基于蚁群系统的多细胞跟踪方法及其labview实现

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1、硕士学位论文基于蚁群系统的多细胞跟踪方法及其LabVIEW实现Multi-CellTrackingTechniquesBasedonAntSystemandItsLabVIEWImplementation作者：蒋冬梅导师：徐本连教授中国矿业大学2016年6月中图分类号TP391.4学校代码10290UDC004.93密级公开中国矿业大学硕士学位论文基于蚁群系统的多细胞跟踪方法及其LabVIEW实现Multi-CellTrackingTechniquesBasedonAntSystemandItsLabVIEWImplementation作者蒋

2、冬梅导师徐本连申请学位工学硕士培养单位信电学院学科专业控制科学与工程研究方向模式识别答辩委员会主席巩敦卫评阅人二○一六年六月论文审阅认定书研究生蒋冬梅在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文,经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月日致谢三年的学习时光接近尾声了，随着毕业论文的结束，研究生的生活要画上圆满的句号了。这期间学到的专业知识和人生态度，是我一生宝贵的财富。这里，对给予我关怀

3、和帮助的人，表示最诚挚的谢意！首先要深深的感谢我的导师，徐本连教授。他深邃的学术眼光，渊博的学识，一丝不苟的工作精神，给我悉心的指导和思想启迪。本文的写作更是直接得益于他的悉心指导，从选题、开题到论文的攥写，徐老师都给予了我极大的帮助。徐老师定期与我交流进展情况，对存在的问题给予说明和点拨，令人茅塞顿开，使得论文逐步完善。此外，也要感谢课题组的朱培逸老师、鲁明丽老师和施健老师，在学习和生活上给予了我极大的帮助；感谢任亚运、杜洁、李秀娟、周金金、黄震、李彬、张秀纯师兄师姐对我的指导；感谢实验室李德猛、李明月、张董的帮助；感谢一起奋斗的同学们，大

4、家相互帮助，相互进步；感谢母校提供的良好的学习环境，使得我们能认真的学习，充实自己。最后要感谢我的父母、亲朋好友对我的关怀，他们给予的理解和帮助，让我顺利的完成学业。在今后的日子里，我会更加努力的学习和工作，不辜负你们的希望!摘要随着数字图像处理技术和计算机视觉技术的飞速发展，定量分析显微镜下的细胞序列图像技术得到了广泛研究，可以为新的医学研究提供重要的应用参考价值。近年来，细胞跟踪技术有了进一步的发展，但由于获取的图像质量低、细胞运动的不确定性等，多细胞自动跟踪技术带来了新挑战。以蚁群算法为代表的群智能已成为分布式人工智能研究的一个热点，利

5、用单个蚁群的强大搜索功能，通过多个蚁群的相互协作与竞争，可实现多目标参数估计。确定性跟踪方法（以水平集、主动轮廓为代表）由于具备相对完整的理论基础，在目标跟踪领域得到了广泛应用。本文将确定性跟踪方法所具备的完整的理论基础与蚁群强大的搜索功能相结合，提出若干种基于确定性框架下的混杂多细胞跟踪方法，并首次在LabVIEW平台下构建多细胞跟踪系统应用软件。本文的主要研究工作包括：1.利用蚁群算法的强大搜索能力与水平集易处理拓扑结构等优点，提出了一种混合多细胞跟踪方法，以提高细胞跟踪精度。利用水平集演化结果初始分布蚁群，使得蚂蚁初始分布更接近目标区域

6、，提高蚂蚁搜索效率。反之，将蚁群搜索形成的信息素场引入到水平集算法的约束中去，构造新的水平集能量泛函，提高细胞位置与轮廓估计的精度。实验结果表明，针对本文所研究的细胞实验数据，该方法准确的跟踪到多细胞。2.针对主动轮廓的难以快速求得全局最优解问题，利用主动轮廓的决策过程与蚁群算法的优化过程的相似性，提出了基于蚁群系统与主动轮廓结合的跟踪方法，为主动轮廓求解提供新的方法，同时实现复杂场景下多细胞跟踪。利用基于蚁群系统的多细胞参数估计方法，得到目标的初始质心位置；在此基础上构造搜索空间，利用蚁群系统与主动轮廓结合的方法搜索出细胞的轮廓，将细胞轮廓

7、提取问题转化为寻找最优轮廓路径的问题。实验结果表明，针对本文所研究的细胞实验数据，该方法能够得到全局最优解，且能够实现多细胞的自动跟踪。3.利用LabVIEW界面友好、性能可靠、操作灵活、结构简单等特点，采用模块化、图形化设计思想，构建基于蚁群系统的多细胞跟踪系统应用软件，系统运行有效，能够准确的估计出细胞的位置与轮廓。这样，扩充跟踪方法的适用性和应用范围，使其具有一定的科研价值和商业前景。该论文有图52幅，表5个，参考文献76篇。关键词：多细胞跟踪；蚁群系统；水平集；主动轮廓；LabVIEWIAbstractWiththerapiddeve

8、lopmentofthedigitalimageprocessingandcomputervisiontechnique,thequantitativeanalys