raspberry Pi. هنا يستخدم هذا الروبوت كاميرا لالتقاط الصور ، وكذلك لأداء معالجة الصور لتتبع الكرة. يستخدم هذا المشروع التوت باي وحدة الكاميرا كمتحكم دقيق لتتبع الكرة وتسمح برمز Python لتحليل الصور.
2). فحص المراقبة باستخدام هاتف Android
هذا المشروع مفيد جدًا لمراقبة الأماكن العامة مثل المكاتب والمنازل باستخدام تطبيق Android. باستخدام هذا ، يمكن التقاط الصور ومراقبة وتسجيل مقاطع الفيديو المباشرة.
يتطلب النظام المقترح مصدر طاقة و Raspberry Pi وكاميرا Pi وهاتف android. وأيضًا ملف نظام التشغيل على أساس لينكس لـ Raspberry Pi وتكوين ملفات الكاميرا. يمكن تسجيل الفيديو بمساعدة برنامج الحركة حيث توجد الحركة في الغرفة.
3). كشف تزوير لصورة طبية
يستخدم هذا المشروع في نظام الرعاية الصحية للتعرف على الصور المزيفة للتأكد من ارتباط الصورة بالصورة الطبية أم لا.
يعتمد مبدأ العمل في هذا المشروع على مخطط ضوضاء لصورة ما ، ويستخدم مرشح فشل متعدد الدقة ، ويعطي الإخراج إلى المصنفات مثل متجه التعلم والدعم المدقع.
يتم تشكيل خريطة الضوضاء في مصدر حوسبة حدودي ، بينما يتم الانتهاء من التصنيف والتصفية في مصدر أساسي للحوسبة السحابية. وبالمثل ، يعمل هذا المشروع دون عناء. إن متطلبات النطاق الترددي معقولة جدًا لهذا المشروع.
4). تحديد الفعل البشري من خلال معالجة الصور
يستخدم هذا المشروع لتحديد الفعل البشري من خلال معالجة الصور في الوقت الفعلي ، والهدف الرئيسي هو إيصال الإيماءات المحددة باستخدام نظام الكاميرا.
يبدأ هذا النظام في التعرف على الفعل البشري الوارد في قاعدة البيانات لأنه ينقل إشارات التنشيط إلى ترتيب الكاميرا لتسجيل وتخزين دفق الفيديو في النظام.
يتم استخدام عملية مطابقة الأنماط في الإجراءات من مخطط الفيديو المسجل مباشرة. الصورة من الفيديو يقيمها المتدرب بواسطة قاعدة البيانات وأخيراً ، سيحصل o / p.
مشاريع معالجة الصور الرقمية IEEE
تُستخدم تقنية معالجة الصور الرقمية لتحسين جودة الصورة من خلال تطبيق العمليات الحسابية. تتضمن المشاريع القائمة على معالجة الصور بشكل أساسي تعديل الصورة وتحديد الإشارة ثنائية الأبعاد وتحسينها عن طريق التباين مع الإشارة العادية. تتضمن قوائم مشاريع معالجة الصور الرقمية IEEE لطلاب الهندسة ما يلي.
- كشف سريع وقوي للمركبات المتحركة في مقاطع الفيديو الجوية ذات النوافذ المنزلقة
- إزالة الضباب عن الصور تحت الماء بناءً على التباين وتحسين اللون باستخدام طريقة الدمج.
