Projetos de processamento de imagens para estudantes de engenharia

Hoje em dia, o “processamento de imagem” é normalmente usado por uma ampla gama de aplicações e em diferentes tipos de eletrônicos como computadores, câmeras digitais, telefones celulares, etc. As propriedades da imagem podem ser alteradas com o mínimo de investimento, como aprimoramento de contraste, detecção de bordas, medição de intensidade e aplicar diferentes funções matemáticas para aprimorar a imagem. Mesmo que esses métodos possam ser muito influentes, o consumidor freqüentemente controla as imagens com o dump, mas é raro entender os valores fundamentais por trás da rotina de processamento de imagens sem esforço. Embora isso possa ser adequado para algumas pessoas, freqüentemente leva a uma imagem que está amplamente corrompida. Neste artigo, discutiremos os conceitos básicos de processamento de imagem e projetos de processamento de imagem digital usando MATLAB , Pitão etc.

O que é processamento de imagem?

O método de processamento de imagem é usado para fazer alguns processos em uma imagem, como um aprimoramento de imagem, ou para remover alguns dados funcionais da imagem. O processamento de imagem é um tipo de processamento de sinal , onde a entrada é uma imagem, assim como a saída, são recursos ou características aliadas à imagem.

Processamento Digital de Imagens

No momento, a técnica de processamento de imagem é altamente usada em diferentes setores, que é usada para formar regiões de investigação central em engenharia, bem como em diferentes disciplinas também. Basicamente, as etapas de processamento de imagem passo a passo são discutidas abaixo.

• Clique na imagem usando câmeras digitais
• Estudar e operar a imagem
• A saída da imagem pode ser alterada com base na análise da imagem.

O processamento de imagem pode ser feito usando dois métodos, nomeadamente processamento analógico de imagem, bem como processamento digital de imagem. A principal técnica de processamento de imagem (analógica) é empregada para fotografias e impressões. Etc. O analista de imagem usa diferentes conceitos básicos de compreensão ao usar algumas das técnicas de imagem. A técnica de processamento de imagem secundária (Digital) auxiliará na análise de imagem digital usando um PC.

Projetos de processamento de imagem

Os seguintes lista de projetos de processamento de imagem é discutido abaixo.

Projetos de processamento de imagem

1). Robô de rastreamento de bola baseado em Raspberry Pi

Este projeto é usado para construir um robô para rastreamento de bola usando Raspberry Pi. Aqui, este robô utiliza uma câmera para capturar as imagens, bem como realizar o processamento de imagens para rastrear a bola. Este projeto usa um pi de framboesa módulo da câmera como um microcontrolador para rastrear a bola e permite o código Python para análise de imagens.

2). Verificação de vigilância com telefone Android

Este projeto é muito útil para monitorar locais públicos como escritórios, residências, usando um aplicativo Android. Usando este pode-se capturar as imagens, monitorar e gravar os vídeos de streaming ao vivo.

O sistema proposto requer uma fonte de alimentação, uma câmera Raspberry Pi, Pi e um telefone Android. E também um sistema operacional baseado em Linux para Raspberry Pi e configuração de arquivos de câmera. O vídeo pode ser gravado com a ajuda do software de movimento onde o movimento está presente na sala.

3). Detecção de falsificação de imagem médica

Este projeto é utilizado no sistema de saúde para reconhecimento de imagens falsas para confirmar se a imagem está associada ou não à imagem médica.

O princípio de funcionamento deste projeto está em um gráfico de ruído de uma imagem, usa um filtro de falha de resolução múltipla e fornece a saída para os classificadores como aprendizado extremo e vetor de suporte.

O mapa de ruído é formado em uma fonte de computação de limite, enquanto a classificação e a filtragem são concluídas em uma fonte de computação em nuvem central. Da mesma forma, este projeto funciona sem esforço. O requisito de largura de banda também é muito razoável para este projeto.

4). Identificação do ato humano por processamento de imagem

Este projeto é utilizado para identificar o ato humano por processamento de imagem em tempo real, e a intenção principal é comunicar os gestos identificados através do sistema de câmeras.

