1. 1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
图像分割是图像处理中一类重要的基本研究内容，是图像分析和理解的基础。图像分割的效果好坏直接影响到图像后续处理的方法和质量。图像分割在内容图像检索、机器视觉、生物特征识别、图像检测、压缩编码等方面都有广泛的应用。
cv模型是chan-vese共同提出的一种无边界的区域snake图像分割模型，此模型只需要任意的初始边界进行迭代运算检测图像边缘，达到图像分割的目的。
本课题利用cv模型实现对灰度图像进行分割，其基本实现思路为：搜索闭合曲线，将全部图像域划分为内部区和外部区，其两个区域内的平均灰度恰好反映出对象和背景之间的灰度平均值的差别，通过迭代计算确定闭合曲线，最终曲线即为目标轮廓。通过matlab编程实现cv模型图像分割程序,并对玉米灰度图像进行分割,并对分割效果进行评价。
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2. 参考文献（不低于12篇）
1.钱芸,张英杰. 水平集的图像分割方法综述[j].中国图象图形学报, 2008, 01期
2.lei he, zhigang peng, bryan everding,et al. a comparative study of deformable contour methods on medical image segmentation[j].image and vision computing.2008,26
3. m. kass, a. witkin, d. terzopoulos, snakes: active contour models [j], int. j. comput. vis. 1 (4) (1988) 321331.
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