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摘要:
体育运动员在高强度运动时,身体各部位会出现一定的损伤,在进行治疗过程中,需通过采集损伤图像对图像中损伤部位进行识别分析,当前相关方法存在识别精度低、效率差的问题,提出基于鱼群算法的高强度运动损伤图像破损部位识别方法.对运动损伤图像实行灰度转换操作,根据自适应阈值化与数学形态结合提取图像中损伤部位轮廓.选取种子点,利用活动轮廓向初始轮廓逼近,采用曲线拟合法对获取的离散点拟合,得到最终破损轮廓.利用提取到的破损位置像素点数量及相关信息构建数字矩阵,将图像按照列串接的模式排为长度是64的特征向量,计算图像总体均值向量,将计算结果、训练样本以及待识别图像样本代人欧氏距离中,得到运动损伤的图像破损部位初步识别结果.利用鱼群算法以聚类的方式实现图像分割,采用聚类分割结果彩色描绘原始图像像素类别,并计算运动损伤图像中相对破损比例面积,识别高强度运动损伤图像破损部位.实验结果表明,采用上述方法可提高运动损伤图像破损部位识别的准确度,缩短了识别时间,在确定运动损伤部位方面具有一定的可行性.
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文献信息
篇名 高强度运动损伤图像破损部位识别方法仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 高强度 运动损伤图像 破损 识别
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 仿真服务化
研究方向 页码范围 412-416
页数 5页 分类号 TP391
字数 3856字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2019.08.086
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王光明 平顶山学院体育学院 13 22 3.0 4.0
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月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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