- مجموعة صور قائمة على التعرف على الوجوه مع ميزة متزامنة وتعلم القاموس
- تحليلات الفيديو لرصد حركة المرور
- تحليل وكشف صرخة الرضيع
- النخيل القائم على WSNs حماية فعالة من يرقات سوسة النخيل الحمراء
- التعرف على المشية من خلال صورة الطاقة النشطة ومويجة غابور
- التعرف على النشاط البشري من خلال الشبكات العصبية
- الكشف عن سرطان الرئة بمعالجة الصور الرقمية عبر صور الأشعة المقطعية
- ضغط الصورة الكسورية على أساس الاستيفاء متعدد الحدود
- تقسيم ورم المخ باستخدام تقنية المجموعات الهجينة
- اندماج الصورة في المجال الطبي من خلال الجمع بين SVD وتحويل Shearlet
- مقارنة بين مستوى البكسل ومستوى الميزة باستخدام تقنيات دمج الصور
- تصنيف الزهرة من خلال معالجة الصور القائمة على الشبكة العصبية
- دمج الصورة في المجال الطبي باستخدام تقنية المفاصل المتفرقة
- اندماج صورة القمر الصناعي مع تحويلات Curvelet المنفصلة السريعة
- طريقة الضغط بدون فقدان الصورة مع تقنيات مختلطة
- فحص أمراض الشبكية باستخدام الأنماط الثنائية المحلية
- تصنيف حبوب الأرز من خلال معالجة الصور
- تقييم جودة حبوب الأرز من خلال الأساليب المورفولوجية
مشاريع معالجة الصور باستخدام MATLAB
MATLAB أو معمل المصفوفة MATLAB هي لغة برمجة عالية المستوى تسمح لك بتنفيذ مهام حسابية بشكل أسرع من لغات البرمجة الأخرى مثل C و CPP وما إلى ذلك. لكن MATLAB مفيدة جدًا في عمليات حساب المصفوفة الرقمية السريعة. تعتمد مشاريع معالجة الصور التالية على مفهوم MATLAB.
مشاريع ماتلاب
1). نظام تحديد العملة
من الصعب للغاية تحديد عملة البلدان المختلفة. الهدف الأساسي من هذا المشروع هو مساعدة المواطنين على حل هذه المشكلة. لكن أنظمة تحديد العملة تعتمد على تحليل الصور وهي غير كافية تمامًا.
عملية هذا المشروع تجعله آليًا وقويًا على حدٍ سواء ، ويستخدم هذا النظام كمثال على الرنمينبي الصيني (RMB) والسويد SEK لإظهار التقنيات.
2). التحكم الذكي في إشارات المرور باستخدام معالجة الصور
يومًا بعد يوم ، أصبحت مشكلة المرور مشكلة رئيسية في الهند بسبب العدد المتزايد للسيارات. لهذا السبب ، يتعين على المرء استخدام إشارات المرور التي يمكن أن تقوم بالتحقق في الوقت الحقيقي من ضغط حركة المرور. يستخدم هذا المشروع ترتيبًا لمعالجة الصور للتحكم في حركة المرور بطريقة سهلة من خلال التقاط صور لحركة المرور عند مفترق الطرق. يعتمد إجراء خطوة بخطوة لتغيير مدة إشارة المرور على كثافة حركة المرور في مفترق الطرق عند إشارة المرور.
3). صورة المنزلق باستخدام MATLAB
يتم استخدام مشروع شريط تمرير الصورة للتحكم في الخلفيات بحركة اليد باستخدام MATLAB. يمكن إتمام هذه المهمة من خلال الجمع بين عدد من الوظائف.
يستخدم هذا المشروع كاميرا ويب لالتقاط الصورة ، وإذا كانت الصورة ذات خلفية متناسقة ، فستكون النتيجة خاطئة. لذلك علينا الحفاظ على الخلفية باستمرار. تشمل تطبيقات هذا المشروع بشكل أساسي التحكم في الأجهزة المنزلية والأجهزة المنزلية وما إلى ذلك.
4). نظام وقوف السيارات الأوتوماتيكي
في الوقت الحاضر ، هناك العديد من المدن في جميع أنحاء العالم التي تواجه الكثير من المشاكل مع مواقف السيارات بسبب قلة أماكن وقوف السيارات ، وارتفاع أسعار الأراضي ، وما إلى ذلك.