Este sistema começa reconhecendo o ato humano dado no banco de dados, uma vez que transmite os sinais de ativação para o arranjo da câmera para gravar e armazenar o fluxo de vídeo no sistema.

O processo de correspondência de padrões é utilizado para agora ações diretamente do esboço do vídeo gravado. A imagem do vídeo é avaliada internamente pelo banco de dados e por fim, o o / p será obtido.

Projetos de processamento de imagem digital IEEE

A técnica de processamento digital de imagens é usada para melhorar a qualidade de uma imagem por meio da aplicação de operações aritméticas. Os projetos baseados em processamento de imagem envolvem principalmente modificação de imagem e identificação de sinal bidimensional e melhorá-la por contraste com um sinal normal. As listas de projetos de processamento de imagem digital IEEE para estudantes de engenharia incluem o seguinte.

• Detecção rápida e forte de veículos em movimento em vídeos aéreos com janelas deslizantes
• Remoção de neblina para imagens subaquáticas com base no contraste e melhoria da cor usando o método de fusão.
• Conjunto de imagens baseadas em reconhecimento facial com recurso simultâneo e aprendizado de dicionário
• Análise de Vídeo para Monitoramento de Tráfego
• Análise e detecção de choro infantil
• Proteção eficiente de palmas com base em RSSF de larvas RPW
• Reconhecimento da marcha por meio da imagem de energia ativa e ondinha de Gabor
• Reconhecimento da atividade humana por meio de redes neurais
• Detecção de câncer de pulmão com processamento digital de imagens por tomografia computadorizada
• Compressão de Imagem Fractal baseada em Interpolação Polinomial
• Segmentação de tumor cerebral baseada na técnica de agrupamento híbrido
• A fusão da imagem no campo médico através da combinação e transformação SVD de Shearlet
• Comparação de nível de pixel e nível de recurso usando técnicas de fusão de imagens
• Classificação de flores por meio de processamento de imagem baseado em rede neural
• A fusão da imagem no campo médico usando técnica conjunta esparsa
• Uma fusão de imagem de satélite com transformações curvelet discretas rápidas
• Método de compressão sem perdas para imagens com técnicas de combinação
• Triagem de doenças retinianas usando padrões binários locais
• Classificação de grãos de arroz por processamento de imagem
• Avaliação da qualidade dos grãos de arroz por meio de técnicas morfológicas

Projetos de processamento de imagem usando MATLAB

MATLAB ou laboratório de matriz é uma linguagem de programação de alto nível que permite que você execute tarefas exigentes computacionalmente mais rápido do que com outras linguagens de programação como C, CPP, etc. Mas MATLAB é muito para entender e útil para cálculos matriciais numéricos rápidos. Os seguintes projetos de processamento de imagem são baseados no conceito de MATLAB.

Projetos MATLAB

1). Sistema de Identificação de Moeda

A identificação da moeda de diferentes países é muito difícil. A principal intenção deste projeto é ajudar os cidadãos a resolver este problema. Porém, os sistemas de identificação de moeda são baseados na análise de imagens e não são suficientes.

O processo deste projeto tanto se torna automático quanto forte, e este sistema usa como exemplo o renminbi chinês (RMB) e o SEK sueco para demonstrar as técnicas.

2). Controle de semáforo inteligente usando processamento de imagem

Dia após dia, a questão do tráfego se tornou um grande problema na Índia devido ao aumento do número de veículos motorizados. Por esta razão, é necessário utilizar os semáforos que podem fazer a verificação em tempo real da compactação do tráfego. Este projeto emprega um arranjo de processamento de imagens para controlar o tráfego de forma fácil, capturando imagens do tráfego em cruzamentos. Um procedimento passo a passo para alterar a duração do semáforo depende da densidade do tráfego das encruzilhadas em um semáforo.

