基于SURF算法的脑部医学图像融合研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究的意义和背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·图像配准现状 | 第8-9页 |
| ·图像融合现状 | 第9-10页 |
| ·本文组织结构 | 第10-13页 |
| 第2章 图像融合研究 | 第13-19页 |
| ·图像融合技术 | 第13-14页 |
| ·图像融合流程 | 第13-14页 |
| ·图像传感器 | 第14页 |
| ·图像融合层次分类 | 第14-15页 |
| ·图像融合分析 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第3章 图像配准研究 | 第19-23页 |
| ·图像配准介绍 | 第19页 |
| ·图像配准实现流程 | 第19-20页 |
| ·图像配准方法分类 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第4章 基于SURF特征检测的改进算法 | 第23-39页 |
| ·SIFT算法特征提取 | 第23-28页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第23-25页 |
| ·精确定位特征点 | 第25-27页 |
| ·确定特征点主方向 | 第27-28页 |
| ·特征向量的生成 | 第28页 |
| ·SURF算法特征提取 | 第28-33页 |
| ·检测尺度空间极值 | 第29-32页 |
| ·确定特征点方向 | 第32-33页 |
| ·生成特征点描述符 | 第33页 |
| ·基于SURF算法的改进 | 第33-36页 |
| ·对改进的SURF算法进行分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 图像融合实验 | 第39-45页 |
| ·图像融合流程 | 第39-40页 |
| ·特征点匹配 | 第40-43页 |
| ·加权平均图像融合 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 脑部医学图像融合 | 第45-53页 |
| ·实验环境 | 第45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-48页 |
| ·图像融合评价 | 第48-52页 |
| ·主观评价 | 第48-49页 |
| ·客观评价 | 第49-51页 |
| ·图像融合算法的评价与实验 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第7章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·未来工作的展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