يستخدم النظام المقترح في الأماكن العامة مثل الفنادق والمكاتب والمسارح والمنازل والمستشفيات والملاعب والمطارات وما إلى ذلك. هناك العديد من المزايا لاستخدام هذا النظام مثل أنه يشغل مساحة أقل ، ويستغرق وقتًا أقل لأخذ وتسليم السيارة والسلامة والأمن للمركبة من السرقات.
مشاريع معالجة الصور القائمة على MATLAB
يشير مصطلح MATLAB إلى MATrix LABoratory وهي لغة برمجة من الجيل الرابع. تسمح لغة البرمجة هذه بالوظائف ، ومعالجة المصفوفة ، وتخطيط البيانات ، وإنشاء واجهة المستخدم ، وتنفيذ الخوارزميات ، وما إلى ذلك. تُستخدم هذه اللغة في تطبيقات معالجة الصور ، ومعاهد البحث ، وما إلى ذلك. قائمة مشاريع معالجة الصور القائمة على MATLAB مذكورة أدناه.
- التعرف على لوحة الترخيص من خلال معالجة الصور و MATLAB
- التعرف على مشاعر الوجه في الوقت الحقيقي باستخدام MATLAB
- الكشف عن سائق نعسان في الوقت الحقيقي مع MATLAB
- التعرف على الكتابة اليدوية باستخدام MATLAB ومعالجة الصور
- كشف حصوات الكلى على أساس MATLAB
- التحقق من التوقيع المستند إلى MATLAB
- ضغط الصورة الملونة باستخدام MATLAB
- تصنيف MATLAB لفئة الصورة
- الكشف عن سرطان الجلد المستند إلى MATLAB
- نظام تعليم الحضور باستخدام معالجة الصور و MATLAB
- الكشف عن ورم الكبد باستخدام الماتلاب
- تجزئة IRIS باستخدام كود MATLAB
- الكشف عن أمراض الجلد باستخدام الماتلاب
- تصميم وتنفيذ منصة منخفضة التكلفة للتصوير التشخيصي في الوقت الحقيقي باستخدام MATLAB
- نظام الاستشعار البيومترية مع أحادي الوسائط ومتعدد الوسائط مع MATLAB
- تحليل الجوانب الثابتة المستند إلى MATLAB لأنظمة البنية التحتية لاسلكيًا باستخدام MATLAB
- الهاتف المحمول الاتصالات الخفيفة القائمة على الكاميرا مع MATLAB
- نمذجة تشويه المنظور داخل مكتبة صور الوجه لتتبع الكائنات باستخدام MATLAB
- التحكم في إشارات المرور الذكية باستخدام MATLAB ومعالجة الصور
- مكافحة الآفات في مجال الزراعة باستخدام معالجة الصور و MATLAB
مشاريع معالجة الصور باستخدام بايثون
Python هي لغة برمجة عالية المستوى ومكتبتها النموذجية ضخمة وشاملة. الأتى معالجة الصور الرقمية تعتمد المشاريع على مفهوم بايثون.
مشاريع معالجة الصور باستخدام بايثون
1). التعرف على النص في الصور بواسطة Python
يعد التعرف على نص صورة ما خطوة مفيدة للغاية لاستعادة محتوى الوسائط المتعددة. يستخدم النظام المقترح لاكتشاف النص في الصور تلقائيًا وإزالة النص المرتبط أفقيًا بخلفيات صعبة.
يعتمد هذا المشروع على تطبيقات مثل تقنية تقليل اللون ، وهي تقنية للتعرف على الحواف ، بالإضافة إلى توطين مناطق النص والممتلكات الهندسية. يحتوي النص الموجود على الصورة على معلومات مفيدة جدًا لأنواع مختلفة من المستندات.
تعتبر إزالة النص من الصورة مهمة صعبة. يتم الكشف عن النص واستخراجه للقراء دون أي مشاكل. يستخدم هذا المشروع تقنية ترجمة نصية سريعة لجميع الحواف التي يمكن تحقيقها في الصورة.