3). Controle deslizante de imagem usando MATLAB

O projeto do controle deslizante de imagem é usado para controlar os papéis de parede com o movimento da mão usando o MATLAB. Esta tarefa pode ser concluída combinando uma série de funções.

Este projeto usa uma webcam para capturar a imagem e, se a imagem tiver um fundo consistente, o resultado será falso. Portanto, temos que manter o fundo de forma consistente. As aplicações deste projeto incluem principalmente controle de eletrodomésticos, eletrodomésticos, etc.

4). Sistema de estacionamento automático de veículos

Hoje em dia, muitas cidades em todo o mundo enfrentam muitos problemas com estacionamento de veículos devido à menor disponibilidade de lugares de estacionamento, elevados preços dos terrenos, etc. Para contornar este problema, aqui está uma solução, nomeadamente um sistema de estacionamento automático.

O sistema proposto é utilizado em locais públicos como hotéis, escritórios, teatros, residências, hospitais, estádios, aeroportos, etc. A utilização deste sistema tem várias vantagens, pois ocupa menos espaço, demora menos para levar e também entrega o carro, segurança e proteção para o veículo contra roubos.

Projetos de processamento de imagem baseados em MATLAB

O termo MATLAB significa MATrix LABoratory e é a linguagem de programação de 4ª geração. Esta linguagem de programação permite funções, manipulação de matrizes, plotagem de dados, criação de interface de usuário, implementação de algoritmos, etc. Esta linguagem é utilizada em aplicações de processamento de imagens, institutos de pesquisa, etc. A lista de projetos de processamento de imagens baseados no MATLAB está listada abaixo.

• Reconhecimento de matrículas por meio de processamento de imagem e MATLAB
• Reconhecimento da emoção facial em tempo real usando MATLAB
• Detecção de motorista sonolento em tempo real com MATLAB
• Reconhecimento de escrita à mão com MATLAB e processamento de imagem
• Detecção de pedra nos rins baseada em MATLAB
• Verificação de Assinatura baseada em MATLAB
• Compressão de imagem colorida usando MATLAB
• Classificação de categoria de imagem baseada em MATLAB
• Detecção de câncer de pele baseada em MATLAB
• Sistema de marcação de presença usando processamento de imagem e MATLAB
• Detecção de tumor hepático usando MATLAB
• Segmentação IRIS usando código MATLAB
• Detecção de doenças de pele usando MATLAB
• Projeto e implementação de plataforma de baixo custo para diagnóstico por imagem em tempo real com MATLAB
• Sistema de detecção biométrica com Unimodal e Multimodal com MATLAB
• Análise de aspecto de ponto fixo baseada em MATLAB para sistemas de infraestrutura sem fio com MATLAB
• Comunicações leves baseadas em câmera de celular com MATLAB
• Modelagem de distorção de perspectiva em imagens de rosto e biblioteca para rastreamento de objetos com MATLAB
• Controle de semáforo inteligente com MATLAB e processamento de imagem
• Controle de pragas no campo agrícola com processamento de imagem e MATLAB

Projetos de processamento de imagem usando Python

Python é uma linguagem de programação de alto nível e sua biblioteca típica é enorme e abrangente. Os seguintes processamento digital de imagem projetos são baseados no conceito de Python.

Projetos de processamento de imagem com Python

1). Reconhecimento de texto em imagens por Python

O reconhecimento de texto de uma imagem é uma etapa muito útil para obter a recuperação de conteúdo multimídia. O sistema proposto é usado para detectar o texto em imagens automaticamente e remover texto associado horizontalmente com fundos difíceis.

Este projeto é baseado em aplicações como uma técnica de diminuição de cor, uma técnica de reconhecimento de bordas, bem como a localização de áreas de texto e objetos geométricos. O texto da imagem contém informações muito úteis para diferentes tipos de documentos.

A remoção de texto de uma imagem é uma tarefa difícil. O texto é detectado e extraído para os leitores sem problemas. Este projeto usa uma técnica de localização de texto rápida para todas as arestas possíveis na imagem.

