| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题的研究背景 | 第8页 |
| ·医学图像配准技术研究现状 | 第8-15页 |
| ·医学图像配准的概述 | 第8页 |
| ·图像配准算法的分类 | 第8-12页 |
| ·图像配准的基本框架 | 第12-13页 |
| ·图像配准的评估 | 第13-15页 |
| ·论文研究内容和意义 | 第15页 |
| ·工作章节的安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于最大互信息的图像配准方法 | 第17-33页 |
| ·互信息概述 | 第17-20页 |
| ·熵和联合熵 | 第17-18页 |
| ·互信息的计算 | 第18页 |
| ·互信息的性质 | 第18-19页 |
| ·互信息的改进形式 | 第19-20页 |
| ·基于最大互信息的配准方法 | 第20-32页 |
| ·互信息方法配准原理 | 第20-21页 |
| ·几何变换 | 第21-22页 |
| ·插值技术 | 第22-25页 |
| ·搜索策略 | 第25-31页 |
| ·算法的优缺点 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于互信息与边缘梯度的医学图像配准方法 | 第33-40页 |
| ·边缘梯度相似性系数 | 第33-35页 |
| ·小波模极大值边缘检测 | 第33-34页 |
| ·梯度相似性系数 | 第34-35页 |
| ·基于互信息与边缘梯度的配准方法 | 第35-39页 |
| ·结合互信息和边缘梯度相似性的测度 | 第35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于小波变换与混合优化算法的医学图像配准方法 | 第40-50页 |
| ·小波变换和多分辨率图像配准 | 第40-43页 |
| ·小波变换概述 | 第40-41页 |
| ·图像的小波分解和多分辨率配准 | 第41-43页 |
| ·基于小波变换与混合优化算法的配准方法 | 第43-49页 |
| ·PSO 和Powell 相结合的混合优化算法 | 第44页 |
| ·配准流程 | 第44-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·本文工作总结 | 第50-51页 |
| ·下一步工作 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第57页 |