基于人工生命的图像分割技术的研究及应用毕业论文.docx
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基于人工生命的图像分割技术的研究及应用毕业论文
基于人工生命的图像分割技术的研究及应用
摘要
图像分割是图像分析、识别和理解的基础。
图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的区域的技术，其研究多年来一直受到人们的高度重视。
由于待分割图像的可变性比较大，且混有噪声，构成了图像分割所面临的主要困难。
到目前虽然已经有了许多各种类型的分割算法，但是这些方法普遍存在问题和缺陷，影响了性能和应用，因此需要继续探索新的途径，对图像分割继续深入下去。
人工生命是一个新兴起的多学科交叉的研究领域，已经在解决现实世界中的许多复杂问题上显示了潜在的应用前景。
在图像分割的研究中引入人工生命的思想，将具有广阔的研究空间和良好的应用前景，将有希望发现新颖的更优良的分割方法。
本文分别就单一的静态图像和图像视频序列提出了两个人工生命模型，基于细胞自动机的人工生命模型和基于多粒度的人工生命模型。
在第一种模型中我们将待分割图像看作人工生命智能体的生存环境，通过生存在其上的人工生命智能体模型一代代繁衍、扩张来最终得到图像的分割结果。
在根据视频图像序列中图像的特征提出的基于多粒度的人工生命改进模型里是将视频图像序列看作是生命体的生存环境，不同的视频帧视为环境的变化。
生命体个体体积的大小也不再仅仅局限在像素级上，而是同时考虑了由小的生命个体聚集而成的更大规模的生命群落及群落之间的交互。
生命体通过环境的变化获得能量才能够生存，它们能感觉到周围的变化并向着变化的方向不断扩张。
每个智能体在规则的作用下自主选择自身的行为。
该模型具有自底向上的，非全局受控等特点。
通过生命个体和群体的繁衍，死亡，扩张，迁移等行为，使的前景图像被最终被分割出来。
实验表明，该方法不仅具有很好的性能而且具有较好的应用潜力。
关键词：
图像分割，人工生命，生命体，生存环境，目标提取
THERESEARCHANDREALIZATIONOFIMAGESEGMENTATIONBASEDONARTIFICIALLIFE
Abstract
Imagesegmentationisthebaseofimageanalysis,imagerecognitionandtheimageunderstanding.Imagesegmentationisatechniquewhichdividesanimageintosomespecialareasandgetsinterestingareas.Manyresearchershavebeenworkingonitforalongtime.Maindifficultiesorobstaclestoimagesegmentationarethechangingofimageandthenoise.Sofartherehavebeenmanyimagesegmentationalgorithms,however,eachofthemhasitsownproblemsthatimpactthealgorithm’sperformanceandapplication.Soweneedtogetmorenewmethodsandmakesanintensivestudyofit.
ArtificialLifeisanewresearchareawhichistransdisciplinary.Itshowsitspotentialsuperiorityonsolvingcomplexproblems.Ifweapplytheartificiallifetotheimagesegmentation,therewouldbemoreextensiveresearchspaceandgoodapplicationprospects.Andmaybewewillfindalotofnovelandmuchbettermethods.
Thispaperputsforwardtwoartificiallifemodesbasedonfrozenpictureandvideofrequencysequencerespectively.ThefirstisanartificiallifemodelbasedontheCellularAutomata,theotherisaALifemodewhichhasavarietyofsize.InthefirstALifemodelwetaketheimageastheenvironmentoftheagents.Throughsomelivingactionlikepropagation,death,expansion,movingandsoonwefinallygettheresultofimagesegmentation.
Inthemulti-granularALifemodelwhichisextractedaccordingtovideofeatureofvideosequence,wealsotaketheimageastheenvironmentofagents.It’snotasingleimageatthistimebutaserialofimagesofavideo.Thedifferenceoftheimagesistheenvironmentchanging.Agentscanlivebygettingthechangingenergy.Theycandetectthechangingnearbyandextensivetothatdirection.Andinthismodelsomesmallagentscanaggregateaclusterasabigagent.Bothofmodeshavetheirruleswhicheveryagentmustobserve.Undertheruleseachagentcanchooseitsnextaction.Thetwomodelshavebottom-upandnon-overallcontrolfeatures.Throughtheresultsofexperiments,weconcludethatbothmodelshaveagoodperformanceandapplicationprospect.
