利用分布式主动智能体检测灰度图像的对称轴A-软件学报.PDF

1000-9825/2002/13(07)1238-04 ©2002 Journal of Software 软 件 学 报 Vol.13, No.7 利用分布式主动智能体检测灰度图像的对称轴 刘俊义, 王润生 ( 国防科学技术大学 ATR 国家重点实验室,湖南 长沙 410073) E-mail: runshengwang@ 摘要: 图像的对称性研究是模式识别和计算几何的重要内容,在目标识别、视觉监视和形状表示等研究中有一定的 应用价值.提出一种利用分布式主动智能体提取灰度图像中的基本反射对称轴的新方法,它通过对智能体在局部图 像环境中定居、发展以及迁徙和死亡等行为的模拟来检测、编组和连接显著的局部对称轴.该方法可以提取任意灰 度图像中的基本反射对称轴,并且易于并行实现,关于自然图像的实验结果表明了它的有效性. 关 键 词: 智能体;对称轴;局部对称度 中图法分类号: TP393 文献标识码: A 对称性是大量人造目标和自然目标的共同特征.检测、量化和描述目标的对称性是模式识别和计算几何的 重要研究课题,它可以应用于目标识别、视觉监视和形状表示等问题的研究中.这项技术的核心内容是检测目 标的对称轴.对称轴的种类有很多,如基本的反射或旋转对称轴以及扩展的对称轴(如中轴和扭对称轴等).若图 像数据关于一条直线具有反射不变性,则称该直线是它的基本的反射对称轴.本文研究从灰度图像中提取基本 反射对称轴的技术. 由于边缘在人类视觉感知对称性时的重要性及其在计算复杂性方面比灰度数据所具有的优势, 当前多数 对称轴检测算法都是基于边缘的[1,2],然而由于受成像条件的限制(如复杂的背景、噪声、遮挡以及聚焦不良等), 获取目标的干净的、分离良好的轮廓是非常困难的.为了克服这个困难,人们开始研究直接利用灰度数据的检 测技术. 通常图像的局部对称度是通过中心像素的位置、邻域半径以及与横轴的夹角来刻画的.对称度越高说明相 应的对称轴的显著性也越高.我们注意到:(1) 在显著性较高的局部对称轴方向上存在同方向的显著性较高的 对称轴的可能性很大;(2) 对称轴的邻域半径越大,则它的显著性越大、全局性越强. 智能体(agent)作为一种具有感知能力、问题求解能力和通信能力的抽象实体, 已经成为人工智能和计算机 [3] [4] 科学的热点研究对象 .Liu 等人 设计了一类可以随机有哪些信誉好的足球投注网站并检测一致区域的智能体,并利用它们来分割文档 图像和 CT 图像.通过恰当地定义智能体的行为模式,本文提出了一种提取基本反射对称轴的新技术.我们设计 了一种可以感知邻域环境并且具有定居、发展、迁徙和死亡等行为模式的问题求解型智能体.该智能体首先通 过计算其邻域环境的对称度来判断这里是否存在显著的对称轴,若存在,它就定居在该环境中,否则它就通过迁 徙行为改变其在图像中的位置, 同时逐渐增大年龄直到死亡. 已定居的智能体通过扩大邻域半径和在对称轴方 向上繁殖后代来继续随机有哪些信誉好的足球投注网站更为显著的对称轴.最后,将那些位置相近、方向相同的显著的局部对称轴编组 并连接为全局性更强的对称轴.该方法的优点是可以检测任意灰度图像的基本反射对称轴,其缺点是串行实现 时计算复杂性较高,但是由于每个智能体独立工作,可以通过并行实现来提高效率. 收稿日期: 2000-09-16; 修改日期: 2001-02-20 作者简介: 刘俊义(1973 －), 男, 内蒙古呼和浩特人,博士生,主要研究领域为视频处理, 图像理解;王润生(1941 －), 男,江苏扬州 人,教授,博士生导师,主要研究领域为图像分析和理解,模式识别,信息融合. 刘俊义 等:利用分布式主动智能体检测灰度图像的对称轴 1239 1 测量图像的局部对称度 ( ) { ( ) ( )} 任何 1-D 函数f (x )均可惟一地表示为一个对称部分 f s x f x +f −x / 2 和一个反对称部分 ( ) { ( ) ( )} ( ) ( ) ( ) f as x