[發(fā)明專利]一種基于蟻群系統(tǒng)的多細(xì)胞多參數(shù)的聯(lián)合估計與精確跟蹤系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310192591.2
• 申請日: 2013-05-22
• 公開（公告）號: CN103268617A
• 公開（公告）日: 2013-08-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐本連;陳慶蘭;魯明麗;朱培逸;毛麗民;施健
• 申請（專利權(quán)）人: 常熟理工學(xué)院
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20;G06N3/00
• 代理公司: 北京愛普納杰專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11419
• 代理人: 何自剛;王玉松

1.一種基于蟻群系統(tǒng)的多細(xì)胞多參數(shù)的聯(lián)合估計與精確跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)是對于每一幀原始灰度圖像，定義相應(yīng)的局部區(qū)域灰度方差來生成蟻群初始位置分布，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建兩個平行工作且相互獨立的信息素場，即位置場和輪廓場，分別在細(xì)胞位置估計模塊和細(xì)胞輪廓估計模塊構(gòu)建有界蟻群決策系統(tǒng)，最終精確估計出細(xì)胞的位置、速度與輪廓等重要參數(shù)，從而實現(xiàn)對多細(xì)胞的精確跟蹤；所述多細(xì)胞多參數(shù)的聯(lián)合估計與跟蹤，分為兩塊，分別為同一幀細(xì)胞內(nèi)輪廓與細(xì)胞位置的關(guān)聯(lián)、幀與幀細(xì)胞關(guān)聯(lián)，這兩種關(guān)聯(lián)均采用近鄰關(guān)聯(lián)方法以實現(xiàn)多細(xì)胞位置與輪廓聯(lián)合跟蹤。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的聯(lián)合估計與精確跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，在同一幀內(nèi)細(xì)胞輪廓與細(xì)胞位置關(guān)聯(lián)，若細(xì)胞輪廓沒有關(guān)聯(lián)，則刪除；在幀與幀細(xì)胞關(guān)聯(lián)中，若當(dāng)前幀估計的細(xì)胞及其輪廓沒有被關(guān)聯(lián)，則新細(xì)胞產(chǎn)生，若上一幀估計的細(xì)胞及其輪廓沒有被關(guān)聯(lián)，則該細(xì)胞離開圖像跟蹤區(qū)域。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的聯(lián)合估計與精確跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所述細(xì)胞位置估計模塊的蟻群初始分布是通過局部灰度方差技術(shù)和細(xì)胞動力學(xué)特性聯(lián)合產(chǎn)生。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的聯(lián)合估計與精確跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所述細(xì)胞輪廓估計模塊的蟻群初始分布通過局部灰度方差技術(shù)來產(chǎn)生。

5.根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的聯(lián)合估計與精確跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所述通過局部灰度方差技術(shù)產(chǎn)生初始蟻群的具體步驟為：

（1）對于灰度圖像任一像素(i,j)，強(qiáng)度I_(i,j)已知，其局部區(qū)域(近鄰8個像素)灰度方差定義為：

Δσ(i,j)=1|N(i,j)|Σ(i',j')∈N(i,j)(I(i',j')-I‾(N(i,j)))2]]>

其中N_(i,j)表示像素(i,j)的近鄰像素集合,I(N_(i,j))表示集合N_(i,j)的平均強(qiáng)度,|N_(i,j)|表示集合N_(i,j)個數(shù)；

（2）歸一化：Δσ~(i,j)=Δσ(i,j)/max(Δσ(·,·));]]>

（3）蟻群產(chǎn)生：針對圖像中任一像素(i,j)，隨機(jī)產(chǎn)生一隨機(jī)數(shù)r，若則將螞蟻置放在該像素(i,j)上，否則，該像素(i,j)不分配任何螞蟻；

通過上述3個步驟，可將一幅灰度圖像上所有像素按概率分配螞蟻所在位置，所生成的蟻群稱為先驗初始蟻群。