1. 本选题研究的目的及意义
图像分割是图像处理和计算机视觉领域的关键技术之一，其目标是将图像划分为具有语义意义的不同区域，为后续的目标识别、图像分析等高级视觉任务提供基础。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像分割技术取得了显著的进展，但仍然面临着一些挑战，例如对于复杂场景和噪声图像的分割精度和鲁棒性等问题。
水平集方法作为一种经典的图像分割方法，具有能够处理复杂拓扑结构、分割结果边界光滑等优点，在医学图像分割、目标跟踪等领域得到了广泛应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像分割作为计算机视觉和图像处理领域的基础问题，一直是研究热点。
近年来，水平集方法以其独特的优势在图像分割领域得到了广泛的关注和研究。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.水平集方法基础：介绍水平集方法的基本概念、数学原理以及常用模型，包括水平集函数、水平集方程、Chan-Vese模型等，为后续研究奠定理论基础。
2.传统水平集模型分析：分析传统水平集模型在图像分割中的应用，包括其优势、不足以及适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解水平集方法的基本理论、发展现状以及在图像分割中的应用，重点关注近年来提出的改进模型和算法，为本研究提供理论基础和参考。
2.模型构建阶段：基于传统水平集模型的优缺点分析，结合图像分割任务的具体需求，研究如何将先验信息融入水平集模型，构建新的能量函数和演化方程，提高算法的分割精度、效率和鲁棒性。
3.算法设计与实现阶段：选择合适的数值方法对所提出的水平集模型进行离散化求解，设计相应的算法流程，并利用Matlab、Python等编程工具实现算法，构建图像分割系统。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的基于区域信息的水平集模型：传统的水平集模型通常只考虑图像的局部信息，而忽略了图像的全局信息。
本研究将区域信息融入到水平集模型中，利用图像的全局信息来指导水平集的演化，从而提高算法对噪声和弱边界的鲁棒性。
2.提出一种新的基于边缘信息的水平集模型：传统的水平集模型通常对边缘的定位不够准确，导致分割结果不准确。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李俊,王宇,郭雷,等. 基于改进水平集方法的医学图像分割[J]. 电子学报,2018,46(10):2442-2450.
[2] 张宪民,任仙怡,刘鹏,等. 基于改进水平集的医学图像分割方法综述[J]. 软件学报,2017,28(04):888-908.
[3] 刘伟,章毓晋. 基于水平集方法的图像分割研究进展[J]. 软件学报,2016,27(02):211-235.
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