摘要：细胞是生命组成的最基本单位，也是许多生物学研究过程中的关键元素，对存活细胞的运动轨迹进行分析的研究，在癌症、艾滋病等炎症性疾病的新医学治疗研究中具有重要意义，以前通常使用的是荧光显微成像技术，但在多个细胞的跟踪中，常常因为图像噪声、细胞间粘附、图像分辨率低等问题存在，对结果造成的偏差比较大。因此，在计算机技术日益发达的今天，运用计算机技术对大量医学图像序列中的多个细胞进行可靠的自动跟踪是近年来的研究热点。细胞轨迹的运动分析在现代医学研究中显得尤其重要。本文提出了一种在低对比度图像序列中，用于多个细胞跟踪的雨点涟漪优化算法，试图完全获得多个细胞的动态特性。在此雨点涟漪优化算法中，利用雨点下落、波纹传播、波纹衰减等自然雨点和波纹传播现象的概念，设计了有效解决细胞追踪问题的搜索机制。实验模拟结果证明了该算法的有效性。

关键词：细胞跟踪；雨点涟漪优化；群智能

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景及意义-1

1.2 课题研究现状-1

1.3 主要工作-2

2 常用优化算法和跟踪算法-3

2.1 优化算法-3

2.1.1 蚁群算法-3

2.1.2 粒子群算法-4

2.1.3 差分进化算法-5

2.2 跟踪算法-5

2.2.1 烟花算法-5

2.2.2 粒子滤波算法-6

2.2.3 卡尔曼滤波算法-6

3 雨点涟漪优化方法-8

3.1-雨点涟漪优化算法简介-8

3.2-雨点扩散的设计-9

3.2.1 初始设置-8

3.2.2 涟漪传播-8

3.2.3 竞争排斥-10

3.2.4 变异-10

4 程序仿真-11

4.1 雨点涟漪优化算法的框架-11

4.2 仿真结果以及与烟花算法的对比-12

5 总结与展望-23

5.1 总结-23

5.2 展望-24

参考文献-25

致谢-26