基于非负矩阵分解的高光谱解混算法研究现状和未来的发展方向

本文在分析线性混合模型和非负矩阵分解的基础上,对现有的基于非负矩阵分解的高光谱解混算法的研究现状进行了总结,最后对基于非负矩阵的高光谱解混的未来发展方向进行了展望。     

基于复杂网络的遥感图像检测研究

本文提出一种新的利用复杂网络理论处理遥感图像的方法,对遥感图像进行复杂网络建模,然后对复杂网络模型划分社团,本文所采用的是Newman的针对大规模网络的基于模块度的CNM算法,然后提出了两种确定阈值的方法：（1）反复测算法,（2）抽样计算法;在反复测算法中提出了两个衡量社团划分好坏的指标：（1）覆盖率,（2）精确度,以此作为确定阈值的指标,最后得出了一种可以再遥感图像中利用复杂网络的方法,检测出图像中有用信息的可行方法。     

多光谱成像系统在指纹分析中的应用研究

为了弥补传统指纹显现方法的不足,最大限度地提高指纹的采集率和利用率,实验人员利用多光谱成像系统对指纹进行分析研究。在实验过程中,实验人员成功运用了分类及去混合两大分析方法和卤钨灯均匀照明方法,利用多光谱成像系统对不同颜色的粗糙单色卡纸表面红色印泥指纹、不同颜色的单色透明塑料板表面红色印泥指纹、光滑红色卡纸上暗红色果汁指纹和院报报纸表面红色印泥指纹这四类指纹进行显现增强,所获得的指纹纹路清晰完整,富有特征,取得了良好的实验效果。因而,多光谱成像系统的出现使指纹分析技术变得更为科学精准,大大推动了刑事科学技术的发展。     

视频图像多重处理技术在体育科研领域中的应用和发展

通过文献资料调研、专家访谈、调查和实验测试等方法,并结合多年应用视频图像处理技术帮助运动员提高竞技能力的研究成果,论述视频图像多重处理技术在体育科研领域中的应用现状和未来发展趋势。研究表明,视频图像多重处理技术在帮助运动员提高技战术能力、比赛公平判罚、大数据获取和冠军模型构建等方面提供了强有力的科学保障。研究认为,视频图像处理技术已经在体育科研领域中得到了广泛的应用和普及,促进了运动员技战术能力的提高和体育科学技术的发展;视频全景分析技术是运动技术研究的“金钥匙”;视频标注和多维数字化解析是运动技术大数据的重要来源;三维场景合成、手机端视频解析、质心自动合成、人工智能和电子裁判是未来视频图像处理技术在体育科研领域内的重要发展趋势。建议加大视频图像处理技术在体育科研领域中的开发和研究,全面推广和普及视频图像处理技术的应用。     

视频图像技术的发展及在田径项目训练中的应用

通过文献资料调研、计算机视频图像处理软件的实验应用开发,对图像处理技术在田径项目训练中的主要应用进行探讨,主要内容包括图像处理技术简介;图像处理技术应用到体育科研中的几项新技术出现及发展情况;在田径项目训练中的应用方法和手段,视频图像技术反馈运动实践的主要形式和效果;进行图像处理工作所需要的软硬件基本配置情况及应用的主要目标。预测图像处理技术今后将会在体育科研攻关和服务中得到广泛的应用。