1.一种多细胞相互作用跟踪系统，其特征在于原始图片输入后，通过三个模块：多细胞自动分割技术模块、细胞交互的多模型粒子滤波跟踪技术模块、通信与身份管理模块的分析，实现多细胞的跟踪；所述多细胞自动分割技术针对包含有重叠细胞、粘连细胞的原始图片，利用高帽滤波和低帽滤波对图像进行预处理，提出了一种有效的混合检测方法，从而获得细胞质心位置、面积特征参数；所述细胞交互的多模型粒子滤波跟踪技术对多细胞运动特性进行分析，建立细胞运动模型，并估计细胞运动的角速度；所述通信与身份管理模块把细胞的运动特征和拓扑特征结合起来，利用距离和面积两个特征差异来设计通信法则，并进行细胞身份管理，以提高细胞关联的正确率。

2.一种多细胞相互作用跟踪系统，其特征在于所述多细胞自动分割技术模块的具体步骤为：

1）图像增强：利用高帽和低帽滤波变换的组合来增加图像的对比度，其公式如下：Hk＝Ak-Bk+Ik

其中Ak为高帽滤波图像，Bk为低帽滤波图像，Ik为原始图像，Hk是增强后的图像；

2）细胞混合检测方法：由阈值处理、孔洞填充、噪声去除、图像膨胀和形状与边界限制五个步骤组成所述阈值处理选择K均值聚类的方法，其步骤如下：（1）设计阈值初值；

（2）利用阈值把图像分割为目标和背景两个部分，产生两个子集，像素值大于阈值的认为是目标（“1”），小于阈值的认为是背景（”0”）；

G1＝{f(m,n):f(m,n)＞T}(目标像素)G2＝{f(m,n):f(m,n)≤T}(背景像素)（3）计算每个集的平均强度；

m1＝G1的平均强度

m2＝G2的平均强度

（4）根据平均强度m1和m2，重新计算阈值；

T′＝(m1+m2)/2

（5）转到第二步直到整个图像被全部分割；

经过阈值处理后的细胞图像存在边界破损、孔洞，故需边界修补和孔洞填充；对二值图像中进行边界修补时,如果在各个方向上三个像素的和为2则中间一个像素就由“0”变为“1”，图像中的孔洞可通过标记图像和掩膜图像填充，再利用中值滤波器滤除高频噪声，最后对图像进行膨胀并且设计宽高比为0.5-5限制去除非目标干扰提取细胞的位置和面积等特征信息。

3.权利要求1所述的多细胞相互作用跟踪系统，其特征在于所述细胞交互的多模型粒子滤波跟踪模块对多细胞运动特性进行分析，建立细胞运动模型，并估计细胞运动的角速度；多模型粒子滤波一般由4步构成，混合和交互、粒子滤波、模型概率更新和状态更新，其步骤如下所示；

变量的定义：

第一步：混合和交互

根据模型转换概率Pij和初始模型概率计算混合概率混合模型概率：

其中μk-1,j是时刻k-1第j个模型的概率，混合状态：

混合协方差

第二步：粒子滤波

模型j的状态估计:

其中 是标准权值, 是粒子集的一步预测N是粒子数.

模型j的协方差:

第三步：模型概率更新

用第j个模型的新息和协方差对模型概率进行更新似然函数:

其中rj是残差, 是测量 的一步预测, 是残差协方差模型概率更新：

第四步：状态更新

所述角速度ωk的估计方法为：在细胞运动过程中ωk是一个变量，由下面公式进行估计：ωk,m＝ωk-1,m+δk-1,m，其中ωk-1,m，是前一时刻角速度，δk-1,m是高斯分布协方差为Δk-1,m；

所述细胞运动模型的建立方法为：观测细胞运动经常有三种情况发生：一是细胞未与其他细胞发生相互作用，二是一个细胞在不同帧中与其他细胞发生碰撞，三是碰撞融合的细胞分开或一个细胞分裂成多个细胞；根据这三种情况定义了三个细胞运动模型分别是增广恒速模型ACV、针对细胞碰撞情况的增广变速率模型ACT1和针对细胞分裂情况的增广变速率模型ACT2；

其中 用下面公式计算

Mode3ACT2:

其中 的计算与 上面相同，只是

把

ωk,1用ωk,2代替。

4.权利要求1所述的多细胞相互作用跟踪系统，其特征在于所述通过细胞通信与身份管理模块的具体步骤为：

1)：跟踪初始化

在第一帧中(k＝1)，对所有的检测到的细胞进行航迹起始，并对其进行标记，每个跟踪都包含利用细胞交互多模型粒子滤波算法获得的状态信息，细胞的身份、位置、面积；

2)：跟踪到检测的通信：