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基于互信息和离散小波帧分解的医学图像配准研究

学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-19页
   ·引言第10-11页
   ·医学图像配准的发展状况第11-14页
   ·医学图像配准的分类第14-18页
     ·时间序列图像配准第14-15页
     ·同一模态不同成像参数的配准第15-16页
     ·多模医学图像配准第16-17页
     ·不同对象间的图像配准和图像与图谱的配准第17-18页
   ·本文工作及内容安排第18-19页
第2章 图像配准原理及基本图像配准算法第19-32页
   ·图像配准原理概述第19-20页
   ·图像插值第20-21页
     ·最近邻域插值第20-21页
     ·双线性插值第21页
   ·几何变换第21-24页
     ·坐标变换第21-22页
     ·刚体变换第22页
     ·仿射变换第22-23页
     ·投影变换第23页
     ·非线性变换第23-24页
   ·相似性测度第24-26页
     ·灰度绝对值差和法第24页
     ·相关系数法第24-25页
     ·分块灰度均一法第25-26页
     ·相关比例法第26页
   ·基于信息论的测度和互信息方法第26-28页
     ·熵第27页
     ·联合熵第27页
     ·互信息量第27-28页
     ·归一化互信息法第28页
     ·互信息计算第28页
   ·部分体积插值第28-29页
   ·参数寻优第29-31页
     ·Powell算法第30-31页
   ·图像配准的评估第31-32页
第3章 基于改进PV插值和混合优化算法的互信息图像配准第32-52页
   ·PV插值的缺陷第32-34页
     ·引言第32-33页
     ·局部极值形成的原因第33-34页
     ·本质第34页
   ·插值极值的解决办法第34-40页
     ·B样条函数理论基础第35-37页
     ·B样条曲线性质第37-38页
     ·基于B样条函数插值系数的扩展PV插值第38-40页
   ·遗传算法第40-44页
     ·遗传算法各要素第40-41页
     ·遗传算法流程图第41-42页
     ·遗传算法各步骤第42-44页
   ·基于遗传算法和Powell方法的混合优化策略第44-45页
     ·互信息测度中的局部极值第44-45页
     ·基于混合优化策略的优化算法第45页
   ·实验结果第45-52页
     ·实验数据第45-46页
     ·改进PV插值与PV插值的对比第46-50页
     ·实验方法第50-51页
     ·实验结论第51-52页
第4章 基于离散小波帧变换的医学图像配准第52-68页
   ·概述第52-53页
   ·小波变换第53-62页
     ·小波变换的理论基础第53-55页
     ·多分辨率分析第55-58页
     ·Mallat算法第58-60页
     ·小波变换在图像处理中的应用第60-62页
   ·离散小波帧变换及在图像配准中的应用第62-64页
     ·离散小波帧变换第62-63页
     ·图像分解及特征提取第63-64页
     ·配准测度及优化第64页
     ·基于离散小波帧变换的图像配准的流程第64页
   ·实验结果第64-68页
     ·实验数据第64-65页
     ·实验方法第65-67页
     ·实验结论第67-68页
总结和展望第68-70页
参考文献第70-75页
附录 (攻读学位期间所发表的学术论文目录)第75-76页
致谢第76页

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