| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·基于图像区域信息的配准方法研究现状 | 第9页 |
| ·基于图像特征信息的配准方法研究现状 | 第9-10页 |
| ·基于物理模型的图像配准方法研究现状 | 第10页 |
| ·基于混合模型的图像配准方法研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 图像配准方法的理论 | 第12-32页 |
| ·基于图像区域信息的配准方法 | 第12-17页 |
| ·基于图像灰度信息的配准方法 | 第12-15页 |
| ·基于图像频域信息的配准方法 | 第15-17页 |
| ·基于图像特征信息的配准方法 | 第17-28页 |
| ·基于图像点特征的配准方法 | 第17-24页 |
| ·基于图像线特征的配准方法 | 第24-27页 |
| ·基于图像面特征的配准方法 | 第27页 |
| ·基于图像虚构特征的配准方法 | 第27-28页 |
| ·基于物理模型的图像配准方法 | 第28-30页 |
| ·基于弹性模型的图像配准方法 | 第28-29页 |
| ·基于黏性流体模型的图像配准方法 | 第29页 |
| ·基于光流场模型的图像配准方法 | 第29-30页 |
| ·基于混合模型的图像配准方法 | 第30-31页 |
| ·本章总结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于局部特征不变描述子的多模图像自动配准方法 | 第32-41页 |
| ·本文算法框架 | 第32-38页 |
| ·采用Harris方法检测关键点 | 第33页 |
| ·指定每一个关键点主方向 | 第33-35页 |
| ·提取关键点的特征向量 | 第35-36页 |
| ·匹配特征向量 | 第36-37页 |
| ·删除误匹配点 | 第37页 |
| ·提取最佳匹配点坐标 | 第37页 |
| ·自适应选择变换模型 | 第37-38页 |
| ·实验与结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章总结 | 第40-41页 |
| 第四章结合Broyden族算法和微分同胚变换的图像配准方法 | 第41-47页 |
| ·本章算法框架 | 第41-44页 |
| ·微分同胚变换 | 第41-42页 |
| ·优化过程 | 第42-44页 |
| ·多分辨率配准方法 | 第44页 |
| ·实验与结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章总结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 硕士期间发表论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |