0 تا 100 پروژه دانشجویی

  پروژه های MATLAB برای دانشجویان مهندسی به علوم کامپیوتر ، شبکه ، دانشجویان برق کمک می کند تا پروژه های خود را توسعه دهند. MATLAB یک ابزار شبیه سازی مهم است که در زمینه های مختلف برای پروژه های سال آخر استفاده می شود. ما متلب پروژه سال آخر را با الگوریتم ریاضی و کاربردی برای توسعه نظارت ، سیستم امنیتی و پردازش تصویر دیجیتال ، پردازش تصویر زیست پزشکی و امنیت اطلاعات از مقالات ACM ارائه می دهیم. ما از مهندسی برق و ارتباطات B.E ، مهندسی علوم کامپیوتر ، دانشجویان فناوری اطلاعات برای انجام پروژه سال آخر خود در matlab پشتیبانی می کنیم. ما قطعه بندی مغز ، تشخیص گوش انسان ، شناسایی فعالیت های انسان ، تقسیم بندی ریه ، تصاویر MRI سرطان پستان ، تشخیص چهره واقعی زمان و لنز تماسی در تشخیص عنبیه را در پروژه های سال آخر در matlab پیاده سازی می کنیم. ما بیش از 80 پروژه را در متلب با تکنیک های مختلف توسعه دادیم.

پروژه های matlab برای دانشجویان مهندسی
پروژه های matlab برای دانشجویان مهندسی

پروژه های مربوط به متلب:
  دانشجویان مهندسی به طرز جالبی پروژه های دانشگاهی سال آخر خود را در حوزه پردازش تصویر انتخاب می کنند. پردازش تصویر چند دامنه فرعی دارد. پردازش تصویر دیجیتال ، مهندسی پزشکی ، پردازش سیگنال ، تصویربرداری پزشکی و سنجش از دور وجود دارد. در پردازش تصویر دیجیتال تجزیه و تحلیل تصویر و فرآیندهای تبدیل تصویر بر اساس شبیه سازی matlab به راحتی شبیه سازی می شود. از مفاهیم سنجش از دور برای استخراج ویژگی های خطی ، تشخیص اشیای دریایی زیر آب ، تشخیص سایه و تشخیص تغییرات تلفیقی استفاده می شود. مفاهیم تشخیص گفتار تحت پردازش سیگنال قرار می گیرد. چندین تکنیک تشخیص گفتار برای تولید سیگنال و فرایند لغو اکو استفاده می شود. مفاهیم مهندسی زیست پزشکی به طور خلاصه در زیر شرح داده شده است.

بازسازی تصویر زیستی پزشکی توسط متلب:
  ما بازسازی های مختلف تصویر را در علم پزشکی انجام می دهیم ، الگوریتم بازسازی تقاضای پیشرفته و محاسباتی را ارائه می دهیم که به طور موثر تصویر پزشکی را بازسازی می کند. ما روش نمونه گیری های مختلف را در پروژه matlab سال آخر توسط توسعه دهنده پروژه برای تصویربرداری رزونانس مغناطیسی معرفی می کنیم. ما اجازه می دهیم گرادیان مزدوج ، روش تجزیه QR حداقل مربع ، حداقل گرادیان مزدوج متعامد باقی مانده و پیچیده در متلب برای حل مشکل خطی در روش طبقه بندی تصویر پزشکی زیستی.

الگوریتم استریو HYBRID MULTI VIEW برای مدل سازی صحنه های شهری:
  ما الگوریتم بازسازی استریو را در پروژه های متلب سال آخر پیشنهاد می کنیم. با استفاده از این الگوریتم ما مدل سه بعدی تصویر شهری را با اتصال مشهای اولیه و هندسی ایجاد می کنیم. این الگوریتم یک مدل جمع و جور برای حفظ عناصر نامنظم و ساختارهای منظم ارائه می دهد. ما سطح اولیه مبتنی بر مش را با استفاده از مدل بر اساس فایل تصادفی مارکوف چند برچسب تقسیم بندی می کنیم. ما فرآیند انتشار پرش را برای استخراج نمونه اولیه و اجزای مش در یک زمان تعیین می کنیم. ما از matlab برای واجد شرایط بودن اقدامات بازسازی و شبیه سازی مدل انرژی چند منظوره از قوام عکس و توجه معنایی استفاده می کنیم. ما روش پالایش تکراری را برای اطمینان از نمایش ترکیبی دقیق نسبت به سایر الگوریتم های مش بندی استریو مشاهده تعیین می کنیم.

برآورد تصویر کلی از عکس:
  ما تصاویر عکاسی با مداخله قابل توجه کاربر ، انعکاس و تنوع نور ، تصاویر متعدد تحت روشنایی متفاوت ارائه می دهیم. ما روش روشنایی جهانی معکوس را در پروژه های matlab مبتنی بر عکاسی معرفی می کنیم که خواص صحنه مواد را از بین می برد ، اما همچنان به مدل هندسی با دقت بالا برای ارائه معکوس ، الگوریتم انتشار مبتنی بر تصویر ، تصویر ذاتی و الگوریتم استریو چند نمایه وصله برای استخراج تصویر ذاتی از تصاویر عکاسی نیاز دارد.

انتخاب ویژگی GABOR متمایز:
  ما روش موجک سه بعدی گابور را برای طبقه بندی تصاویر فوق طیفی معرفی می کنیم. با استفاده از فیلتر Gabor ما ویژگی ها را به عنوان اطلاعات فضایی و طیفی از تصاویر در مقیاس بزرگ استخراج می کنیم. ما فرآیند را با رویکرد نامتقارن نامتقارن و مارکوف خالی اجازه می دهیم.

تحول کمی دامنه انتقال با نمونه گیری بازیابی مبتنی بر:
  ما تصویر حجمی را با روش نمونه گیری جامع ارائه می دهیم تا حجم تصویر به طور قابل توجهی نشان داده شود. ما برای بازیابی حجم تصویر از تبدیل موجک چند بعدی استفاده کردیم. ما تغییر سریع فوریه سه بعدی ، سطح اجازه می دهیم ، تبدیل کسینوس مجزا برای بازسازی تصویر توموگرافی انسجام نوری از مجموعه داده تصویر زیر نمونه. ما کیفیت تصویر ، حجم و تغییر تفاوت را با شاخص تشابه ساختاری و میانگین خطای مربع ارزیابی می کنیم.

برنامه های پردازش تصویر