2). كشف سبات السائق باستخدام بايثون
من المتوقع بشكل أساسي اتباع نهج جديد تجاه سلامة وأمن السيارات في منطقة ذاتية الحكم على نظام السيارات. في الوقت الحاضر ، تم زيادة حوادث قيادة السيارات التي تعاني من النعاس. للتغلب على هذه المشكلة ، إليك حل للمشروع وهو نظام تنبيه السائق ، والذي يعطي تنبيهًا من خلال مراقبة عيون كل سائق أثناء قيادة السيارة.
3). كشف الوجه باستخدام بايثون
الهدف الرئيسي من هذا المشروع هو اكتشاف الوجه في الوقت الفعلي وأيضًا لتتبع الوجه بشكل مستمر. هذا مثال سهل لاكتشاف الوجه باستخدام Python ، وبدلاً من اكتشاف الوجه ، يمكننا أيضًا استخدام أي كائن آخر نختاره.
4). تآكل وتمدد الصور
هناك عدة أنواع من العمليات المورفولوجية المتاحة لمعالجة الصور. ولكن ، يمكن إجراء معالجة الصور باستخدام أكثر أنواع العمليات المورفولوجية شيوعًا بناءً على شكل الصورة مثل التآكل والتمدد. هنا ، يتم استخدام التآكل لتقليل ميزة الصورة بينما يتم استخدام التمدد لزيادة المساحة والتأكيد على ميزات الكائن.
5). الرسوم الكاريكاتورية لصورة باستخدام بايثون
في السنوات القليلة الماضية ، تم استخدام برنامج كارتوميزر للصور لتحويل الصورة العادية إلى صورة كرتونية. في هذه العملية ، يلزم الكشف عن الحواف والمرشح الثنائي. الثنائي مرشح يستخدم ل تقليل لوحة الألوان للصورة. بعد ذلك ، يمكننا تطبيق اكتشاف الحواف على هذه الصورة لتوليد صورة داكنة الشكل. لذلك ، أخيرًا ، يمكن تطبيق بعض الحيل على هذه الصورة للحصول على صورة كرتونية.
مشاريع معالجة الصور القائمة على إنترنت الأشياء
تتم مناقشة قائمة مشاريع معالجة الصور القائمة على إنترنت الأشياء أدناه.
أمن الوطن باستخدام إنترنت الأشياء ومعالجة الصور الرقمية
يستخدم هذا المشروع لتصميم نظام باستخدام إنترنت الأشياء ومعالجة الصور الرقمية لتأمين المنزل. يشتمل هذا النظام على كاميرا رقمية وجهاز استشعار وجوال وضباب مع قاعدة البيانات. توجد المستشعرات في إطار الباب الذي يعطي تنبيهًا للكاميرا للنقر فوق صورة شخص يدخل المنزل ، وبعد ذلك يتم إرسال صورة الشخص إلى ورقة البيانات داخل الضباب.
يمكن إجراء تحليل الصور للكشف وكذلك مقارنة الصورة بالصورة المخزنة. في حالة عدم تطابق كل من الصورة الملتقطة والصورة المخزنة ، فإنه يعطي تنبيهًا لمالك المنزل.
إنترنت الأشياء والشبكة التلافيفية اكتشاف شقوق الجسر القائم على نموذج
تطور إنترنت الأشياء جنبًا إلى جنب مع تكنولوجيا المعلومات نظرًا لخصائص النفاذية القوية والعديد من الفوائد والتطبيقات المتعددة. في الهندسة الإنشائية ، تلعب إنترنت الأشياء دورًا رئيسيًا في تطوير هياكل الشبكة. التهديد الأكثر شيوعًا هو الكراك من أجل سلامة الجسر. بسبب هذه الشقوق ، حدثت 90٪ من كوارث الجسر. لذا ، فإن تحديد شقوق الجسر مهم جدًا لتقليل الكارثة الهيكلية في الوقت المناسب. للتغلب على هذا ، تم إنشاء نظام الكشف عن شقوق الجسر القائم على إنترنت الأشياء لتعزيز سلامة الجسر ، فضلاً عن إمكانية تقليل عامل الخطر.
