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基于改进主动轮廓模型的图像分割算法研究的任务书
一、选题背景及意义
随着数字化时代的来临，图像处理和计算机视觉技术呈现出快速发展的趋势。图像分割作为计算机视觉领域中的一项重要任务，已经得到了广泛的应用，例如医学影像分析、目标跟踪、机器人视觉等等。其中，主动轮廓模型（ActiveContourModel，简称ACM）是一种广泛使用的图像分割技术。然而，传统的ACM方法在处理复杂的图像时，存在着较大的局限性，如易受到噪声和边缘模糊的影响、对于目标形状变化较大的区域分割效果不佳等。因此，本文选题旨在基于改进主动轮廓模型的图像分割算法研究，以提高图像分割的准确性和鲁棒性，扩展ACM算法的应用范围。
二、研究目的
1.对主动轮廓模型的原理及算法进行深入了解和探究，掌握主动轮廓模型在图像分割中的基本应用；
2.分析传统ACM在实际应用中存在的问题和不足，提出改进策略，设计改进后的ACM算法；
3.利用改进后的ACM算法进行图像分割实验，并与传统的ACM算法进行对比分析，验证改进算法的有效性和优越性；
4.对未来ACM算法的研究和应用进行展望。
三、研究内容
1.主动轮廓模型的原理与算法
（1）常见主动轮廓模型及其特点
（2）Snakes模型的基本原理及变形
（3）在Snakes模型基础上的各种改进算法
2.改进的主动轮廓模型算法设计
（1）改进算法的设计目标和策略
（2）改进算法的核心思想
（3）改进算法的算法流程
（4）改进算法的参数设置与优化
3.单个图像分割实验设计及结果分析
（1）实验数据的选取和准备
（2）实验环境的搭建
（3）传统ACM算法和改进ACM算法的对比实验
（4）实验结果的统计和分析
四、预期成果
1.对主动轮廓模型及其改进算法的理论与实践结合的深刻认识；
2.具备开发改进主动轮廓模型算法的能力和实际应用的能力；
3.对ACM算法的发展和应用提出新思路和新方法。
五、研究进度安排
第1-2个月：阅读相关文献，学习主动轮廓模型的基本原理和算法，分析ACM在实际应用中存在的问题和不足。
第3-4个月：对ACM进行改进设计，提出改进策略和算法流程，并进行参数设置和优化。
第5-6个月：利用实验数据，设计和实现改进ACM算法和传统的ACM算法进行对比分析实验，分析改进算法和传统算法的优劣，记录实验结果。
第7-8个月：对实验结果进行统计和分析，对研究成果进行总结。
第9-10个月：撰写论文并进行修改，准备学位论文提交。
六、研究经费预算
本研究所需的费用包括：图像数据集购买费用、实验所需材料和设备费用、研究所需程序和算法实现工具的开发费用、文献检索和阅读所需的费用。经费预算为15万元。
七、参考文献
1.CatteF,LionsPL,MorelJM,etal.Imageselectivesmoothingandedgedetectionbynonlineardiffusion[J].SIAMJournalonNumericalAnalysis,1990,30(1):182-193.
2.KassM,WitkinAT,TerzopoulosD.Snakes:Activecontourmodels[J].Internationaljournalofcomputervision,1988,1(4):321-331.
3.ChenY,HsuC,LaiS.Imagesegmentationbyusingimprovedactivecontourmodelwithadaptiveedgeselectionandambientmassdistributionestimation[J].ExpertSystemswithApplications,2010,37(2):1214-1223.
4.XuC,PrinceJL.Gradientvectorflow:Anewexternalforceforsnakes[J].ComputerVisionandPatternRecognition,1997.ProceedingsCVPR'97,1997IEEEConferenceon,1997,6:66-71.
5.WangB,ZhangL,ZhangD.Activecontourmodeldrivenbylocalandglobalintensityinformationformedicalimagesegmentation[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2014,38(8):743-753.