scholarly journals Image enhancing drugs w sporcie – analiza zjawiska i karnoprawnych środków jego zwalczania

2021 ◽  
Vol 29 ◽  
pp. 157-176
Author(s):  
Michał Leciak
Keyword(s):  

Zjawisko dopingu w sporcie amatorskim oraz uprawianym rekreacyjnie jest marginalizowane. Jego zasięg jest jednak większy aniżeli w sporcie profesjonalnym. Wynika to z ciągłego wzrostu liczby przypadków stosowania sterydów, hormonów oraz innych substancji zabronionych, najczęściej przez osoby uczęszczające na siłownię i do klubów fitness. Cel ich używania nie wiąże się przy tym z chęcią osiągnięcia określonego wyniku sportowego. Dotyczy bowiem przede wszystkim poprawy wyglądu zewnętrznego. Procederowi temu towarzyszy zainteresowanie zorganizowanej przestępczości w zakresie produkcji i dystrybucji takich środków. Taki jego charakter wymusza potrzebę zdecydowanej reakcji karnej oraz zaangażowania odpowiednio przeszkolonych służb i agend państwowych.

2021 ◽  
pp. 100197
Author(s):  
Timothy M Piatkowski ◽  
Matthew Dunn ◽  
Katherine M White ◽  
Leanne M Hides ◽  
Patricia L Obst

Author(s):  
Dali Chen ◽  
Dingyu Xue ◽  
YangQuan Chen

Firstly the one-dimension digital fractional order Savitzky-Golay differentiator (1-D DFOSGD), which generalizes the Savitzky-Golay filter from the integer order to the fractional order, is proposed to estimate the fractional order derivative of the noisy signal. The polynomial least square fitting technology and the Riemann-Liouville fractional order derivative definition are used to ensure robust and accuracy. Experiments demonstrate that 1-D DFOSGD can estimate the fractional order derivatives of both ideal signal and noisy signal accurately. Secondly, the two-dimension DFOSGD is obtained from 1-D DFOSGD by defining a group of direction operators, and a new image enhancing method based on 2-D DFOSGD is presented. Experiments demonstrate that 2-D DFOSGD has very good performance on image enhancement.


2007 ◽  
Author(s):  
Wei Wu ◽  
Lan Xiang ◽  
Zude Zhou

2014 ◽  
Vol 3 (3-4) ◽  
pp. 135-144 ◽  
Author(s):  
Ross Coomber ◽  
Adele Pavlidis ◽  
Gisella Hanley Santos ◽  
Michael Wilde ◽  
Wiebke Schmidt ◽  
...  
Keyword(s):  

Author(s):  
Gang Li

Image enhancement processing is a very important operation during image preprocessing. Compared with to enhancc the overall contrast level of image, enhancing the local contrast of image can improve the level of such contrast directly as well as the quality and effect of image enhancement. In this paper, the gray prediction model is applied to the process of enhancing image local contrast, so as to measure the change range of image local contrast and adaptively adjust the scale of enhancing image local contrast. The simulation results show that, in addition to enhancing the contrast of gray level on the edge of image, the proposed algorithm can inhibit roughened nonedge region and improve the quality of local enhancement processing, which create a more favorable condition for the further image edge detection.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document