IoT & Fourier Descriptor منطقة الكشف عن السيارة للفصل
يوما بعد يوم ، زادت حوادث المرور بشكل خطير. لذلك للتغلب على هذه المشاكل مثل السرعة والازدحام ، فإن التكنولوجيا مطلوبة. يعد اكتشاف السيارة وتتبعها باستخدام رؤية الكمبيوتر وإنترنت الأشياء من العناصر الأساسية للغاية في نظام مراقبة حركة المرور الذكي.
أثناء تجزئة الصورة ، سيكون للزاوية بين السيارة والكاميرا اتصال لتحريك السيارة. يعزز هذا المشروع دقة الكشف عن المركبات باستخدام صور الكاميرا. سيتم استخراج المناطق التي تتحرك من خلال الاختلافات بين الإطارات. إذا كانت هناك مركبة واحدة أو أكثر متداخلة مثل منطقة واحدة ، فعليك حينئذٍ تقسيم المنطقة. ستقوم هذه التقنية باستخراج منطقة لتقسيمها من مخطط المنطقة. لكن لا يمكن تقسيم المركبات من خلال المخطط المستخرج. لذلك ، تم تنفيذ تقنية جديدة لفصل المكان باستخدام واصف فورييه. باستخدام هذه التقنية يمكن الكشف عن المنطقة.
Smart Health Care Kit باستخدام إنترنت الأشياء ومعالجة الصور
المفهوم الرئيسي لهذا المشروع هو تقديم خدمات صحية فعالة وأفضل للمرضى باستخدام إنترنت الأشياء. لذلك يمكن للأطباء استخدام هذه المعلومات وإعطاء نتيجة فعالة. يتضمن هذا المشروع بعض الميزات لمراقبة المريض من قبل الطبيب من أي مكان وفي أي وقت. في حالة الطوارئ ، يمكن إرسال بريد إلكتروني أو رسالة إلى الطبيب بخصوص حالة المريض.
نظام الزراعة الذكية باستخدام إنترنت الأشياء
تم تصميم النظام المقترح وهو نظام الزراعة الذكية باستخدام إنترنت الأشياء وهذا النظام مفيد جدًا للمزارعين. بالنسبة للحالات المناخية ، يمكن تثبيت القيم الحدية مثل درجة الحرارة والرطوبة اعتمادًا على الظروف الجوية لتلك المنطقة المحددة. سيقوم النظام المقترح بإنشاء جدول للري اعتمادًا على اكتشاف البيانات في الوقت الفعلي من الحقل ومستودع الطقس.
مشاريع معالجة الصور القائمة على النظام المضمّن
تتم مناقشة قائمة مشاريع معالجة الصور القائمة على النظام المضمّن أدناه.
أتمتة الرسوم المستندة إلى ANPR باستخدام معالجة الصور
يستخدم هذا المشروع لتصميم نظام دفع الرسوم تلقائيًا باستخدام ANPR أو التعرف التلقائي على لوحة الأرقام. في هذا المشروع ، يتم استخدام تقنية معالجة الصور للنقر فوق صورة لوحة الأرقام وتحويل هذه الصورة إلى نص.
تم تصميم هذا النظام بمتحكم دقيق لتحليل نص لوحة الأرقام وخصم المبلغ تلقائيًا لأن البيانات سيتم تخزينها بالفعل في قاعدة البيانات. بمجرد خصم المبلغ ، سيتلقى مالك السيارة رسالة.
التعرف على الورم على أساس ماتلاب
تستخدم معالجة الصور في تطبيقات طبية مختلفة. يستخدم النظام المقترح لتصميم نظام لاكتشاف موضع الورم بناءً على عملية الصورة و MATLAB.