KEYWORDS:
imagesegmentation,artificiallife,agent,virtualenvironment,objectextraction
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明
本人郑重承诺：
所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：
日 期：
指导教师签名：
日 期：
使用授权说明
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作者签名：
日 期：
学位论文原创性声明
本人郑重声明：
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对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：
日期：
年月日
学位论文版权使用授权书
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涉密论文按学校规定处理。
作者签名：
日期：
年月日
导师签名：
日期：
年月日
指导教师评阅书
指导教师评价：
一、撰写（设计）过程
1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神
□优□良□中□及格□不及格
2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度
□优□良□中□及格□不及格
3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力
□优□良□中□及格□不及格
4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性
□优□良□中□及格□不及格
5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况
□优□良□中□及格□不及格
二、论文（设计）质量
1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？
□优□良□中□及格□不及格
三、论文（设计）水平
1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意？
设计是否有创意？
□优□良□中□及格□不及格
3、论文（设计说明书）所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
建议成绩：
□优□良□中□及格□不及格
（在所选等级前的□内画“√”）
指导教师：
（签名）单位：
（盖章）
年月日
评阅教师评阅书
评阅教师评价：
一、论文（设计）质量
1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？
□优□良□中□及格□不及格
二、论文（设计）水平
1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意？
设计是否有创意？
□优□良□中□及格□不及格
3、论文（设计说明书）所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
建议成绩：
□优□良□中□及格□不及格
（在所选等级前的□内画“√”）
评阅教师：
（签名）单位：
（盖章）
年月日
教研室（或答辩小组）及教学系意见
教研室（或答辩小组）评价：
一、答辩过程
1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况
□优□良□中□及格□不及格
2、对答辩问题的反应、理解、表达情况
□优□良□中□及格□不及格
3、学生答辩过程中的精神状态
□优□良□中□及格□不及格
二、论文（设计）质量
1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？
□优□良□中□及格□不及格
三、论文（设计）水平
1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意？
设计是否有创意？
□优□良□中□及格□不及格
3、论文（设计说明书）所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
评定成绩：
□优□良□中□及格□不及格
（在所选等级前的□内画“√”）
教研室主任（或答辩小组组长）：
（签名）
年月日
教学系意见：
系主任：
（签名）
年月日
目录
中文摘要………………………………………………………………………………………….1
ABSTRACT……………………………………………………………………………………….2
第一章绪论……………………………………………………………………………………….7
1.1研究的背景和动机………………………………………………………………………7
1.2研究工作内容和创新点…………………………………………………………………8
1.2.1针对静态图像分割提出的基于细胞自动机的人工生命模型……………….9
1.2.2针对视频序列特征提出的基于多粒度的改进的人工生命模型…………….9
1.3论文结构…………………………………………………………………………………9
第二章图像分割与人工生命……………………………………………………………………11
2.1图像分割的定义………………………………………………………………………...11
2.2传统图像分割的方法及其局限………………………………………………………..12
2.2.1阈值法………………………………………………………………………...12
2.2.2基于区域的图像分割方法…………………………………………………...15
2.2.3基于边界的图像分割方法…………………………………………………...16
2.3人工生命的产生，发展和现状………………………………………………………..19
2.3.1人工生命的产生和发展……………………………………………………...19
2.3.2人工生命的研究现状………………………………………………………...20
2.4人工生命的研究思想…………………………………………………………………..21
2.5人工生命研究的领域…………………………………………………………………..22
2.6人工生命的应用与发展前景…………………………………………………………..24
2.7本章小结………………………………………………………………………………..27
第三章基于细胞自动机的人工生命模型………………………………...…………………....28
3.1细胞自动机简介………………………………………………………………………..28
3.2人工生命模型的设计思想……………………………………………………………..29
3.3智能体及其生存环境…………………………………………………………………..30
3.4生存与扩张……………………………………………………………………………..30
3.4.1智能体的生存规则…………………………………………………………...30
3.4.1邻域的定义…………………………………………………………………...30
3.5智能体的繁殖…………………………………………………………………………..31
3.5.1繁殖规则……………………………………………………………………...31
