两类基于水平集方法的分割模型的任务书任务一任务名称：基于水平集方法的区域生长分割模型背景：图像分割是计算机视觉领域的一个重要问题，其主要的目的是将图像分成具有相同属性的不同区域，通常可以将其看作是一个像素分类问题，不同的图像分割方法可以根据其所采用的策略（如基于边缘、基于区域、基于水平集等）来分为不同的类别。水平集方法是一种基于边界演化的图像分割方法，其主要思想是将图像分为前景和背景两个区域，通过演化曲线（称为水平集）来实现分割，该方法具有很好的角色演示性和鲁棒性，在医学图像分割、目标识别、遥感图像分析等领域广泛应用。任务内容：采用水平集方法中的区域生长策略，设计并实现一个基于水平集方法的区域生长分割模型。具体来说，该模型可以输入图像、种子点和阈值等参数，输出相应的分割图像，其中分割图像可以通过水平集曲线表示。任务要求：1.熟悉并掌握水平集方法的原理和基本思想。2.对区域生长策略进行深入分析，提出有效的改进方法，并应用于该模型中。3.在实现过程中，需要构建一定的图像数据集，并进行实验分析，比较该模型与其他图像分割方法的性能。任务二任务名称：基于水平集方法的能量函数优化模型背景：水平集方法一般采用演化方程对曲线进行动力学演化，其中演化方程由能量函数推导而来，因此，能量函数的选择和设计直接影响到图像分割的质量和效率。当前广泛应用的水平集方法的能量函数模型主要包括边界鲁棒性的Chan-Vese模型、标准Mumford-Shah模型、方程熵驱动的区域竞争模型等，不同的模型针对不同的应用场景设计，各自具有不同的优缺点。任务内容：基于水平集方法，设计并实现一个能量函数优化模型，包括以下几个步骤：1.分析水平集方法中的能量函数推导和原理，选取适合的模型，将其应用到该模型中。2.利用优化算法（如梯度下降法、牛顿法等）求解能量函数，并通过演化方程使曲线演化。3.在数据集上进行实验分析，比较该模型与其他模型的性能并进行讨论。任务要求：1.了解和熟悉贝叶斯理论、统计学习等知识。2.使用Matlab、Python等编程语言进行模型构建和实现，能够熟练掌握计算机视觉相关工具箱的使用方法。3.可以对图像特征进行提取和处理，熟悉图像分割算法和图像处理技术。