حماية الوسائط المتعددة من خلال المحتوى وبصمات الأصابع
في الوقت الحاضر ، تتزايد حماية الوسائط المتعددة لحماية توزيع الوسائط المتعددة والملكية الفكرية. يستخدم هذا المشروع المحتوى وكذلك بصمات الأصابع لاكتشاف الوسائط المتعددة. باستخدام بصمات المحتوى ، يمكن اكتشاف انتهاكات حقوق النشر بمجرد نشرها على مواقع الويب. تلتقط بصمة المحتوى خصائص محتوى الوسائط المتعددة ، والتي يمكن استخدامها لتحديد كائن الوسائط المتعددة بشكل فريد. في هذا المشروع ، تم تصميم هيكل معياري لنمذجة وتحليل تقنيات بصمات الأصابع للمحتوى.
مراقبة البركان باستخدام مدمج ARM في المناطق النائية
يطور هذا المشروع نظامًا يسمى MVMS (نظام المراقبة البركاني متعدد المعلمات) من خلال الوصول عن بُعد والوحدات النمطية المختلفة المتصلة داخل الشبكة. هذا النظام سهل الإعداد لكل من شبكة التحقيق والمراقبة. يعمل هذا النظام باستخدام نظام مضمن مع نظام استشعار واتصال. يشتمل نظام MVMS بشكل أساسي على شبكة وحدات عن بُعد (RMN) تتلقى البيانات من خلال روابط كبلية / لاسلكية باستخدام مستشعرات وتخزنها على دعم كبير السعة.
باستخدام هذا المشروع ، يمكن تطوير نظام متعدد المعلمات لرصد نشاط البراكين. يتيح النظام الوصول إلى الوحدات البعيدة والمختلفة المتصلة بالشبكة. في هذا المشروع ، يتم استخدام معالج ARM لتوفير مرونة كبيرة في تصميم الأجهزة. يستخدم Linux كنظام تشغيل لسهولة تطوير التطبيق للتحكم في الاتصالات وكذلك أجهزة الاستشعار.
تصميم وتنفيذ أنظمة التحكم المدمجة باستخدام Scilab
في هذا المشروع ، تم تطوير نظام أساسي مضمن لتصميم أنظمة التحكم المدمجة. تم تطوير هذه الأنظمة بطريقة سريعة وفعالة من حيث التكلفة. يمكن بناء هذا النظام ببرنامج مفتوح المصدر مثل Scilab & Linux لتقليل تكلفة التطوير. عندما توفر هذه المنصة بيئة مشتركة ، يمكن للمستخدم أداء جميع مراحل دورة التطوير ضمن أنظمة التحكم. لذلك عندما يتم تحسين الأداء بشكل محتمل ، يمكن تقليل الوقت المستغرق للتطوير.
يستخدم هذا النظام في مجالات الصناعة والتعليم والأدوات والتحسين ومعالجة الصور. علاوة على ذلك ، يمكن تطوير هذا النظام حيث يتم استخدام أجهزة الاستشعار والمحركات
مشاريع معالجة الصور في الهندسة الطبية الحيوية
تتم مناقشة مشاريع معالجة الصور في مشاريع معالجة الصور الطبية الحيوية و LabVIEW أدناه.
كشف تزوير صورة طبية
يستخدم النظام المقترح للكشف عن الصور المزورة في المجال الطبي في نظام الرعاية الصحية. باستخدام هذا النظام يمكن الكشف عن الصورة سواء تم تغيير الصورة أم لا. هذا المشروع مفيد للغاية خاصة في قسم الرعاية الصحية لأن هناك العديد من الحالات التي تم تسجيلها حول تغيير التقارير لإخفاء بعض المخالفات. لذلك باستخدام هذا المشروع ، يمكن اكتشاف ذلك.
نظام استرجاع الصور الطبية المستند إلى إطار Hadoop المستخدم في الشبكة
يمكن تنفيذ النظام المقترح باستخدام إطار عمل Apache Hadoop. هذه بنية شبكية ذات مصدر مفتوح ، تجمع مجموعة متنوعة من تنسيقات الصور ويتم إنشاؤها بين مستشفيات مختلفة لتخزين الصور ومشاركتها واسترجاعها.
