1. 本选题研究的目的及意义
图像分割是计算机视觉领域中一项基础性且具有挑战性的任务，其目标是将图像分割成具有语义意义的不同区域或对象。
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步，并在自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等领域展现出巨大的应用潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像分割作为计算机视觉的基础任务，一直是国内外学者研究的热点。
1. 国内研究现状
国内学者在图像分割领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括：
1.图像分割基础理论研究:深入研究图像分割的基本概念、分类、评价指标等，为后续研究奠定理论基础。
2.传统图像分割算法研究:分析基于阈值、边缘、区域的传统分割方法的原理、优缺点及适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:阅读图像分割领域的经典文献和最新研究成果，了解该领域的现状、发展趋势以及存在的问题，为研究方向的确定提供参考。
2.算法研究:深入研究传统图像分割算法和基于深度学习的图像分割算法，分析不同算法的原理、优缺点和适用场景。
3.模型选择与改进:根据研究目标和应用场景，选择合适的图像分割模型，并对其进行改进和优化，以提高分割精度、鲁棒性和泛化能力。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对特定应用场景，对现有深度学习图像分割模型进行改进和优化，以提高模型的分割精度和效率。
2.探索将图像分割技术与其他相关技术相结合，例如图像分类、目标检测等，以构建更完善的图像分析系统。
3.将所研究的图像分割算法应用于实际问题，例如医学图像分析等，并进行实验验证和分析，以推动图像分割技术的实际应用。
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] 刘建伟, 张立保, 马艳军. 基于深度学习的图像分割算法综述[J]. 软件学报, 2021, 32(1): 205-232.
[2] 张航, 王春晓, 梁雪剑, 等. 基于深度学习的图像语义分割方法综述[J]. 自动化学报, 2019, 45(1): 1-17.
[3] 陈云, 张生, 孙华. 基于深度学习的医学图像分割方法综述[J]. 中国图象图形学报, 2019, 24(01): 1-19.
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