| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究的背景和发展现状 | 第8页 |
| ·图像融合的基本概念 | 第8-9页 |
| ·图像融合的基本原理和结构 | 第9-11页 |
| ·医学图像融合 | 第11-12页 |
| ·医学图像融合意义 | 第11页 |
| ·医学图像融合分类 | 第11-12页 |
| ·面临的问题 | 第12-13页 |
| ·本文主要内容 | 第13-14页 |
| 2 图像预处理在 CT 与 MRI 中中中应 应用 | 第14-24页 |
| ·图像预处理 | 第14页 |
| ·图像增强 | 第14-18页 |
| ·图像空域增强 | 第15-16页 |
| ·图像频域增强 | 第16-18页 |
| ·图像边缘检测 | 第18-23页 |
| ·一阶导数边缘检测方法 | 第18-19页 |
| ·基于二阶导数的边缘检测 | 第19-21页 |
| ·试验结果分析 | 第21-22页 |
| ·微分算子的比较 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于最大互信息图像配准优化算法的研究 | 第24-48页 |
| ·图像配准理论 | 第24-25页 |
| ·图像配准概念 | 第24页 |
| ·医学图像配准技术在临床中的应用 | 第24-25页 |
| ·图像配准原理 | 第25-34页 |
| ·图像配准原理 | 第25-27页 |
| ·常用的空间变换 | 第27-29页 |
| ·插值方法 | 第29-31页 |
| ·参数的优化搜索 | 第31-33页 |
| ·相似性测度 | 第33-34页 |
| ·配准的评估 | 第34-35页 |
| ·体模 | 第34页 |
| ·准标 | 第34页 |
| ·图谱 | 第34-35页 |
| ·目测检验 | 第35页 |
| ·常用配准方法 | 第35-41页 |
| ·基于特征的配准方法 | 第35-37页 |
| ·基于灰度的配准方法 | 第37-41页 |
| ·基于最大互信息图像配准优化算法 | 第41-47页 |
| ·基于小波分解的图像配准原理 | 第41-43页 |
| ·改进的基于最大互信息配准算法的实现 | 第43页 |
| ·试验验证 | 第43-47页 |
| ·本章总结 | 第47-48页 |
| 4 医学图像融合方法 | 第48-58页 |
| ·基于空域的图像融合 | 第48-50页 |
| ·图像像素灰度值极大（小）融合法 | 第48页 |
| ·图像像素灰度值加权融合法 | 第48页 |
| ·TOET 图像融合方法 | 第48-50页 |
| ·基于变换域的图像融合 | 第50-55页 |
| ·基于多分辨率的金字塔融合法 | 第50页 |
| ·基于傅里叶变换的图像融合法 | 第50-51页 |
| ·基于小波变换的图像融合 | 第51-55页 |
| ·图像融合的评价 | 第55-57页 |
| ·主观评价 | 第55页 |
| ·客观评价 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 小波PCNN 在CT 与MRI 中的实现 | 第58-66页 |
| ·PCNN 的结构 | 第58-59页 |
| ·PCNN 的运行方式 | 第59-60页 |
| ·脉冲耦合的特性分析 | 第60-62页 |
| ·简化的PCNN 模型 | 第62-63页 |
| ·基于小波PCNN 的实现 | 第63-64页 |
| ·融合试验和结果分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 6 结论 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 | 第72-75页 |