هناك مقاييس أداء مختلفة مثل الدقة والموثوقية والسرية وتعزيز التشغيل البيني والأمان. باستخدام هذا ، يمكن تحقيق خصوصية المريض ومصادقة المستخدم.
في هذا المشروع ، يتم استخدام خوارزمية CBIR (استرجاع الصور على أساس المحتوى) على أساس النسيج لاستعادة صورة فعالة. يمكن التحقق من أداء هذا النظام بمساعدة Hadoop من خلال ثلاث عقد تشغيلية حالية. يمكن تحقيق وقت استرجاع النظام المقترح من خلال النتائج التجريبية.
نموذج أولي لكتابة الدم باستخدام معالجة الصور
تعتبر عملية تحديد فصيلة الدم ضرورية قبل إدارة عملية نقل الدم ، ولكن في بعض الحالات ، نظرًا لخطر حياة الشخص ، من الضروري إدارة الدم بسرعة. في ظروف الأزمة هذه ، اكتشف أن نوع الدم أمر بالغ الأهمية نظرًا لضيق الوقت.
للتغلب على هذه المشكلة ، تم تطوير النظام المقترح باستخدام معالجة الصور. يستخدم هذا النظام لتحديد فصيلة الدم بناءً على اختبار اللوحة وطريقة معالجة الصور. يمكن أتمتة إجراء التحليل بالكامل بمساعدة هذا النظام المستخدم في التنميط الظاهري للدم وكتابة الدم ABO-Rh.
تصميم LabVIEW القائم على وحدة تحكم كوادكوبتر
يستخدم المشروع المسمى LabVIEW وتصميم وحدة التحكم القائمة على معالجة الصور للطائرة الرباعية لتصميم طائرة كوادكوبتر مستقلة. هذه مركبة هبوط رأسيًا بأربعة دوارات. يمكن التحكم في هذه المروحية الرباعية بدقة من خلال برمجة LabVIEW ومعالجة الصور.
روبوت قطف الفاكهة المستقل باستخدام LabVIEW
الهدف الرئيسي من هذا المشروع هو تصميم روبوت مستقل لقطف الفاكهة. يمكن تصميم هذا المشروع بمعالجة الصور و LabVIEW للتحكم في ذراع الروبوت. بناءً على الصورة الملتقطة ، يتحكم هذا المشروع في قبضة الأذرع الروبوتية لالتقاط الثمار.
كشف السرطان من خلال عينة دم بشري باستخدام الصور الميكروسكوبية
يستخدم هذا المشروع للكشف عن نوع سرطان الدم من خلال عينة من الدم المجهري. يتضمن المشروع بعض ميزات الصور المجهرية مثل فحص التغييرات في النسيج والألوان والهندسة ، وما إلى ذلك. يجب أن يكون هذا النظام متسقًا وفعالًا ، ووقت المعالجة أقل ، وخطأ أقل ، ودقة عالية ، وأقل تكلفة ، وقوية للأفراد المختلفين أثناء التجميع العينات ، إلخ.
من خلال استخراج المعلومات من صور عينات الدم ، هناك العديد من الفوائد للأشخاص مثل التنبؤ بأمراض الدم وعلاجها وحلها دون تأخير بالنسبة للمريض.
بعض مشاريع معالجة الصور في المجال الطبي هي
- تصنيف خلايا الدم المستند إلى CNN
- منظار Raspberry Pi بتكلفة منخفضة
- الكشف عن سرطان الجلد
- اعتلال الشبكية السكري مع التعلم العميق
- تجزئة ورم الدماغ على أساس FPGA
- دمج الصور في المجال الطبي من خلال FPGA
- ضغط الصورة الطبية بدون فقد
- الكشف عن الجلوكوما باستخدام Opencv و MATLAB
- الكشف عن حصوات الكلى عن طريق الموجات فوق الصوتية
- الكشف عن مرض السل بالأشعة السينية
- الكشف عن سرطان الثدي من خلال التعلم العميق
- الكشف القائم على Matlab للعقيدات الرئوية
القائمة ل مشاريع صغيرة لمعالجة الصور يتضمن ما يلي.
