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医学X线图像拼接及其改进方法的研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
目录第5-8页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 医学图像拼接的研究背景及研究意义第8-9页
    1.2 图像拼接技术的国内外现状第9-11页
    1.3 本文研究工作及结构安排第11-13页
第二章 医学图像拼接的关键技术第13-24页
    2.1 图像拼接第13-14页
    2.2 医学图像配准第14-22页
        2.2.1 医学图像配准基本步骤第14-15页
        2.2.2 医学图像的几何变换第15-17页
        2.2.3 图像插值第17-20页
        2.2.4 相似性测度第20-22页
        2.2.5 优化算法第22页
    2.3 医学图像融合技术第22-23页
        2.3.1 医学图像融合的概念第22-23页
        2.3.2 医学图像融合方法概述第23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 基于不变量技术特征的图像配准算法第24-39页
    3.1 SURF和SIFT算法比较第24页
    3.2 SIFT特征提取第24-31页
        3.2.1 尺度空间极值检测第25-28页
        3.2.2 特征点过滤及精确定位第28-29页
        3.2.3 特征点分配方向值第29-30页
        3.2.4 特征描述子的生成第30-31页
    3.3 SURF特征提取第31-37页
        3.3.1 特征点检测第31-35页
        3.3.2 确定主方向第35-36页
        3.3.3 生成特征点描述子第36-37页
    3.4 特征匹配第37-38页
        3.4.1 构建Hessian矩阵第37-38页
        3.4.2 欧式距离的相似性度量第38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 改进后的医学图像拼接实现第39-68页
    4.1 图像质量评价与度量第39-41页
        4.1.1 均方误差第39-40页
        4.1.2 峰值信噪比第40页
        4.1.3 信息熵第40页
        4.1.4 绝对平均灰度误差第40-41页
    4.2 Sobel边缘检测及其算法改进第41-48页
        4.2.1 Sobel边缘检测算子第41-42页
        4.2.2 八个方向Sobel边缘检测模板第42-43页
        4.2.3 改进的扩展八方向Sobel边缘检测第43-45页
        4.2.4 改进的扩展八方向Sobel边缘检测实现第45页
        4.2.5 实验仿真与结果分析第45-48页
    4.3 图像增强第48-52页
        4.3.1 频率空间非线性外推图像增强算法的基本原理第48-50页
        4.3.2 频率空间非线性外推增强算法的实验第50-52页
    4.4 实验仿真与结果分析第52-67页
        4.4.1 不同拼接方法的实现及对比分析第53-56页
        4.4.2 特征点替换第56-63页
        4.4.3 改进后的图像拼接算法的补充第63-65页
        4.4.4 多幅图像拼接的实现第65-67页
    4.5 本章小结第67-68页
第五章 总结与展望第68-70页
    5.1 全文工作总结第68-69页
    5.2 展望第69-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-77页
硕士就读期间发表的论文情况第77页

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