2). Detecção de sonolência do driver usando Python

Uma nova abordagem em relação à segurança automotiva em uma área autônoma é esperada principalmente no sistema automotivo. Hoje em dia, aumentou o número de acidentes automobilísticos com sonolência. Para superar esse problema, aqui está uma solução de projeto, ou seja, o sistema de alerta ao motorista, que emite um alerta observando os olhos de cada motorista enquanto dirige um veículo.

3). Detecção de rosto usando Python

O objetivo principal deste projeto é detectar o rosto em tempo real e também rastrear o rosto continuamente. Este é um exemplo fácil para detectar o rosto usando python e, em vez da detecção de rosto, também podemos usar qualquer outro objeto de nossa escolha.

4). Erosão e dilatação de imagens

Existem vários tipos de operações morfológicas disponíveis para processamento de imagens. Mas, o processamento da imagem pode ser feito usando os tipos mais comuns de operações morfológicas baseadas na forma da imagem, como erosão e dilatação. Aqui, a erosão é usada para reduzir as características de uma imagem, enquanto a dilatação é usada para aumentar a área e enfatizar as características de um objeto.

5). Desenho de uma imagem usando Python

Nos últimos anos, o software cartomizador de imagens foi usado para converter a imagem normal em uma imagem de desenho animado. Neste processo, detecção de borda e filtro bilateral são necessários. O bilateral filtro é usado para reduzir a paleta de cores de uma imagem. Posteriormente, podemos aplicar a detecção de bordas a esta imagem para gerar uma imagem de formato escuro. Portanto, finalmente, alguns truques podem ser aplicados a esta imagem para obter uma imagem de desenho animado.

Projetos de processamento de imagem baseados em IoT

A lista de projetos de processamento de imagem com base na IoT é discutida abaixo.

Segurança doméstica usando IoT e processamento de imagem digital

Este projeto é usado para projetar um sistema usando IoT e processamento de imagem digital para proteger a casa. Este sistema inclui uma câmera digital, sensor, celular e névoa com o banco de dados. Sensores estão localizados na moldura da porta que alerta a câmera para clicar na imagem de uma pessoa que entra na casa, em seguida, envia a imagem da pessoa para o datasheet dentro do nevoeiro.

A análise das imagens pode ser realizada tanto para detecção quanto para comparação da imagem com a armazenada. Se a imagem capturada e a imagem armazenada não corresponderem, ele dá um alerta ao dono da casa.

Detecção de fissura em ponte baseada em modelo de rede convolucional e IoT

A Internet das coisas tem se desenvolvido junto com a tecnologia da informação devido às fortes características de permeabilidade, muitos benefícios e diversas aplicações. Na engenharia estrutural, a IoT desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de estruturas de rede. A ameaça mais frequente é a quebra para segurança da ponte. Por causa dessas rachaduras, ocorreram 90% dos desastres da ponte. Portanto, identificar as fissuras da ponte é muito importante para reduzir o desastre estrutural com o tempo. Para superar isso, este sistema de detecção de fissuras em ponte baseado em IoT é estabelecido para aumentar a segurança da ponte, bem como um fator de risco pode ser reduzido.

Área de detecção de veículo para separação baseada no descritor de IoT e Fourier

Dia após dia, os acidentes de trânsito aumentaram seriamente. Portanto, para superar esses problemas, como velocidade e congestionamento, é necessária tecnologia. A detecção e rastreamento de veículos usando visão computacional e IoT são elementos essenciais no sistema de monitoramento de tráfego inteligente.

Durante a segmentação da imagem, o ângulo entre o veículo e a câmera terá uma conexão para mover o veículo. Este projeto aumenta a precisão da detecção de veículos usando imagens de câmeras. As áreas que estão se movendo serão extraídas por meio de diferenças entre quadros. Se um ou mais veículos estiverem sobrepostos como uma área, será necessário dividir a área. Esta técnica irá extrair uma área a ser dividida do contorno da área. Porém, não é possível dividir os veículos pelo contorno extraído. Assim, uma nova técnica é implementada para separar o local usando o descritor de Fourier. Usando esta técnica, a área pode ser detectada.

