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医学图像非刚性配准算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-19页
   ·图像配准问题的描述第11-12页
   ·医学图像配准技术研究的意义第12-15页
   ·医学图像配准技术国内外研究进展第15-17页
   ·本文的主要工作与创新第17-18页
   ·本文的组织结构第18-19页
2 医学图像配准方法简介第19-33页
   ·医学图像配准方法的分类第19-21页
   ·图像配准方法的基本步骤第21-22页
   ·基于特征的医学图像配准方法第22-24页
     ·外在的方法第22-23页
     ·内在的方法第23-24页
   ·基于灰度信息的医学图像配准方法第24-25页
   ·基于非参数模型的医学图像配准方法第25-26页
   ·医学图像配准的几种常用变换第26-29页
   ·医学图像配准方法的优化处理第29-30页
   ·医学图像配准方法的评估标准第30-32页
   ·本章小结第32-33页
3 基于Renyi熵最小生成图的医学图像非刚性配准第33-45页
   ·引言第33页
   ·熵的理论基础第33-36页
     ·图像的熵定义第34页
     ·图像的条件熵与联合熵第34页
     ·图像的互信息第34-36页
   ·Renyi熵最小生成图的相似性度量第36-38页
     ·Renyi熵的定义第36-37页
     ·Renyi熵的生成图第37页
     ·Renyi熵最小生成图度量第37页
     ·优化Renyi熵最小生成图度量第37-38页
   ·Multi-quadric径向基图像变换模型第38-41页
   ·基于Renyi熵最小成图的配准算法第41页
   ·实验结果与分析第41-44页
   ·本章小结第44-45页
4 基于改进非参数模型的医学图像配准第45-60页
   ·引言第45页
   ·医学图像非参数配准模型的基本形式第45-46页
   ·常用基于非参数模型的配准方法简介第46-49页
     ·基于弹性模型的方法第46-47页
     ·基于流体力学模型的方法第47-48页
     ·基于有限元和机械模型的方法第48页
     ·基于光流场的方法第48-49页
   ·改进非参数的配准模型第49-51页
     ·基于图像灰度正则场的数据项第49-50页
     ·局部结构自适应的正则项第50-51页
   ·改进模型求解及具体实现第51-53页
   ·实验结果与分析第53-59页
   ·本章小结第59-60页
5 保特征的医学图像非刚性配准第60-76页
   ·引言第60页
   ·SIFT特征点检测与匹配第60-66页
     ·尺度空间极值点检测第60-61页
     ·特征点精确定位及筛选第61-64页
     ·特征描述符的生成第64-65页
     ·特征描述符的匹配第65-66页
   ·基于特征约束的非参数配准模型第66-67页
     ·鲁棒的数据项第66页
     ·自适应的正则项第66-67页
     ·基于特征的约束项第67页
   ·模型的变分求解第67-69页
   ·算法的具体步骤第69-70页
   ·实验结果与分析第70-75页
     ·SIFT特征对应第70-71页
     ·图像配准实验第71-75页
   ·本章小结第75-76页
结论第76-78页
参考文献第78-92页
附录A 论文中专业名称缩写第92-93页
创新点摘要第93-94页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第94-95页
致谢第95-96页
作者简介第96-97页

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