43、图像空间殖民算法：从模拟到应用

图像空间殖民算法：从模拟到应用

1. 引言

图像分割在图像处理中扮演着至关重要的角色，它通常是后续所有分析的起点。其目标是依据各种标准，如灰度级、颜色或纹理，将图像划分为均匀的区域。目前，图像分割领域已经有了大量的研究，文献中也报道了各种各样的技术。

一些利用自然进化隐喻的替代方法也被提出用于图像分割。例如，Bhanu 等人提出的遗传学习系统能让分割过程适应受环境因素影响的图像特征；Bhandarkar 和 Zhang 使用遗传算法来最小化评估分割结果的成本函数；Andrey 描述了一种选择主义松弛算法，通过细粒度分布式遗传算法使基本单元群体迭代进化来实现输入图像的分割；Liu 和 Tang 提出了基于自主代理的方法，将数字图像视为二维细胞环境，代理在其中尝试标记均匀的片段；Veenman 等人使用类似的图像分割模型，并提出了细胞协同进化算法以分布式方式优化模型。此外，基于蚁群和人工生命算法的方法也被用于图像分割和聚类问题。

本文介绍了一种基于进化算法的系统，类似于 John Horton Conway 发明的 “生命” 游戏。该进化过程涉及多个种群对二维世界的殖民，不同种群的个体竞争占据所有可用空间，并适应世界的局部环境特征。本文重点在于确定适合解决给定任务的一组参数，指出参数与进化种群行为之间的关系。首先在一组合成但逼真的图像上进行参数识别，以便通过混淆矩阵分析进行定量评估，然后将该方法应用于一组食品图像。

2. 系统架构

2.1 系统概述

系统基于进化算法，模拟多个种群对二维世界的殖民。这个世界由二维数组的位置（或细胞）组成，每个细胞始终被一个个体占据。世界由一个矩阵表示，该矩阵与一组输入图像向量 $I_z