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World File Search System数字图像处理
研究基于图像处理的数据处理方法识别植物病害
印度是一个农业国家，大部分人口都依赖农业。农业研究的目的是提高生产力和食品质量，减少开支，增加利润。为了获得更有价值的产品，产品内部控制是必不可少的。疾病会损害植物的传统状态，从而改变或中断其光合作用、蒸腾作用、授粉、受精、发芽等重要功能。许多研究表明，由于植物疾病，农产品的质量也会下降。这些疾病是由病原体（如真菌、细菌和病毒）以及不利的环境条件引起的。因此，疾病的第一阶段诊断是一项至关重要的任务。本文提供了介绍部分，包括植物疾病检测的重要性；植物叶片分析，各种叶片疾病 [1]。1.1。数据挖掘技术：
使用图像处理、ML 和 NLP 检测脑肿瘤
在本研究中，我们使用 ML 算法和图像处理方法从 MRI 中提取数据。我们使用预处理来提高信噪比 (S/N) 并消除不必要的噪声的影响。基于阈值技术，我们使用颅骨剥离算法来增强颅骨剥离性能。在这项研究中，我们使用公认的分类器分析了基于纹理的特征，以对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类。从结果来看，与临床专家进行的手动识别相比，脑肿瘤识别显然是快速而准确的。各种执行因素还表明，建议的算法通过改进某些参数（如平均值、MSE（均方误差）、PSNR、准确度、灵敏度、特异性和骰子系数）提供了有效的结果。我们的结果表明，计划的方法可以帮助及时准确地检测脑肿瘤，并识别其精确位置。因此，使用 ML 和 NLP，提出的系统对于从 MRI 图像中识别脑肿瘤具有重要意义。
卫星中有关AI驱动图像处理的调查
近年来，卫星发射到太空的数量大大增加了。截至2024年11月，卫星跟踪网站“立即轨道” [1]列出了各种地球轨道中的10,500多个活跃卫星。大多数（80％）与通信1052相关的是地球观察（EO）卫星，每天产生数千吨数据。通过传统的射频（RF）通信渠道将这些数据传递到地球是不可行的，因此已经研究了其他解决方案，包括处理生成数据的卫星上的数据。该解决方案类似于引入边缘计算的引入，该计算是一种分布计算的模型，该模型更接近数据源，该模型是为了管理连接到通常称为Internet Internet（IoT）的Internet的设备的扩散。机器学习（ML）一直是Edge Computing成功的关键推动力。Furano等人于2020年底发表的一篇文章。[2]探讨了需要部署ML板上卫星以进行图像处理的一些令人信服的原因。这包括通过响应数据下载能力增加的传感器所产生的数据量的增长，限制了较小卫星中的功率，以下载大图像和地面电台可用性的问题。还指出了挑战，包括资源不足，板载存储或工作内存不足以及模型培训所需的数据集的有限可用性
使用无人机系统 (UAS) 在茂密森林地区进行图像处理
推荐引用 推荐引用 Bhatt, P., Edson, C., & Maclean, A. (2022)。使用无人机系统 (UAS) 在茂密森林地区进行图像处理。 http://doi.org/10.37099/mtu.dc.michigantech-p/16366 取自：https://digitalcommons.mtu.edu/michigantech-p/16366
直升机飞行动力学数据采集和机器学习的图像处理
摘要 - 学习驾驶全尺寸直升机是一个复杂的迭代过程，需要在动态、混乱且无情的环境中实时通过输入将相互依赖的原因映射到输出。这项工作提出了一个原型系统，用于通过一系列摄像头和传感器从罗宾逊 R22 直升机的控制装置、仪器和飞行动力学中非侵入性地获取原本无法访问的数据，然后使用基于 OpenCV 的解决方案将这些图像处理成相应的数字形式，以供以后在机器学习项目中使用。它描述了一种硬件和软件架构，用于安全成功地校准系统、运行广泛而深入的代表性实验以及定性和定量地呈现和验证结果。
使用图像处理检测阿尔茨海默病
图 1：阿尔茨海默病各年龄段分布 2. 文献综述 阿尔茨海默病可被提前发现，通过对 MRI 扫描进行图像处理可以预测患病的可能性。 “在图像处理技术中，多种算法用于提取灰质和白质，包括 k 均值聚类、强度调整和区域提取算法”。使用相同算法计算物质中灰质和白质的近似比例。用于临床文献分析和定量分析的工具是 MATLAB，该分析是针对不同视角的脑部 MRI 图像进行的。 “图像处理是一种使用不同算法从图像中提取感兴趣区域的技术。不同的算法包括分水岭、阈值和 K 均值聚类方法。所述分割方法用于分割 X 射线焊接图像，以检测穿孔和减少缺陷、不完全穿透和虫洞等缺陷。该方法用于识别故障区域。它们广泛应用于医学成像。计算机视觉、光学字符识别、工业射线照相术 [3]。 K-Means 算法是广泛使用的聚类算法之一。本文介绍了一种改进的 K-Means 算法。该算法通过首先对图像应用部分拉伸来提高图像质量。主观聚类用于生成聚类的初始中心，主观聚类是一种为数据点生成可能值的方法。生成的中心可供图像分割算法使用 [4]。深度学习架构已被提出用于检测阿尔茨海默病，这可以克服用于检测的机器学习算法的不足。它可用于检测轻度认知障碍和 AD。我们提供了一种深度学习架构，它使用自动编码器堆栈和输出级 SoftMax 来检测 AD 和 MCI 前身的阶段”。该架构领域可以使用先验知识来检测和分析几类学习样本和学习样本
使用图像处理的有效货币识别和价值检测系统
近年来，对自动货币识别和价值检测系统的需求不断增长，以简化现金处理和金融交易的过程。图像处理技术已成为自动化这些任务的有前途的方法。本文基于图像处理技术提供了有效的货币识别和价值检测系统。拟议的系统旨在自动化货币识别和价值检测过程，这在许多财务和零售应用程序中是必不可少的任务。该系统由几个阶段组成：图像采集，图像预处理，特征提取，图像增强和分类。系统使用多种图像处理算法，包括数据增强来增强输入图像的质量并提取相关功能。这些任务涉及确定银行票据或硬币的面额并确定其价值。实验的结果证明了拟议系统在现实世界情景中的有效性，这可以大大减少货币识别和价值检测所需的时间和精力。总而言之，在各种照明条件和方向下，提出的系统在识别不同的货币（包括钞票和硬币）方面达到了高准确性和鲁棒性。该系统的性能可以大大减少货币识别和价值检测所需的时间和精力，从而适合用于金融和零售应用程序。未来的工作将集中在更具挑战性的情况下，例如处理损坏或伪造的货币，以改善系统的性能。
基础科学和应用科学研究所
Forsyth，D。A.和Ponce，J。（2012）。计算机视觉：一种现代方法。皮尔逊。Szeliski，R。（2010）。计算机视觉：算法和应用程序。Springer科学与商业媒体。Gonzalez，R。C.和Woods，R。E.（2017）。数字图像处理。皮尔逊。Burger，W。，＆Burge，M。J.（2016）。数字图像处理：使用Java的算法简介。Springer。Springer。