基于自適應(yīng)多agent的圖像分割.pdf

1、在圖像分析中，一種高效、魯棒的圖像分割方法對(duì)更高層的特征抽取、目標(biāo)識(shí)別和理解有重要影響。由于同一特征有不同表現(xiàn)形式、特征分布的復(fù)雜性、特征與特征間邊界的模糊性等都使得圖像分割是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。如何在計(jì)算機(jī)輔助下，精確、自適應(yīng)地分割圖像，是圖像處理需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。 論文通過(guò)分析已有圖像分割算法，在復(fù)雜系統(tǒng)多種建模方法的基礎(chǔ)上，將圖像分割問(wèn)題建模為一種分布式框架，作為連接圖像分割與多agent系統(tǒng)間的橋梁，并給出了實(shí)現(xiàn)該框

2、架的一種多agent圖像分割算法。論文主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)是： (1)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)建模的兩種方法進(jìn)行了詳細(xì)分析。一種以Holland提出的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)，通過(guò)微觀刺激一反應(yīng)模型和宏觀ECHO模型對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)建模，它源自對(duì)生物界的觀察。另一種以分布式人工智能中的agent理論與技術(shù)為核心，通過(guò)agent模型及agent間的學(xué)習(xí)、合作機(jī)制對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)建模，它源自對(duì)人類社會(huì)自身的觀察。 (2)提出了一種自適應(yīng)多agent建模方法

3、，該方法將復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)建模和多agent系統(tǒng)建模結(jié)合起來(lái)，克服了前者的模型單一性和后者缺乏適應(yīng)性的缺點(diǎn)。 (3)將新的建模方法應(yīng)用到圖像分割領(lǐng)域中，提出了一種分布式、自適應(yīng)的圖像分割框架(Image Segrnentation Framework，簡(jiǎn)稱ISF)，ISF架起了圖像分割問(wèn)題與多agent系統(tǒng)間的橋梁。 (4)將ISF映射為一個(gè)具體的多agent實(shí)現(xiàn)。它以agem的局部自適應(yīng)作為圖像分割的核心，通過(guò)agent適