Smart Health Care Kit usando IoT e processamento de imagens

O conceito principal deste projeto é fornecer serviços de saúde eficientes e melhores para os pacientes que usam uma IoT. Assim, os médicos poderiam usar essa informação e dar um resultado eficiente. Este projeto inclui alguns recursos para observar o paciente pelo médico de qualquer lugar e a qualquer hora. Em uma situação de emergência, um e-mail ou mensagem pode ser enviada ao médico informando sobre a situação do paciente.

Sistema de agricultura inteligente usando IoT

O sistema proposto, ou seja, sistema de cultivo inteligente, é projetado com IoT e é muito útil para os agricultores. Para situações climáticas, os valores limite podem ser fixados como temperatura, umidade, dependendo das condições climáticas daquela área específica. O sistema proposto irá gerar o cronograma de irrigação dependendo da detecção de dados em tempo real do campo e do repositório de clima.

Projetos de processamento de imagem baseados em sistema embarcado

A lista de projetos de processamento de imagem baseados em sistema embarcado é discutida abaixo.

Toll Automation com base em ANPR usando processamento de imagem

Este projeto é usado para projetar um sistema de pagamento de pedágio automaticamente usando ANPR ou reconhecimento automático de matrícula. Neste projeto, uma técnica de processamento de imagem é usada para clicar na imagem da placa do carro e convertê-la em texto.

Este sistema é projetado com um microcontrolador para analisar o texto da placa da matrícula e deduz automaticamente o valor, pois os dados já estarão armazenados no banco de dados. Após a dedução do valor, o proprietário do veículo receberá uma mensagem.

Reconhecimento de tumor baseado em Matlab

O processamento de imagens é usado em diferentes aplicações médicas. O sistema proposto é utilizado para projetar um sistema para detectar a posição do tumor com base no processo de imagem e MATLAB.

Proteção de multimídia por meio de conteúdo e impressões digitais

Atualmente, a proteção de multimídia tem aumentado para proteger a distribuição de multimídia e propriedade intelectual. Este projeto usa conteúdo e também impressões digitais para detectar multimídia. Ao usar impressões digitais de conteúdo, as violações de direitos autorais podem ser detectadas uma vez publicadas nos sites. Uma impressão digital de conteúdo captura as propriedades de conteúdo multimídia, que podem ser usadas para identificar exclusivamente o objeto multimídia. Neste projeto, uma estrutura modular é projetada para modelagem e análise de técnicas de impressão digital para conteúdo.

Monitoramento do vulcão usando ARM incorporado em áreas remotas

Este projeto desenvolve um sistema chamado MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) através de acesso remoto e diferentes módulos conectados em uma rede. Este sistema é muito simples de configurar para a rede de investigação e monitoramento. Este sistema funciona por meio de um sistema embarcado junto com um sensor e sistema de comunicação. O sistema MVMS inclui principalmente uma rede de módulos remotos (RMN) que recebe os dados por meio de links de cabo / sem fio usando sensores e os armazena em um suporte de grande capacidade.

Ao utilizar este projeto, um sistema multiparâmetro pode ser desenvolvido para monitorar a atividade vulcânica. O sistema permite o acesso a módulos remotos e diferentes conectados em uma rede. Neste projeto, um processador ARMTM é usado para fornecer grande flexibilidade no design de hardware. O Linux é usado como um sistema operacional para o desenvolvimento fácil do aplicativo para controlar as comunicações e também os sensores.

Projeto e implementação de sistemas de controle incorporados usando Scilab

Neste projeto, uma plataforma embarcada é desenvolvida para projetar sistemas de controle embarcados. Esses sistemas são desenvolvidos de maneira rápida e econômica. Este sistema pode ser construído com software de código aberto, nomeadamente Scilab & Linux para reduzir o custo de desenvolvimento. Quando esta plataforma oferece um ambiente combinado, o usuário pode realizar todas as fases do ciclo de desenvolvimento dentro dos sistemas de controle. Portanto, quando o desempenho é potencialmente melhorado, o tempo necessário para o desenvolvimento pode ser reduzido.

