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基于区域融合的图像显著性检测方法研究的任务书
任务书
题目：基于区域融合的图像显著性检测方法研究
背景：
图像显著性检测是计算机视觉领域的一个热点问题，在图像、视频处理、目标跟踪和图像检索等领域都有广泛应用。图像显著性检测的目标是在给定图像中找到最为显著的区域，通过突出显著区域的方式实现图像的高效率处理、快速检索和特定应用等。然而，在实际应用中，由于不同图像的信息量、亮度变化程度、光线亮度和图像场景的复杂性等因素的影响，单一特征难以满足复杂情况下的图像显著性检测需求。这种情况下，采用多特征融合的方式可以有效提高图像显著性检测的性能。
任务描述：
本项目的目标是探讨基于区域融合的图像显著性检测方法，研究如何结合多种特征描述子来进行图像显著性检测，并评估不同特征融合方法在图像显著性检测中的效果。
具体任务如下：
1.收集图像数据集，包括几千张不同类型的图像，从自然场景到人工制造场景的所有类型，作为数据集用于模型训练和测试。
2.设计并实现基于多特征融合的图像显著性检测方法。本项目要求采用至少三种不同的特征描述子，如颜色、纹理、边缘、直觉等等。这些特征需要从图像中提取，并分别进行量化和归一化处理。
3.设计区域融合策略。在图像显著性检测过程中，不同的区域显著性程度可能不同。我们需要根据这些不同的区域特征来确定最终的图像显著性结果，提高图像显著性检测的性能和效果。
4.构建模型，并对设计的图像显著性检测方法进行训练和测试，评估不同特征融合方法的性能和比较。
5.提出改进方案，优化算法，提升图像检测的性能和精度。
6.综合研究结果编写研究报告，详细阐述算法原理、实验结果和分析，为相关研究人员提供参考，并形成可发布的学术论文。
要求：
1.掌握python编程语言和相关处理库的使用，并有深度学习及图像处理经验；
2.具备独立设计、开发和实验能力以及良好的表达能力；
3.熟悉图像显著性检测理论和应用相关领域研究；
4.研究过程中需要高度重视结果的可重复性和可比性。
时间安排：
1.初步调研和计划安排：2周。
2.图像数据集的收集和预处理：2周。
3.设计multi-feature融合的显著性检测算法：4周。
4.分类模型的训练和评估：3周。
5.提出改进方案、优化算法和研究报告编写：6周。
估计用时：17周
预计期限：202X年X月
经费预算：
硬件费（服务器等）：5000元
软件费（图像处理库、编程软件等）：2500元
学术交流费（参会、论文发表等）：5000元
合作经费（学生工资、实验室开销等）：15000元
总计：27500元
备注：
本研究任务要求高通量大尺寸图像数据处理与分析，需要在服务器上进行。硬件部分采购建议在上海大学计算机科学与工程学院购买，软件费用和学术交流费用应在课题组内按照标准报销。此外，本任务书还要求研究者在研究过程中时刻关注结果的可重复性和可比性，保证研究结果的准确性和科学性。