| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 脑组织提取的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 图像匹配技术的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文章节结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 BET算法及其改进算法 | 第16-23页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 BET算法原理及步骤 | 第16-19页 |
| 2.2.1 相关参数估计 | 第16页 |
| 2.2.2 表面轮廓的初始化 | 第16-17页 |
| 2.2.3 BET的演化过程 | 第17-19页 |
| 2.3 BET算法的改进 | 第19-22页 |
| 2.3.1 平滑力的改进 | 第19-20页 |
| 2.3.2 轮廓演化力的改进 | 第20-21页 |
| 2.3.3 搜索路径的改进 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 SIFT算法相关理论 | 第23-31页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 SIFT算法的简介 | 第23页 |
| 3.3 SIFT算法的原理介绍 | 第23-30页 |
| 3.3.1 尺度空间的构建及极值检测（Scale-space extrema detection） | 第23-26页 |
| 3.3.2 关键点定位（key point localization） | 第26-27页 |
| 3.3.3 为关键点分配方向（orientation assignment） | 第27-28页 |
| 3.3.4 计算关键点的局部特征描述子（Key Point descriptor） | 第28-30页 |
| 3.3.5 特征匹配（Matching） | 第30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于距离约束投票的SIFT特征匹配方法 | 第31-40页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 基于距离约束投票的SIFT特征匹配方法 | 第31-36页 |
| 4.2.1 模板库的创建 | 第31-32页 |
| 4.2.2 目标图像 | 第32-33页 |
| 4.2.3 匹配步骤 | 第33-34页 |
| 4.2.4 匹配技术 | 第34-36页 |
| 4.3 实验结果 | 第36-39页 |
| 4.3.1 基于距离约束投票的SIFT特征匹配方法的实验结果 | 第36-37页 |
| 4.3.2 本文方法对旋转和缩放不敏感 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于点阵SIFT特征匹配的脑组织提取方法 | 第40-54页 |
| 5.1 引言 | 第40页 |
| 5.2 基于点阵SIFT特征匹配的脑组织提取方法 | 第40-45页 |
| 5.3 实验结果 | 第45-53页 |
| 5.3.1 相关的评价参数 | 第45-47页 |
| 5.3.2 实验结果及分析 | 第47-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
