基于mrf和图割的图像分割和配准同步方法的研究

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1、？？困分类号论文编号－中ＴＰ３９１１００６０１６０３３６学科分类号５２０．６０４０密级？考）乂净＼Ｓ＾＾７ＴＩＡＮＪＩＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ＼ｃｈＩｎ＞，／基于Ｍ民Ｆ和图割的图像分割和配准同步方法的研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＪｏｎｔＳｅｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｉｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｏｆＩｍａｅＢａｓｅｄｏｎＭＲＦ一Ｒ巧ｇａｎｄＧｒａｐｈＣｕｔ＾鐘〇ｉｍ＾３Ｓｉ■■．〇：龍±■ｆｃ迎■編抽计算机技术Ｍ

2、董丽娜細Ｊｉｇ温显斌教授徐海霞副教授天津理工大学研究生院二〇－六年Ｈ月巧別牲是巧本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工，作和取得的研究成果，餘了文中将别加ｔｕ标注和致谢之处外论文中不包含其它人已经发表或撰写过的研兜成果，也不包含为获得＾津理工大举或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献巧己在论文中作了明疏的说明并表示了谢盧。学往冷丈作者签《：襄签季日期：兴／若年３月女日学化冷丈狀托使巧援托书本学位论文作者完全了解

3、天津理工大爭有关保留、使用学位论文的规定。特授权义津理工大学可レッ将学位论文的全部或部段分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手保巧、汇编，ｙＸ供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复本和电子文件。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）＼学位冷丈作老签导师签复签而李巧期：２。知年Ｊ月Ｊｒ曰签李ａ期：如／件３月曰分类号：TP391520.6040密级：天津理工大学研究生学位论文基于MRF和图割的图像分割和配准同步方法的研究（申请硕士学位）学科专业：计算机技术

4、研究方向：图像处理作者姓名：董丽娜指导教师：温显斌教授徐海霞副教授2016年3月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeResearchonJointSegmentationandRegistrationofImageBasedonMRFandGraphCutByLinaDongSupervisorProf.XianbinWenandHaixiaXuMarch2016摘要图像分割与图像配准是图像处理及分析领域中的两个关键问题及重要技术，因

5、此，研究出更准确有效的分割和配准技术成为国内外学者们不断追寻的目标，但很长的一段时间内，分割和配准都是作为两个独立的问题来分别进行处理的，事实上，它们之间存在着相互依存、彼此互利的密切关系。于是，研究出一种耦合模型将图像分割与配准整合在一起同步进行，利用两者的相互促进得到更精准的分割和配准结果，已经成为图像领域中非常有价值意义的课题。图割理论以其具有完备的数学理论基础及全局最优性等优点成为当前最盛行的图像处理基础理论之一，马尔可夫随机场（MarkovRandomField，MRF）是图割理论在图像工程应用中的典型框架。本文基于图

6、割理论，以MRF模型为基础，构造出一种融合分割和配准的耦合模型，并结合图割优化算法得到了图像分割和配准的同步方法。为了进一步完善同步方法，弥补其在分割和配准同步过程中消耗过多时间的不足，文中又将提出的同步方法和图像金字塔机制相结合，给出了分割和配准的多尺度同步方法。主要研究内容如下：1.鉴于分割与图像配准之间的相互依赖和制约，提出了一种基于MRF和图割的图像分割和配准同步方法。首先，利用MRF模型将图像分割和图像配准两个问题耦合在一个统一框架中，把分割和配准问题转化为标记问题，然后构造出关于分割标记和配准标记的联合能量函数，并利

7、用图割技术优化能量函数，最终实现分割和配准同步的目的。并利用实验证实了该方法的有效性。2.以图像的像素点作为图的结点，因此图像的分辨率决定着算法的计算复杂度，为了加快提出的同步算法的收敛速度，本文首先把原图像多分辨率分解，然后采取由粗到细的优化算法来优化能量函数，不仅保证了分割和和配准的准确度，而且加快了算法运行的速度。关键词：分割和配准同步图割MRF模型多尺度优化AbstractImagesegmentationandregistrationaretwoimportantproblemsandkeytechnologiesin

8、thefieldofimageprocessing.Therefore,itisbecomingtheconstantpursuitgoalofscholarsathomeandabroadtocomeupwithmoreaccurateandeffective