3.6实验过程及结果………………………………………………………………………..32
3.6.1分割结果定量评价标准……………………………………………………...32
3.6.2定量分析实验过程及结果…………………………………………………...34
3.6.3定性分析实验过程及结果…………………………………………………...37
3.6.4与其他分割方法比较的结果………………………………………………...41
3.7本章小结………………………………………………………………………………..43
第四章基于多粒度的改进的人工生命模型…………………………………...………………45
4.1改进模型的设计思想…………………………………………………………………..47
4.2生命体及其生存环境…………………………………………………………………..48
4.2.1生存环境……………………………………………………………………...48
4.2.2生命体的划分………………………………………………………………...50
4.2.3环境变化探测器……………………………………………………………...51
4.3生存规则及扩张………………………………………………………………………..51
4.3.1生存的规则…………………………………………………………………...51
4.3.2邻域的定义…………………………………………………………………...51
4.3.3繁殖，扩张，死亡的规则…………………………………………………...52
4.4实验及结果分析………………………………………………………………………..52
4.4.1仿真环境……………………………………………………………………...52
4.4.2有效性测试…………………………………………………………………...53
4.4.3分割参数对分割效果的影响………………………………………………...53
4.4.4模型对对象的敏感性测试…………………………………………………...56
4.4.5与已有算法的比较…………………………………………………………...60
4.4.6实验小结……………………………………………………………………...60
4.5本章小结………………………………………………………………………………..61
第五章结论与展望………………………………………………………………………………62
参考文献…………………………………………………………………………………………..64
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目………………………………...…………..69
致谢………………………………………………………………………………………………..70
第一章
绪论
1.1研究的背景和动机
视频监控系统用于对指定的场景区域进行监视，并把场景内的信息传递给监控者，使其能根据相应的情况采取适当措施的系统，监控系统的发展大致经历了三个阶段:
模拟视频监控系统;数字视频监控系统;智能视频监控系统。
智能视频监控系统融入了视频图像序列理解和计算机视觉的相关知识，国际上对这方面的研究己经达到相当水平，国内则处于起步阶段[1，2，3]。
视频监控系统是多媒体技术、计算机网络、工业控制和人工智能等技术的综合运用，它正向着视频音频的数字化、系统的网络化和管理的智能化方向不断发展[4，5，6]。
从视频图像序列中实时分割运动人体目标是一项基本而又重要的环节。
运动人体分割的目的是从序列图像中将运动人体的变化区域从背景图像中提取出来,其运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的，如图1-1所示。
图1-1视频监控图像处理流程图
由于移动视频系统在特定环境下（抖动，光线模糊，相对速度等）得到的图像是不清晰的，从而不能为后继的决策提供可靠的依据，所以需要首先对图像进行分割，将目标与背景分离出来，从而能够得到图像所包含的相对准确的信息。
图像分割是图像处理中的关键技术之一。
图像分割指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤；是一种基本的计算机视觉技术。
只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
因此对图像分割方法的研究具有十分重要的意义。
1.2研究工作内容和创新点
图像分割一直以来都是一个经典难题。
从二十世纪七十年代开始就有很多很多研究人员为之付出了巨大的努力，在这几十年的过程中研究人员也不断把其它各个领域的方法论引入和应用到图像分割的领域内，创造了很多经典的图像分割算法比如：
基于灰度直方图的方法，区域分割算法，边缘提取，基于数学形态学的方法，基于遗传算法的最优化参数设置的方法等等。
但是这些方法都有其局限性，影响了它们的性能和应用。
到目前为止，在图像分割领域还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。
因此，对图像分割需要探索新的途径，考虑引入新的理论，提出新的方法，进行进一步的深入研究。
人工生命是二十世纪八十年代末兴起的一门交叉学科，是计算机科学新的发展方向之一，其研究内容包括：
物种进化、遗传算法、自组织、自适应、智能体、生命现象模拟、生物与社会、基因工程、人工化学、生命动力学、人工生命哲学、人工生命方法论、算法、人工智能等有关研究课题。
人工生命研究那些“具有自然生命特征和生命现象的人造系统的理论模型生成方法和实现技术”，抽象地提取控制生物现象的基本动态原理，并且通过物理媒介（如计算机）来模拟生命系统动态发展过程。
而且人工生命通过对生命世界的模拟不仅更好地理解生命现象，同时也为解决复杂问题提供新的思路和方法。
虽然它还是新兴学科，但己在解决复杂问题上显示出很好的前景。
过去的十多年，研究人员探索把人工生命应用到计算机图像处理中，开拓了研究思路，带来发现更新颖、更有效的理论和方法的可能性，并且已经在一些方面取得一定的成功。
目前，己经有研究人员尝试将人工生命应用到图像分割领域中来，虽然相关的研究还比较少，但是取得的研究成果表明将人工生命引入到图像分割中能够获得有意义的成功。
人工生命用于图像分割将有很好的应用潜力和前景，需要进一步深入研究下去。
本人经过阅读大量相关资料、实际编程实现等过程，实现了两个人工生命模型：
基于细胞自动机的人工生命模型和多粒度的人工生命模型。
这两种模型都是具有自主计算特点的多代理系统，每个生命个体具有简单的生存规则，在作为生存环境的图像序列上不断进行扩张，一段时间后整个生命群落将会自动得到需要提取的目标物。
整个系统具有并行的、自适应的、面向目标等特征。
在研究该智能体模型的过程中，参阅了大量关于人工生命的思想和方法的论文后，形成了一些自己的想法，也作了一些原创性的研究，具体为以下几点。
1.2.1针对静态图像分割提出了基于细胞自动机的人工生命模型
在研究了Boids、人工协作细胞等人工生命模型之后，深刻理解了其中体现的群体智慧的思想，即:
“个体的行为简单、局部并且带有随机性，但是整体的行为连贯、协调并且不盲目”。
在这个思想指导下，提出了用于单一静态图像分割的人工生命模型，在设计该模型的过程中参考了许多真实的有群居行为的生物如蚂蚁、蜜蜂以及最大的群居生物人类等，参照它们的群体协作行为以及对环境变化的适应行为，最终实现了该人工生命模型。
1.2.2针对视频序列的特征提出基于多粒度的改进的人工生命模型
在基于细胞自动机的人工生命模型的基础上，提出了用于对视频图像进行分割
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