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基于相位和RSF活动轮廓模型的图像分割与应用的任务书
任务书：基于相位和RSF活动轮廓模型的图像分割与应用
一、任务背景
随着图像处理的不断发展和应用范围的扩大，图像分割技术已成为图像处理的重要基础任务。图像分割是指将图像中的像素划分为若干个互不重叠的子集，每个子集内的像素具有相似的某种特征。相较于传统的基于灰度或颜色信息的图像分割方法，基于轮廓的图像分割技术具有更为普适的适用性和鲁棒性。其中，活动轮廓模型是一种经典的基于轮廓的图像分割方法，它通过定义能量函数并优化分割结果，实现了对各种类型图像的有效分割。
本次任务旨在实现一种基于相位和RSF活动轮廓模型的图像分割方法，并将其应用于人脸分割和图像去雾等场景中，以展示该方法的优越性和实用性。
二、任务要求
1.熟悉基于相位和RSF活动轮廓模型的图像分割方法，掌握其原理、特点及优缺点。
2.编写并优化基于相位和RSF活动轮廓模型的图像分割算法，实现对指定图像的分割。
3.针对人脸分割和图像去雾两大应用场景，分别设计并实现对应的基于相位和RSF活动轮廓模型的图像分割方法，并对比不同方法之间的性能差异。
4.撰写并提交实验报告，包括对分析、实验设计、算法实现的详细说明和思路、处理结果的描述和分析，以及总结和归纳，总字数不少于1200字。
三、实验要求
1.语言要求：Python
2.应用库：OpenCV
3.实验要求：
（1）首先学习相位和RSF活动轮廓模型的图像分割方法，比对、总结不同方法的特点与优劣；
（2）在此基础上，编写和实现基于相位和RSF活动轮廓模型的图像分割算法，完成对指定图像的分割；
（3）针对不同应用场景进行分别设计和实现基于相位和RSF活动轮廓模型的图像分割方法，分别针对人脸分割和图像去雾进行算法优化和性能分析，总结并展示方法的优越性和实用性。
四、实验参考
1.正脸人脸分割参考方法：VXL库中的toolbox/img/boxm2/ocl/test/ocl_clew_planar_face_process.cxx实现的正脸人脸分割方法。
2.去雾方法参考：Zhou等人发表于IEEECVPR2018的文章“DeepOrdinalRegressionNetworkforMonocularDepthEstimation”中去雾方法的实现。
3.相关论文参考：
（1）Y.Zhang,T.S.Huang,Q.Zhang.ANovelActiveContourModelBasedonPhase.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,pp.1-8,2005.
（2）Y.Liu,Y.Li,J.Wu.AFastEdge-BasedActiveContourModelforImageSegmentation.IEEETransactionsonImageProcessing,vol.19,no.9,pp.2439-2445,2010.
（3）J.C.Thiebaut.Phase-BasedActiveContourModels:ANewClassofLevelSetMethodsforImageSegmentation.IEEETransactionsonImageProcessing,vol.20,no.6,pp.1700-1711,2011.
五、实验评价方式
1.算法的准确性和实用性
2.报告的详细性和合理性
3.代码的可读性和逻辑性
4.实验的创新性和贡献性
5.总体评价