| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 图像非刚性配准技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1.1 基于灰度的非刚性配准方法 | 第10-12页 |
| 1.2.1.2 基于特征的非刚性配准方法 | 第12-13页 |
| 1.2.1.3 混合非刚性配准方法 | 第13页 |
| 1.2.2 非刚性配准存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 本文组织安排 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 图像配准的基础知识 | 第16-22页 |
| 2.1 图像配准的定义 | 第16页 |
| 2.2 图像配准技术的分类 | 第16-17页 |
| 2.3 图像配准的基本框架 | 第17-21页 |
| 2.3.1 特征空间 | 第17页 |
| 2.3.2 搜索空间 | 第17-18页 |
| 2.3.3 相似性测度 | 第18页 |
| 2.3.4 搜索策略 | 第18-21页 |
| 2.3.4.1 k近邻搜索 | 第19页 |
| 2.3.4.2 连续优化方法 | 第19-20页 |
| 2.3.4.3 离散优化方法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于分数阶梯度驱动的主动Demons算法研究 | 第22-36页 |
| 3.1 相关理论 | 第23-24页 |
| 3.1.1 原始Demons算法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 主动Demons算法 | 第24页 |
| 3.2 基于R-L分数阶梯度驱动的主动Demons算法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 R-L分数阶微分掩膜的构造 | 第25-27页 |
| 3.2.2 R-L分数阶微分的实验验证 | 第27页 |
| 3.2.3 算法流程 | 第27-28页 |
| 3.3 分数阶微分掩模参数的选取 | 第28-31页 |
| 3.3.1 精度评价准则 | 第28页 |
| 3.3.2 微分掩模的参数分析 | 第28-31页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第31-35页 |
| 3.4.1 综合图像实验 | 第31-32页 |
| 3.4.2 标准库图像实验 | 第32-33页 |
| 3.4.3 真实图像实验 | 第33-34页 |
| 3.4.4 配准时间 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于Nystr?m低阶近似和谱特征的图像非刚性配准 | 第36-51页 |
| 4.1 相关理论 | 第37-39页 |
| 4.1.1 谱图理论 | 第37-38页 |
| 4.1.2 Nystr?m抽样 | 第38-39页 |
| 4.2 基于Nystr?m低阶近似的图像谱配准 | 第39-42页 |
| 4.2.1 谱匹配 | 第39-40页 |
| 4.2.2 融合谱特征的图像微分同胚配准 | 第40-42页 |
| 4.2.3 基于小波变换的多分辨配准 | 第42页 |
| 4.3 本章算法描述 | 第42-44页 |
| 4.3.1 本章配准算法的流程图及其步骤 | 第42-43页 |
| 4.3.2 配准精度的评价 | 第43-44页 |
| 4.3.3 配准效率分析 | 第44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-50页 |
| 4.4.1 实验图像 | 第44-45页 |
| 4.4.2 综合图像配准实验 | 第45-48页 |
| 4.4.3 真实图像配准实验 | 第48-49页 |
| 4.4.4 配准效率实验 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第51页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况 | 第58-59页 |
| 一、攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58页 |
| 二、攻读硕士学位期间参加科研情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
