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基于流形学习的图像配准研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第7-10页
    1.1 图像配准的背景与意义第7页
    1.2 图像配准研究的基本情况概述第7-9页
    1.3 本文的结构概况第9-10页
2 基于灰度的图像配准研究第10-27页
    2.1 引言第10-12页
    2.2 弹性模型图像配准第12-13页
    2.3 粘流体模型图像配准第13-14页
    2.4 光流场模型图像配准第14-27页
        2.4.1 Demons模型第15-19页
        2.4.2 Active Demons算法第19-20页
        2.4.3 Symmetric Demons算法第20页
        2.4.4 微分同胚Demons算法第20-23页
        2.4.5 图谱微分同胚图像配准算法第23-27页
3 大形变的微分同胚图像快速配准模型第27-46页
    3.1 引言第27-28页
    3.2 图像配准领域现存问题第28页
    3.3 大形变微分同胚快速配准模型-MRL第28-32页
    3.4 实验分析与对比第32-46页
        3.4.1 MRL模型与Log-Demons方法配准实验对比第33-38页
        3.4.2 MRL模型与Spectral Log-Demons方法实验对比第38-41页
        3.4.3 MRL模型与Active Demons方法的实验对比第41-44页
        3.4.4 直线实验第44-46页
4 总结第46-47页
    4.1 研究工作与创新第46页
    4.2 展望以及未来发展趋势第46-47页
参考文献第47-51页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第51-52页
致谢第52页

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