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基于关键点的形状渐近分割算法研究的开题报告
一、选题背景
图像分割是计算机视觉中的一项重要任务，它将图像划分成不同的部分或对象。图像分割在医学图像处理、自动驾驶、机器人导航、视频处理等领域具有广泛的应用。形状渐近分割是一种基于边缘的分割方法，在前景和背景之间生成强度不变的边缘，在不断迭代的过程中，分割结果逐渐趋近真实分割。
目前，传统的形状渐近分割算法在处理图像分割时仍存在一定的不足，如对于纹理丰富的目标分割不准确、对于多目标分割难以处理等。此外，由于深度学习的广泛应用，基于深度学习的图像分割方法也逐渐成为研究热点。与传统方法相比，基于深度学习的分割方法更具有鲁棒性和准确性。
因此，本文提出了一种基于关键点的形状渐近分割算法，以提高现有算法在纹理丰富的目标分割和多目标分割方面的性能，并与基于深度学习的方法进行比较分析。
二、研究内容
1.建立图像边缘节点和关键点的模型：该模型将图像分解为一组节点坐标和关键点坐标。通过利用形状渐近分割算法将这些点相互影响的图像边缘定位为前景和背景之间的边缘。
2.基于基于关键点的形状渐近分割：将图像中的关键点作为分割线索，结合先前建立的图像边缘节点和关键点坐标模型，实现基于关键点的形状渐近分割。
3.与基于深度学习的方法进行比较分析：基于现有的深度学习分割方法，对比其与本算法在样本数据集上的性能、准确性等方面的差异。
三、研究意义
本文提出的基于关键点的形状渐近分割算法，在实现目标分割过程中，能够更好地适应复杂的图像场景，并实现对纹理丰富的目标分割和多目标分割的更准确的切分。此外，通过与基于深度学习的分割方法进行比较分析，可为研究人员提供有力的分析依据。希望本文的研究能够推动形状渐近分割算法的进一步研究和应用。
四、研究方法
1.采用MATLAB/Python作为研究平台，利用图像处理相关工具包，处理目标图像，获取图像边缘节点和关键点的坐标模型。
2.完成基于关键点的形状渐近分割算法的编写和实现，并进行优化。
3.收集大量样本数据集，使用已有的深度学习分割方法，与本算法进行对比实验，并进行数据分析和可视化展示。