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基于活动轮廓模型的图像分割的任务书
一、任务背景
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，它将图像划分为不同的部分或对象以便进一步处理。在图像分割中，基于活动轮廓模型的方法被广泛应用。活动轮廓模型将待分割图像看作由一条或多条曲线组成的边界，通过对曲线进行迭代化处理，最终得到图像的分割结果。
本任务将探讨基于活动轮廓模型的图像分割方法，涉及模型的基本原理、算法流程、实现技巧等方面。
二、任务内容
1.活动轮廓模型的原理和基本思想
-介绍曲线演化、能量函数、驱动力等基本概念
-说明模型基于图像噪声和边界复杂度的适应性
2.基于活动轮廓模型的图像分割算法流程
-描述初始化和演化过程
-说明演化过程中曲线的调整方法
-阐述停止演化条件和后处理阶段
3.基于活动轮廓模型的图像分割的实现技巧
-介绍常用的数学处理技巧，如高斯过滤、梯度计算等
-解释怎样优化参数选择，如正则化权重、步长等
4.基于活动轮廓模型的图像分割算法应用和不足之处
-列举典型的应用场景及相关算法研究
-分析该算法的不足之处，指出需要改善的地方
三、任务要求
1.任务内容要求全面，文章切入点要明确，语言表述准确规范。
2.任务所涉及的技术及其实现要求较高，对数学功底、编程基础有一定要求。
3.需要结合实际案例，通过实验分析、对比研究等方式，进一步加深对算法原理及应用的理解。
4.参考文献至少十篇以上，其中一半以上为近三年内的研究文献。
四、参考文献
[1]KassM,WitkinA,TerzopoulosD.Snakes:Activecontourmodels[J].InternationalJournalofComputerVision,1988,1(4):321-331.
[2]CaiY,ZhangC,ZhouQ,etal.Animprovedsnakemethodbasedonmultithresholdformedicalimagesegmentation[J].MobileNetworksandApplications,2018,23(3):1-7.
[3]HuangJ,YuanFN.Anactivecontourmodelanditsapplicationinmedicalimagesegmentation[C]//InternationalConferenceonComputing,NetworkingandCommunications(ICNC),Maui,HI,USA.IEEE,2015.
[4]ChaussonN,AujolJF,Blanc-FéraudL,etal.Avariationalmodelforimageclassificationandrestoration[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2006,15(4):1123-1132.
[5]FengG,HanQL,ZhangL,etal.Multi-ingredientactivecontourmodelbasedonvariationalmodedecompositionformedicalimagesegmentation[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2019,28(6):2867-2879.
[6]WangH,TianS,ChenQ,etal.Imagesegmentationbyedgedetectionandactivecontourmodelbasedonlevelsetmethod[C]//InternationalConferenceonComputerScienceandApplicationEngineering(CSAE),Hefei,China.IEEE,2012.
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