【正文】 基于人工生命的圖像分割技術(shù)的研究及應(yīng)用 摘要 圖像分割是圖像分析、識別和理解的基礎(chǔ)。圖像分割主要是指將圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣的區(qū)域的技術(shù)，其研究多年來一直受到人們的高度重視。由于待分割圖像的可變性比較大，且混有噪聲，構(gòu)成了圖像分割所面臨的主要困難。到目前雖然已經(jīng)有了許多各種類型的分割算法，但是這些方法普遍存在問題和缺陷，影響了性能和應(yīng)用，因此需要繼續(xù)探索新的途徑，對圖像分割繼續(xù)深入下去。 人工生命是一個新興起的多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，已經(jīng)在解決現(xiàn)實(shí)世界中的許多復(fù)雜問題上顯示了潛在的應(yīng)用前景。 在圖像分割的研究中引入人工生命的思想，將具有廣闊的研究空間和良好的應(yīng)用前景，將有希望發(fā)現(xiàn)新穎的更優(yōu)良的分割方法。 本文分別就單一的靜態(tài)圖像和圖像視頻序列提出了兩個人工生命模型，基于細(xì)胞自動機(jī)的人工生命模型和基于多粒度的人工生命模型。在第一種模型中我們將待分割圖像看作人工生命智能體的生存環(huán)境，通過生存在其上的人工生命智能體模型一代代繁衍、擴(kuò)張來最終得到圖像的分割結(jié)果。 在根據(jù)視頻圖像序列中圖像的特征提出的基于多粒度的人工生命改進(jìn)模型里是將視頻圖像序列看作是生命體的生存環(huán)境，不同的視頻幀視為環(huán)境的變化。生命體個 體體積的大小也不再僅僅局限在像素 級上，而是同時考慮了由小的生命個體聚集而成的更大規(guī)模的生命群落及群落之間的交互。生命體通過環(huán)境的變化獲得能量才能夠生存，它們能感覺到周圍的變化并向著變化的方向不斷擴(kuò)張。每個智能體在規(guī)則的作用下自主選擇自身的行為。該模型具有自底向上的，非全局受控等特點(diǎn)。通過生命個體和群體的繁衍，死亡，擴(kuò)張，遷移等行為，使的前景圖像被最終被分割出來。實(shí)驗(yàn)表明，該方法不僅具有很好的性能而且具有較好的應(yīng)用潛力。 關(guān)鍵詞 ： 圖像分割，人工生命，生命體，生存環(huán)境，目標(biāo)提取 THE RESEARCH AND REALIZATION OF IMAGE SEGMENTATION BASED ON ARTIFICIAL LIFE Abstract Image segmentation is the base of image analysis, image recognition and the image understanding. Image segmentation is a technique which divides an image into some special areas and gets interesting areas. Many researchers have been working on it for a long time. Main difficulties or obstacles to image segmentation are the changing of image and the noise. So far there have been many image segmentation algorithms, however, each of them has its own problems that impact the algorithm’s performance and application. So we need to get more new methods and makes an intensive study of it. Artificial Life is a new research area which is transdisciplinary. It shows its potential superiority on solving plex problems. If we apply the artificial life to the image segmentation, there would be more extensive research space and good application prospects. And maybe we will find a lot of novel and much better methods. This paper puts forward two artificial life modes based on frozen picture and video frequency sequence respectively. The first is an artificial life model based on the Cellular Automata, the other is a ALife mode which has a variety of size. In the first ALife model we take the image as the environment of the agents. Through some living action like propagation, death, expansion, moving and so on we finally get the result of image segmentation. In the multigranular ALife model which is extracted according to video feature of video sequence, we also take the image as the environment of agents. It’s not a single image at this time but a serial of images of a video. The difference of the images is the environment changing. Agents can live by getting the changing energy. They can detect the changing nearby and extensive to that direction. And in this model some small agents can aggregate a cluster as a big agent. Both of modes have their rules which every agent must observe. Under the rules each agent can choose its next action. The two models have bottomup and nonoverall control features. Through the results of experiments, we conclude that both models have a good performance and application prospect. KEY WORDS: image segmentation, artificial life, agent, virtual environment, object extraction 畢業(yè)設(shè)計（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計（論文），是我個人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說明 本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)校可以采用影印、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)校可以公布論文的部分或全部內(nèi)容。 作者簽名： 日 期： 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交 的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。 作者簽名： 日期： 年 月 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書 本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán) 大學(xué)可以將 本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。 作者簽名： 日期： 年 月 日 導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日 指導(dǎo)教師評閱書 指導(dǎo)教師評價： 一、撰寫（設(shè)計）過程 學(xué)生在論文（設(shè)計）過程中的治學(xué)態(tài)度、工作精神 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生掌握專業(yè)知識、技能的扎實(shí)程度 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識和專業(yè)技能分析和解決問題的能力 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 研究方法的科學(xué)性；技術(shù)線路的可行性；設(shè)計方案的合理性 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 完成畢業(yè)論文（設(shè)計）期間的出勤情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計）質(zhì)量 論文（設(shè)計）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計）水平 論文（設(shè)計）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計說明書）所 體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級前的□內(nèi)畫“√”） 指導(dǎo)教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 評閱教師評閱書 評閱教師評價： 一、論文（設(shè)計）質(zhì)量 論文（設(shè)計）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及 格 是否完成指定的論文（設(shè)計）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計）水平 論文（設(shè)計）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計說明書）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級前的□內(nèi)畫“√”） 評閱教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 第 2 頁 共 78 頁 教研室（或答辯小組）及教學(xué)系意見 教研室（或答辯小組）評價： 一、答辯過程 畢業(yè)論文（設(shè)計）的基本要點(diǎn)和見解的敘述情況 □ 優(yōu) □ 良