基于多智能體的圖像分割.pdf

1、圖像分割是指把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。它是從圖像處理進(jìn)到圖像分析的關(guān)鍵步驟，也是進(jìn)一步圖像理解的基礎(chǔ)。圖像分割技術(shù)的發(fā)展與許多其它學(xué)科密切相關(guān)，隨著各學(xué)科新理論和方法的提出，人們也提出了許多結(jié)合相關(guān)理論、方法和工具的分割技術(shù)，基于智能體(Agent)思想的圖像分割就是其中之一。
　　 在Jiming Liu提出的基于分布式行為智能體的圖像分割中，作者針對(duì)圖像分割特定問題，設(shè)計(jì)了具有自主行為的智能體，

2、通過智能體在圖像上的繁殖，擴(kuò)散等行為逐漸尋找一致性區(qū)域，最終實(shí)現(xiàn)圖像分割，取得了不錯(cuò)的效果。但是該方法仍存在一些缺陷，針對(duì)該方法的不足，本文在以下方面做了改進(jìn)：
　　 1)對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)，采用灰度和灰度共生矩陣統(tǒng)計(jì)量組成特征向量，使本文方法更適用于紋理圖像，合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，簡(jiǎn)稱SAR)圖像。
　　 2)對(duì)初始智能體根據(jù)其特征相似度進(jìn)行簡(jiǎn)單分類，通過分類使相似度大的智能體聚集在

3、一起。較原文中初始隨機(jī)分布，加快了算法收斂速度。
　　 3)通過智能體的進(jìn)化，自適應(yīng)定義區(qū)域一致性標(biāo)準(zhǔn)，較原文中事先定義好的區(qū)域一致性標(biāo)準(zhǔn)，本文方法適用性更廣，算法更加魯棒，更具實(shí)際意義。
　　 4)增加了競(jìng)爭(zhēng)算子。競(jìng)爭(zhēng)算子在兩類智能體同時(shí)訪問同一像素時(shí)發(fā)揮作用，更有利于邊緣像素的分割。
　　 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，較原文方法，本文方法更為有效。
　　 在圖像分割中始終面臨一個(gè)問題，那就是區(qū)域的一致性和邊緣分割的