[发明专利]基于多模式蚁群系统的变密度细胞跟踪方法有效
申请号: | 201510054702.2 | 申请日: | 2015-02-03 |
公开(公告)号: | CN105279768B | 公开(公告)日: | 2018-11-23 |
发明(设计)人: | 鲁明丽;徐本连;朱培逸;施健;王伟;李德猛 | 申请(专利权)人: | 常熟理工学院 |
主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20;G06N3/00 |
代理公司: | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人: | 滕诣迪 |
地址: | 215500 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 模式 群系 密度 细胞 跟踪 方法 | ||
1.一种基于多模式蚁群系统的变密度细胞跟踪方法,其特征在于:包括以下步骤:
A)获取若干帧连续的变密度细胞的原始灰度图,选取其中一帧原始灰度图作为当前帧,计算当前帧原始灰度图中像素的平均似然度,并根据计算结果在细胞可能出现的区域内放置蚂蚁,从而获得生成子蚁群初始分布;
B)利用当前帧原始灰度图的前一帧的细胞位置信息预测当前帧的细胞位置信息,从而获得预测子蚁群初始分布;
C)将生成子蚁群初始分布和预测子蚁群初始分布中的蚂蚁根据不同的工作模式分为两组,两组蚂蚁分别根据工作模式构建各自独立的子信息素场,具体的分组方式为:对包含有N个蚂蚁的子蚁群中的任一个蚂蚁,产生一个随机数r,按公式将子蚁群中的蚂蚁分为两组,其中r0为阈值,其中一组蚂蚁以协作模式工作在它们独立的子信息素场中,另外一组蚂蚁以竞争模式工作,两组蚂蚁分别在它们独立的子信息素场中,Xk(t)为第t帧第k个蚂蚁的状态,Γ1代表以协作模式工作的一组蚂蚁,Γ2代表以竞争模式工作的一组蚂蚁;利用子信息素场更新蚁群的工作模式,形成总信息素场,从而实现对细胞的位置估计;
D)基于总信息素场的构建,通过合并相似子蚁群和去除由杂波导致的虚假目标进行细胞位置估计,利用细胞距离与特征信息相融合的策略进行数据关联,获取细胞运动轨迹及相关的动力学参数。
2.如权利要求1所述的基于多模式蚁群系统的变密度细胞跟踪方法,其特征在于:所述步骤A)中,获得生成子蚁群初始分布的具体步骤为:将当前帧原始灰度图分为c1×c2个方块,计算每个方块像素的平均似然度:
其中P为方块内像素的个数,ηi为像素点i的似然函数;
如果ηth为似然函数阈值,则N个蚂蚁随机的放置在方块内的像素上,否则不分配任何蚂蚁。
3.如权利要求2所述的基于多模式蚁群系统的变密度细胞跟踪方法,其特征在于:所述步骤B)中,获得预测子蚁群初始分布的具体步骤为:假定第t-1帧原始灰度图中包含M个细胞,表示为Ωl,其中Ωl={1,2,...,M}, 包含有N个蚂蚁的子蚁群用于跟踪第t帧原始灰度图中的细胞m,其中m∈Ωl,则有:
其中,为在第t帧,细胞m的第k个蚂蚁估计状态;为在t-1帧,细胞m的第k个蚂蚁状态,为状态向量,包含x与y方向上的位置与速度信息,表示位置,表示速度,Fk(t)为状态转移矩阵。
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