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World File Search System图像处理
通过 FPGA 实现数字图像处理算法的开发
实时图像处理是实现 IR 4.0 的基本要素之一。数字图像处理技术的快速发展使得医疗保健、交通运输和制造业等领域的各种应用成为可能。人们正在寻求更高性能的图像处理，因为传统的图像处理已不再满足需求。基于 FPGA 的数字图像处理已成为公众的选择之一，因为它具有并行流水线功能，可以缩短处理时间并提高性能。该项目开发了几种数字图像处理算法，包括灰度变换、亮度控制、对比度调整、阈值和反转。它们是数字图像处理中最流行的算法。使用 Microsoft Paint 将彩色输入图像的格式转换为位图格式，然后使用 MATLAB 将其转换为十六进制文件，以便在 FPGA 中读取和写入。使用 ModelSim Altera 和 Intel Quartus II 等平台为数字图像处理算法编写 Verilog HDL。结果，从模拟中获得了五个十六进制文件。输出的十六进制文件在 MATLAB 中进一步处理以生成相应的图像。
大麻识别的无人飞行器（UAV）的图像处理
1电子，国家研究与创新局（BRIN），万伦40135，印度尼西亚2电气工程和信息学学院，万伦技术研究所，班登40116，印度尼西亚3号，印度尼西亚3数据与信息科学研究中心，国家研究与创新机构（BRIN 40135印度尼西亚5研究中心，国家研究与创新局（BRIN），Tangerang Selatan 15314，印度尼西亚6数据与信息中心，国家研究与创新局（BRIN），雅加达10340，印度尼西亚7研究中心7研究中心，人工智能和网络安全委员（BNN），雅加达，13630，印度尼西亚9局长研究机构，研究设施和科学技术园，（BRIN），Tangerang Selatan 15314，印度尼西亚10号diponegoro University，Semarang 50275机械系，印度尼西亚50275，印度尼西亚11号研究中心，全国研究中心，国家研究中心（Innigia Interrication and Innigia Indernia andia ininnia andia andia ininnia andia andia ininnia）印度尼西亚萨拉巴亚60111年11月技术研究所，塞普卢（Sepuluh），13 13研究中心，水力动力学技术中心，国家研究与创新局（BRIN），苏拉巴亚60112，印度尼西亚14号印度尼西亚研究中心，工业和制造业技术研究中心，国家研究与创新机构，国家研究与创新机构（Brin
用于医学图像处理的稳健且可推广的人工智能
©Emir Konuk©Emir Konuk，Kevin Smith，论文A©Emir Konuk，Christos Matsoukas，Moein Sorkhei，Phitchapha Lertsiravarameth，Kevin Smith，Paper B©Filip Christiansen，Emir Konuk，Emir Konuk，Emithya Raju Ganeshan，Robert welse，rane narane，rane g Bert Fruscio，Adrius Gaurilcikas，Dorella Franchi，Daniela Fischerova，Elisa Mor，Luca Savelli，Maria Angela Pascual，Marek Kudla，Stefano Guerriero，Francesca Buonomo Pangilinan。 24©Emir Konuk©Emir Konuk，Kevin Smith，论文A©Emir Konuk，Christos Matsoukas，Moein Sorkhei，Phitchapha Lertsiravarameth，Kevin Smith，Paper B©Filip Christiansen，Emir Konuk，Emir Konuk，Emithya Raju Ganeshan，Robert welse，rane narane，rane g Bert Fruscio，Adrius Gaurilcikas，Dorella Franchi，Daniela Fischerova，Elisa Mor，Luca Savelli，Maria Angela Pascual，Marek Kudla，Stefano Guerriero，Francesca Buonomo Pangilinan。 24
使用人工智能神经网络和图像处理的手写识别
由于数字技术在各个领域的使用增加以及几乎全天的日常活动以存储和传递信息，手写角色识别已成为研究的流行主题。手写仍然相关，但是人们仍然希望将笔迹副本转换为可以通过电子方式传达和存储的电子副本。手写字符识别是指计算机从手写来源（例如触摸屏，照片，纸质文档和其他来源）检测和解释可理解的手写输入的能力。手写字符仍然很复杂，因为不同的个人具有不同的手写样式。本文旨在报告开发手写字符识别系统，该系统将用于阅读学生和讲座笔记。该发展基于人工神经网络，该网络是人工智能研究领域。不同的技术和方法用于开发手写字符识别系统。但是，很少有人专注于神经网络。与其他计算技术相比，使用神经网络识别手写字符更有效，更健壮。本文还概述了手写字符识别系统以及系统开发的测试和结果的方法，设计和架构。目的是证明神经网络对手写性格识别的有效性。
图像处理和计算机视觉中的深度学习
深度学习已被广泛应用于各个研究领域，并在许多应用中发挥了至关重要的作用。通过手写角色识别，图像分类和检索，对象检测和细分，动作识别，视频分析和3D场景理解的实现，已经清楚地证明了深度学习的成功和成就。在过去的十年中，研究界见证了深度学习的迅速发展，许多高级体系结构和学习算法已经开发并应用于解决复杂和现实世界中的问题。本期特刊旨在促进深度学习领域，重点是用于图像处理和计算机视觉的深度学习技术。研究领域可能包括（但不限于）以下主题： - 图像识别； - 对象检测； - 图像和对象分割； - 行动检测和认可； - 视频分析； -3D视觉（场景理解，点云分析）； - 图像和视频综合； - 图像处理/基于计算机视觉的
使用图像处理的智能车辆停车管理系统
术语停车管理系统通常是指建筑物和购物中心安装的自定义构建硬件密集型系统。但是，由于各种原因，在许多地方无法安装这种昂贵的解决方案，例如成本和紧急/临时设置要求。该项目的重点是基于图像处理开发停车管理系统，以检测未安装自动化系统的区域中的空置停车位。停车区的相机图像受到图像处理算法的约束，该算法标记该区域中的虚拟插槽，并提取占用信息，以指导传入的驱动程序有关可用性和空置空间位置的位置。该应用程序由两个接口组成：一个界面：用于传入驱动程序的指导，另一个用于管理员。后来的接口还通知管理员是否在虚拟插槽中未正确停放汽车。此停车系统将减少与停车场相关的压力和时间浪费，并使该地区的管理降低成本降低。
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