Resumen

Existe un gran número de métodos/algoritmos que pueden utilizarse para la clasificación de imágenes de aeróbic. Aunque el método actual se utiliza para clasificar la imagen de aeróbic, no puede eliminar eficazmente el ruido de la imagen de aeróbic. El tiempo de clasificación es largo, y hay problemas de un pobre efecto de eliminación de ruido y una baja eficiencia de clasificación. Por lo tanto, se propone un algoritmo de clasificación de imágenes de aeróbic basado en el algoritmo de simetría modal. El método de filtrado medio no local basado en las características estructurales se utiliza para desentumecer la imagen de aeróbic, y la estructura piramidal de la imagen se introduce para descomponer la imagen de aeróbic. De acuerdo con los resultados de la eliminación de ruido y la descomposición, la mejora de la imagen aeróbica se lleva a cabo mediante el modelo de procesamiento de imágenes logarítmico (LIP) y el método de afilado de gradiente. Por último, la imagen aeróbica después de la mejora se clasifica mediante un algoritmo de simetría modal. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto tiene un buen efecto de eliminación de ruido y una alta eficiencia de clasificación, lo que demuestra que el algoritmo tiene una eficacia significativa y un alto rendimiento de aplicación.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:imagen aeróbica, algoritmo de simetría modal, mejora de la aeróbica, procesamiento logarítmico de la imagen, alto rendimiento de la aplicación, métodos de afilado de gradiente, número de métodos, filtrado de medios no locales, algoritmo de clasificación de imágenes, alta eficiencia de clasificación
• Keywords:aerobics image, modal symmetry algorithm, enhancement of aerobics, logarithmic image processing, high application performance, gradient sharpening methods, number of methods, nonlocal means filtering, image classification algorithm, high classification efficiency