Este sistema é usado nas áreas de industrial, educação, instrumentação, otimização e processamento de imagem. Além disso, este sistema pode ser desenvolvido onde sensores e atuadores são usados

Projetos de Processamento de Imagens em Engenharia Biomédica

Projetos de processamento de imagens em projetos de processamento de imagens biomédicas e LabVIEW são discutidos abaixo.

Detecção de falsificação de imagem médica

O sistema proposto nomeadamente a detecção de imagens falsas na área médica é utilizado no sistema de saúde. Com este sistema, a detecção da imagem pode ser feita independentemente de a imagem ser alterada ou não. Este projeto é muito útil principalmente na área de saúde, pois muitos casos são registrados sobre a alteração dos laudos para ocultar algumas infrações. Então, usando este projeto, isso pode ser detectado.

Sistema de recuperação baseado na estrutura Hadoop para imagens médicas usadas em grade

O sistema proposto pode ser implementado usando a estrutura Apache Hadoop. Esta é uma arquitetura de grade com código aberto, que compila uma variedade de formatos de imagem e estabelece entre diferentes hospitais para armazenamento, compartilhamento e recuperação de imagens.

Existem diferentes métricas de desempenho, como precisão, confiabilidade, confidencialidade, interoperabilidade e segurança. Com isso, a privacidade do paciente e a autenticação do usuário podem ser alcançadas.

Neste projeto, o algoritmo CBIR (Content-Based Image Retrieval) baseado em textura é utilizado para a recuperação de uma imagem eficiente. O desempenho do sistema pode ser verificado com a ajuda do Hadoop por meio de três nós operacionais atuais. O tempo de recuperação do sistema proposto pode ser obtido por meio de resultados experimentais.

Um protótipo de tipagem de sangue usando processamento de imagem

O processo de determinação do tipo sanguíneo é necessário antes de administrar uma transfusão de sangue, no entanto, em algumas situações, devido ao risco de vida de uma pessoa, é essencial administrar o sangue rapidamente. Nessas circunstâncias de crise, descubra que tipo de sangue é fundamental devido ao menor tempo.

Para contornar este problema, o sistema proposto é desenvolvido utilizando processamento de imagens. Este sistema é usado para determinar o tipo de sangue com base no teste de placa e método de processamento de imagem. Todo o procedimento de análise pode ser automatizado com a ajuda deste sistema usado para fenotipagem sanguínea e tipagem sanguínea ABO-Rh.

Projeto de controlador para Quadcopter baseado em LabVIEW

O projeto denominado LabVIEW e design de controlador baseado em processamento de imagem para o quadricóptero é usado para projetar um quadricóptero autônomo. Este é um veículo de pouso vertical com quatro rotores. Este quadricóptero pode ser controlado com precisão através da programação e processamento de imagem do LabVIEW.

Robô apanhador autônomo de frutas usando LabVIEW

O objetivo principal deste projeto é conceber um robô autônomo para a colheita de frutas. Este projeto pode ser desenvolvido com processamento de imagem e LabVIEW para controlar o braço do robô. Com base na imagem capturada, este projeto controla a pega do braço robótico para pegar as frutas.

Detecção de câncer por meio de amostra de sangue humano usando imagens microscópicas

Este projeto é usado para detectar o tipo de leucemia por meio de imagem microscópica de amostra de sangue. O projeto inclui algumas características de imagens microscópicas como examinar mudanças de textura, cores, geometria, etc. Este sistema deve ser consistente, eficiente, o tempo de processamento é menor, menor erro, a precisão é alta, menor custo e forte para diferentes indivíduos durante a coleta amostras, etc.

Ao extrair as informações de imagens de amostras de sangue, há muitos benefícios para as pessoas, como prever, tratar e solucionar doenças do sangue sem demora para um paciente.

