行列式图像处理论文
2022-10-23阅读(231)

问:行列式在生活中的应用
- 答:1、DNA序列对比
在生物信息学中,人类基因的染色体图谱在进行DNA序列对比是就用到了矩阵的相似。
基于生物学中序列决定结构,结构决定功能的普遍规律,将核酸序列和蛋白质一级结构上的序列都看成由基本字符组成的字符串,检测序列之间的相似性,发现生物序列中的功能、结构和进化的信息。
2、遥感图像对比
图像配准就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、 摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用 于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
由于同一场景拍摄的图像是真实的三维,世界在不同时间向成像平面的一系列投影,而图像与图像之间具有较大的相关性和信息冗 余,所以无论所处理的图像是发生何种形式的变化。
3、行列式进行保密编译码
在英文中有一种对消息进行保密的措施,就是把英文字母用一个整数来表示。然后传送这组整数。这种方法是很容易根据数字出现的频率来破译,例如出现频率特别高的数字,很可能对应于字母E。
可以用乘以行列式和矩阵A的方法来进一步加密。假如A是一个行列式等于±1的整数矩阵,则A1的元素也必定是整数。而经过这样变换过的消息,同样两个字母对应的数字不同,所以就较难破译。接收方只要将这个消息乘以A-1就可以复原。
4、行列式在企业设备更新中的应用
企业为了创造更大的价值,需要购买新设备,但买新设备花钱较多。而继续使用旧设备需要大量的维修费。为了解决这一问题,行列式和矩阵就可以计算出在哪一年更新设备,使企业的经济效益最好。
5、行列式在文献管理中的应用
比如现代搜索中往往包括几百万个文件和成千的关键词,但可以利用矩阵和行列式的稀疏性,节省计算机的存储空间和搜索时间。 - 答:行列式的引进是为了方便计数,当线性问题遇到大量的数据时,可以用矩阵和行列式来方便的进行计算。比如有的线性方程组求解,就可以用行列式来计算。解析几何中,已知三个顶点的坐标,要求三角形的面积,通过计算可以得知其面积刚好等于以这三个顶点坐标为元素的行列式。
问:各位有没有数字图像处理方面的本科毕业论文题目
- 答:数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为,应用广泛,多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目,希望对你有用。
1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究
2、数字图像处理与识别系统的开发
3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究
4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究
5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究
6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究
7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用
8、基于MATLAB的X光图像处理方法
9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究
10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用
11、基于图像处理的检测系统的研究与设计
12、基于DSP的图像处理系统的设计
13、医学超声图像处理研究
14、基于DSP的视频图像处理系统设计
15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计 - 答:图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为,应用广泛,多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目,希望对你有用。
1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究
2、数字图像处理与识别系统的开发
3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究
4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究
5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究
6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究
7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用
8、基于MATLAB的X光图像处理方法
9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究
10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用
11、基于图像处理的检测系统的研究与设计
12、基于DSP的图像处理系统的设计
13、医学超声图像处理研究
14、基于DSP的视频图像处理系统设计
15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计 - 答:数字图像处理方面
了解的了。
问:行列式的图像意义
- 答:行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。
如果行列式中含有未知数,那么行列式就是一个多项式。它本质上代表一个数值,这点请与矩阵区别开来。矩阵只是一个数表,行列式还要对这个数表按照规则进一步计算,最终得到一个实数、复数或者多项式。
一个解释是行列式就是行列式中的行或列向量所构成的超平行多面体的有向面积或有向体积。另一个解释是矩阵A的行列式detA就是线性变换A下的图形面积或体积的伸缩因子。这两个几何解释一个是静态的体积概念,一个是动态的变换比例概念。但具有相同的几何本质,因为矩阵A表示的(矩阵向量所构成的)几何图形相对于单位矩阵E的所表示的单位面积或体积(即正方形或正方体或超立方体的容积等于1)的几何图形而言,伸缩因子本身就是矩阵矩阵A表示的几何图形的面积或体积,也就是矩阵A的行列式。