- تآكل الصور وتمددها
- مشروع Mouse قائم على رؤية الكمبيوتر
- نظام وقوف السيارة تلقائيًا باستخدام معالجة الصور
- ماسح نصي يعتمد على رؤية الكمبيوتر
- تحديد الفعل البشري من خلال معالجة الصور
- Smart Selfie باستخدام Computer Vision
- الرسوم الكاريكاتورية للصور باستخدام بايثون
- روبوت لتتبع الكرة باستخدام Raspberry Pi
- اكتشاف نعاس السائق المستند إلى بايثون
- معالجة الصور القائمة على التحكم في إشارات المرور الذكية
مشاريع معالجة الصور IEEE القائمة على Python
تتضمن قائمة مشاريع معالجة الصور IEEE القائمة على Python ما يلي.
- الالتواء المختلط والتعرف المتبقي على العين القائم على الشبكة
- عرض مفاهيمي للتعرف على IRIS من خلال تقنيات معالجة الصور
- توقع قيمة البصمة المخفية
- الشبكات العصبية ذات الالتواء العميق للتعرف على العمل البشري مع خرائط العمق والمواقف
- تطوير أسلوب LSB في الصور الملونة باستخدام القناع
- تقنية MSB القائمة على التنبؤ لإخفاء البيانات العكسية ذات السعة العالية للصور المشفرة
- إخفاء معلومات كمية فعالة تستخدم في مشاركة الصور الطبية عن بعد
- الكشف عن طفيليات الملاريا من خلال معالجة الصور الرقمية
- تحديد الإنسان من المشي الحر مع ميزة المشي على أساس الموقف
- تقليل الأبعاد غير الخطية لتصنيف الصور بناءً على التعلم المتنوع
- تصنيف الحيوان من خلال صور الوجه مع اندماج على مستوى النتيجة
- مشاركة المخططات السرية المرئية عن طريق تشفير العديد من الصور
- برنامج تصميم نظام التعرف البيومترية من خلال معالجة الصور
- اكتشاف الابتسامة في البرية من خلال نقل التعلم
- تجزئة صور بصمة النخيل بمساعدة الكمبيوتر لأبحاث القياسات الحيوية
- نظام التعرف على مرض أوراق النبات
- تحديد بصمات أصابع الأطفال الصغار
- الأمراض الجلدية الرقمية
- تقييم الشبكات العصبية الالتفافية العميقة لتصنيف المواد
- التعرف على تعبيرات الوجه باستخدام مرشح غابور ثنائي الأبعاد
مشاريع معالجة الصور المستندة إلى Android
تتضمن قائمة مشاريع معالجة الصور القائمة على نظام أندرويد ما يلي.
- التعرف على الوجوه على أساس Android ومعالجة الصور
- نظام التطبيب عن بعد باستخدام القلب المحمول
- مقارنة الأداء في طرق تقليل البيانات
- إرسال فيديو الأمان عبر WiMAX ضمن اتصالات السيارة
- التحكم في الروبوت للترجمة باستخدام هاتف Android الذكي
- تصميم نظام منخفض الطاقة لاستشعار الإنسان
- تقييم الأساليب التجريبية للتعرف على الأرقام باستخدام Android
- نظام الزراعة الذكية باستخدام إنترنت الأشياء و Android
- إذن ، هذا كله يتعلق بالرقمية موضوعات مشروع معالجة الصور و معالجة الصور باستخدام ماتلاب و و بايثون . هناك العديد أوراق IEEE حول معالجة الصور المتوفرة في السوق ، وتطبيقات معالجة الصور المتعلقة بالطب ، والتعزيز والاستعادة ، ونقل الصور ، ومعالجة لون الصورة ، ورؤية الروبوت ، وما إلى ذلك. إليك سؤال ، ما هي الخطوات المتبعة في معالجة الصور الرقمية؟
