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图像融合及其性能评估若干问题研究

摘要第4-7页
Abstract第7-10页
第1章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 研究现状第15-18页
    1.3 本文研究内容第18-19页
    1.4 本文组织结构第19-22页
第2章 医学结构图像与功能图像融合算法第22-40页
    2.1 引言第22-23页
    2.2 问题分析第23-24页
    2.3 图像融合算法第24-29页
        2.3.1 图像分解第24-26页
        2.3.2 低分辨率层融合第26-28页
        2.3.3 阈值τ的确定第28-29页
        2.3.4 融合框架第29页
    2.4 实验结果与分析第29-39页
        2.4.1 实验设置第29-31页
        2.4.2 MRI-SPECT融合第31-34页
        2.4.3 MRI-CBF融合第34-37页
        2.4.4 MRI-FDG融合第37-39页
        2.4.5 算法时间复杂度比较第39页
    2.5 本章小结第39-40页
第3章 多焦距图像融合算法第40-74页
    3.1 焦点检测指标综述第40-43页
    3.2 图像融合算法第43-56页
        3.2.1 融合规则第43-45页
        3.2.2 图像分割第45-47页
        3.2.3 基于距离变换的焦点检测第47页
        3.2.4 焦点检测规则第47-48页
        3.2.5 实验结果与分析第48-56页
    3.3 基于频谱比较的多焦距图像融合算法第56-72页
        3.3.1 问题分析第56-57页
        3.3.2 图像融合算法第57-62页
        3.3.3 实验结果与分析第62-72页
    3.4 本章小结第72-74页
第4章 多尺度图像融合算法第74-102页
    4.1 引言第74页
    4.2 基于内部生成机制的图像融合算法第74-88页
        4.2.1 领域背景第74-75页
        4.2.2 内部生长机制IGM第75-76页
        4.2.3 基于内部生长机制的图像融合算法第76-80页
        4.2.4 实验结果与分析第80-88页
    4.3 基于同步经验小波变换的图像融合算法第88-101页
        4.3.1 问题分析第88页
        4.3.2 同步经验小波分解第88-91页
        4.3.3 图像融合算法第91-93页
        4.3.4 实验结果与分析第93-101页
    4.4 本章小结第101-102页
第5章 图像融合质量评价第102-128页
    5.1 引言第102页
    5.2 图像融合评价指标分析第102-116页
        5.2.1 客观评价指标第102-110页
        5.2.2 相关性分析第110-111页
        5.2.3 实验结果与分析第111-116页
    5.3 基于Riesz域的图像融合质量评价第116-126页
        5.3.1 Riesz变换第116-117页
        5.3.2 基于Riesz变换的图像融合评价指标第117-123页
        5.3.3 实验结果与分析第123-126页
    5.4 本章小结第126-128页
第6章 图像融合客观评价指标验证第128-158页
    6.1 引言第128-129页
    6.2 基于ROC与AUC的验证方法第129-141页
        6.2.1 相关工作第129-130页
        6.2.2 ROC曲线与AUC理论第130-132页
        6.2.3 指标设计第132-136页
        6.2.4 实验结果与分析第136-141页
    6.3 diROC曲线及diAUC第141-156页
        6.3.1 研究背景第141-145页
        6.3.2 diROC曲线及diAUC第145-150页
        6.3.3 diROC曲线与diAUC的性质第150页
        6.3.4 实验结果与分析第150-156页
    6.4 本章小结第156-158页
第7章 总结与展望第158-160页
参考文献第160-173页
攻读博士期间发表的学术论文第173-174页
致谢第174页

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