基于水平集方法的遥感影像分割技术研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理、形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，使得这些特征在同一区域内呈现出相似性或一致性，而在不同区域间呈现出明显的差异。图像分割是数字图像处理中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。

图像分割在实际生产生活中已得到了广泛的应用，如工农业生产自动化、光学字符识别、生物特征识别、医学图像分析、遥感图像分析、智能交通管理、智能安全监控等方面。可以说，在图像处理过程中只要涉及到对图像中目标的检测，就需要对图像进行分割，并且图像分割在很多图像处理应用中起着举足轻重的作用。

图像分割是国际学术界公认的将会长期存在的一个经典难题，并且到目前为止还不存在一种通用的图像分割方法。可以按照研究机理的差异把图像分割方法划分为以下几种类型：1.基于阈值的分割方法，2.基于边缘的分割方法，3.基于区域的分割方法，4.基于图论的分割方法，5.基于能量泛函的分割方法。而本文将着重研究近年来图像分割领域的一个热点方向，即水平集方法。

2. 研究的基本内容与方案

(1).研究的基本内容

探究水平集方法的原理以及相关的技术实现。

3. 研究计划与安排

• 1-2周毕业实习，基础数据的制作；
• 3-5周查阅文献，完成开题；
• 6-12完成论文初稿；
• 13-14周修改论文；
• 15-16周准备答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

1.方江雄. 基于变分水平集的图像分割方法研究[d]. 上海交通大学, 2012.

2.mark sussman;peter smereka;stanley osher.a level set approach for computing solutions to incompressible two-phase flow.journal of computational physics volume 114, issue 1, september 1994, pages 146–159