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主动轮廓模型在图像分割算法中的研究与应用的任务书任务概述：本次任务旨在研究主动轮廓模型在图像分割算法中的应用。主动轮廓模型是一种基于能量泛函的图像分割方法，与传统的阈值分割方法不同，它可以对复杂的图像进行分割，并且具有很好的鲁棒性。本次任务的重点是探讨主动轮廓模型的原理、算法和应用，以及对主动轮廓模型进行优化和改进，提高其在图像分割中的性能。任务要求：1.研究主动轮廓模型的原理和算法，了解其优缺点和适用范围。2.调研主动轮廓模型在医学图像分割、人脸识别、自动驾驶等领域的应用情况，分析其优劣。3.针对主动轮廓模型的不足之处进行优化和改进，提升其在图像分割中的性能。4.实现主动轮廓模型及其改进算法，并通过实验验证其性能和效果。5.撰写研究报告，包括研究背景、主动轮廓模型的原理和算法、应用情况和改进方法、实验过程和结果等内容，同时可以提出未来的研究方向和思考。参考资料：1.Kass,M.,Witkin,A.,&Terzopoulos,D.(1988).Snakes:activecontourmodels.Internationaljournalofcomputervision,1(4),321-331.2.Li,C.,Xu,C.,Gui,C.,&Fox,M.D.(2010).Distanceregularizedlevelsetevolutionanditsapplicationtoimagesegmentation.IEEEtransactionsonimageprocessing,19(12),3243-3254.3.Chen,Y.,Zhang,W.,Wang,Y.,Jiang,Y.,Zheng,J.,Xie,W.,...&Zhou,J.(2018).Activecontourmodelbasedontheimproveddistanceregularizationandlocalimagefittingenergyformedicalimagesegmentation.Biomedicalengineeringonline,17(1),89.4.Li,G.,Sun,W.,Yuan,X.,&Yan,S.(2013).Activecontourmodelwithselectivelocalorglobalsegmentation:Aunifiedframeworkforobjectextraction.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,36(2),332-345.
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