| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 医学图像融合概述 | 第11-21页 |
| ·医学图像融合的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·图像融合的层次 | 第12-14页 |
| ·像素级融合 | 第12页 |
| ·特征级融合 | 第12-13页 |
| ·决策级融合 | 第13-14页 |
| ·医学图像融合技术的发展和研究现状 | 第14-15页 |
| ·图像评价指标 | 第15-20页 |
| ·主观评价 | 第15-16页 |
| ·客观评价 | 第16-20页 |
| ·本文结构安排 | 第20-21页 |
| 第2章 一维经验模式分解 | 第21-33页 |
| ·引言 | 第21-23页 |
| ·EMD 方法原理 | 第23-30页 |
| ·特征尺度 | 第23页 |
| ·瞬时频率 | 第23-24页 |
| ·内蕴模式函数 | 第24-25页 |
| ·EMD 筛选过程 | 第25-28页 |
| ·EMD 算法流程 | 第28-30页 |
| ·经验模式分解的性质 | 第30页 |
| ·EMD 存在的问题 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 改进的二维经验模式分解 | 第33-51页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·二维经验模式分解算法的框架 | 第33-37页 |
| ·BEMD 分解中的关键技术 | 第37-41页 |
| ·局部极值点查找方法 | 第37-39页 |
| ·包络面的提取 | 第39-40页 |
| ·边界效应 | 第40-41页 |
| ·停止准则 | 第41页 |
| ·改进的二维经验模式分解 | 第41-50页 |
| ·限邻域的思想 | 第41-42页 |
| ·基于顺序统计滤波器的包络估计算法 | 第42-44页 |
| ·改进的算法的步骤 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-50页 |
| ·结论 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于改进 BEMD 的医学图像融合 | 第51-72页 |
| ·基于空域的简单的图像融合算法 | 第51-52页 |
| ·基于传统变换域的图像融合算法 | 第52-57页 |
| ·基于金字塔变换的图像融合算法 | 第52-53页 |
| ·基于小波变换的图像融合 | 第53-54页 |
| ·基于变换域的图像融合的融合规则 | 第54-57页 |
| ·基于改进的BEMD 的医学图像融合算法 | 第57-64页 |
| ·算法步骤 | 第57-58页 |
| ·融合规则的选择 | 第58-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-64页 |
| ·基于改进的BEMD 和区域分割的医学图像融合算法 | 第64-72页 |
| ·算法步骤 | 第64-65页 |
| ·基于变分水平集的图像分割 | 第65-67页 |
| ·融合规则 | 第67-69页 |
| ·实验结果及效果评价 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 医学图像融合系统实例 | 第72-79页 |
| ·系统设计说明 | 第72页 |
| ·系统功能介绍 | 第72-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·总结 | 第79-80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第86页 |