基于经验模式分解的图像配准方法研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本论文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·研究方法 | 第10页 |
| ·主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 经验模式分解理论 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·HHT 理论的基本思想 | 第11页 |
| ·EMD 的相关概念及算法介绍 | 第11-14页 |
| ·瞬时频率 | 第11-12页 |
| ·固有模态函数 | 第12页 |
| ·筛分过程 | 第12-14页 |
| ·EMD 方法的特点 | 第14-15页 |
| ·EMD 应用到图像处理（BEMD） | 第15-22页 |
| ·BEMD 筛分过程 | 第15-16页 |
| ·曲面插值 | 第16-19页 |
| ·径向基简介 | 第17页 |
| ·径向基函数插值 | 第17-19页 |
| ·BEMD 分解实例 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于互信息的相似性测度 | 第23-32页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·互信息的相关理论 | 第23-25页 |
| ·熵与互信息 | 第23-25页 |
| ·互信息在图像中的表示 | 第25页 |
| ·基于互信息的图像配准模型 | 第25-31页 |
| ·图像配准原理 | 第25-26页 |
| ·几何变换模型 | 第26-28页 |
| ·基于互信息的图像配准实验 | 第28-29页 |
| ·基于互信息相似性测度的改进 | 第29-30页 |
| ·基于归一化互信息的配准实验 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于经验模式分解与互信息测度的图像配准 | 第32-46页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·基于经验模式分解的配准算法 | 第33-34页 |
| ·配准流程 | 第33页 |
| ·算法步骤 | 第33-34页 |
| ·基于小波分解的图像配准 | 第34-36页 |
| ·小波变换基本概念 | 第34-35页 |
| ·小波分析的基本元素 | 第35页 |
| ·图像的小波分解 | 第35-36页 |
| ·基于小波分解的图像配准 | 第36页 |
| ·基于经验模式分解的配准实验 | 第36-45页 |
| ·单模态图像配准及分析 | 第37-40页 |
| ·多模态图像配准及分析 | 第40-44页 |
| ·医学图像配准 | 第40-41页 |
| ·遥感图像配准 | 第41-42页 |
| ·红外与可见光图像配准 | 第42-43页 |
| ·含噪声图像配准 | 第43-44页 |
| ·电力设备图像配准 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论与展望 | 第46-47页 |
| ·结论 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 在学期间发表学术论文和参加科研情况 | 第51页 |