Alguns outros projetos de processamento de imagem na área médica são

• Classificação de células sanguíneas baseada na CNN
• Endoscopia baseada em Raspberry Pi de baixo custo
• Detecção de câncer de pele
• Retinopatia do diabético com aprendizado profundo
• Segmentação de tumor cerebral baseada em FPGA
• Fusão de imagens no campo médico através de FPGA
• Compressão de imagem médica sem perda
• Detecção de Glaucoma usando Opencv e MATLAB
• Detecção de pedras nos rins por ultrassom
• Detecção de tuberculose em raios-X
• Detecção de câncer de mama por meio de aprendizado profundo
• Detecção de nódulo pulmonar baseada em Matlab

A lista de miniprojetos de processamento de imagem inclui o seguinte.

• Erosão e dilatação de imagens
• Projeto de mouse baseado em visão computacional
• Sistema de estacionamento do veículo automaticamente usando processamento de imagem
• Scanner de texto baseado em visão computacional
• Identificação de atos humanos por meio de processamento de imagens
• Smart Selfie usando visão computacional
• Desenhos animados de imagens com Python
• Robô para rastreamento de bola usando Raspberry Pi
• Detecção de sonolência do driver baseada em Python
• Controle de semáforo inteligente baseado em processamento de imagens

Projetos de processamento de imagem IEEE baseados em Python

A lista de projetos de processamento de imagem IEEE baseados em Python inclui o seguinte.

• Convolução mista e reconhecimento de olho baseado em rede residual
• IRIS Recognition Conceptual View through Image Processing Techniques
• Previsão do valor da impressão digital oculta
• Redes neurais com convolução profunda para reconhecimento da ação humana com mapas de profundidade e posturas
• Desenvolvimento do método LSB em imagens coloridas com máscara
• Técnica baseada em previsão MSB para ocultar dados reversíveis com alta capacidade para imagens criptografadas
• Escondendo as informações de um quantum eficiente usado para compartilhamento de imagens médicas remotamente
• Detecção de parasitas da malária por meio de processamento digital de imagens
• Identificação de humanos a partir de caminhadas de estilo livre com característica de marcha com base na postura
• Redução da Dimensionalidade Não Linear para Classificação de Imagens com base no Manifold Learning
• Classificação de animais por meio de imagens faciais com fusão em nível de pontuação
• Compartilhamento de esquemas visuais secretos por meio da criptografia de inúmeras imagens
• Software de design de sistema de reconhecimento biométrico por meio de processamento de imagem
• Detecção de Smile in the Wild por meio de transferência de aprendizagem
• Segmentação de imagens Palm Print auxiliada por computador para pesquisa biométrica
• Sistema de identificação de doenças da folha da planta
• Identificação de impressão digital de crianças pequenas
• Dermatologia Digital
• Avaliação de redes neurais de convolução profunda para classificação de material
• Reconhecimento de expressão facial com filtro Gabor 2D

Projetos de processamento de imagem baseados em Android

A lista de projetos de processamento de imagem baseados em Android inclui o seguinte.

• Reconhecimento facial baseado em Android e processamento de imagem
• Sistema de telemedicina usando um celular cardíaco
• Comparação de desempenhos em métodos de redução de dados
• Envio de vídeo de segurança por WiMAX nas comunicações veiculares
• Controle de robô para localização usando smartphone Android
• Projeto de sistema de baixo consumo de energia para detecção de humanos
• Avaliação de abordagens empíricas para reconhecimento de dígitos usando Android
• Sistema de agricultura inteligente usando IoT e Android

-Assim, isso é tudo digital tópicos do projeto de processamento de imagem , processamento de imagem usando Matlab , e Pitão . Existem vários Artigos IEEE sobre processamento de imagem que estão disponíveis no mercado, e as aplicações de processamento de imagens envolvidas em medicina, realce e restauração, transmissão de imagens, processamento de cores de imagens, visão de um robô, etc. Aqui fica uma pergunta para você, quais são as etapas envolvidas em processamento digital de imagens?