两类基于水平集方法的分割模型的中期报告基于水平集方法的分割模型大致可以分为两类，一类是基于区域生长的方法，另一类是基于能量函数的方法。下面是这两种方法的中期报告。1.基于区域生长的方法：区域生长法是基于图像灰度分布的一种区域生长聚类方法，其思想是利用图像中像素间相似性，将同一区域内的像素进行聚类。基于水平集方法的区域生长法可以处理一些具有明显灰度分界线的图像，但对于一些复杂的图像或物体分割任务，其精度还需要进一步提高。我们目前的研究工作主要包括如下几个方面：1）探索不同的分割算法，对比它们的优缺点，并分析其适用的场景和限制。2）引入先验信息，例如图像的形状、ROI区域等，通过先验信息指引水平集方法进行更加准确的分割。3）提出一种改进的区域生长方法，该方法通过引入门限值的概念，使得分割结果更加准确，同时减少了运行时间。2.基于能量函数的方法：能量函数法是利用能量函数来表示图像中各个区域之间的差异性，进而进行分割的方法。基于水平集方法的能量函数法又分为两种：基于欧几里得距离的方法和基于核函数的方法。我们目前的研究工作主要包括如下几个方面：1）拟合更加精细的能量函数，例如去除噪声和离群点，并添加更多的特征，比如图像纹理、形状和区域的拓扑结构等，以提高分割的精度和鲁棒性。2）探究不同的优化算法，例如梯度下降和拟牛顿法等，以提高优化速度和保证分割结果的可靠性。3）探索多模态图像的分割问题，例如融合结构MRI和功能MRI图像进行分割，以提高对复杂物体的分割精度。