高强度运动损伤图像破损部位识别方法仿真

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.