| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| ·医学图像融合技术 | 第13-19页 |
| ·医学图像融合的概念 | 第13页 |
| ·医学图像融合的分类 | 第13-14页 |
| ·医学图像融合的方法 | 第14-15页 |
| ·医学图像融合的要求 | 第15-16页 |
| ·医学图像融合方法的性能评价 | 第16-19页 |
| ·医学图像融合技术的发展及研究现状 | 第19-23页 |
| ·医学图像融合技术的发展 | 第19-21页 |
| ·医学图像融合的应用前景 | 第21-22页 |
| ·医学图像融合技术存在的问题 | 第22-23页 |
| ·研究目的与意义 | 第23-24页 |
| ·主要工作和章节安排 | 第24-27页 |
| 第2章 医学图像成像技术 | 第27-31页 |
| ·CT成像 | 第27-28页 |
| ·MRI成像 | 第28-29页 |
| ·SPECT成像 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 医学图像配准算法 | 第31-47页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·医学图像配准问题描述 | 第32-34页 |
| ·医学图像配准的概念 | 第32页 |
| ·医学图像配准的过程 | 第32-34页 |
| ·传统互信息配准方法 | 第34-36页 |
| ·改进的互信息配准方法 | 第36-43页 |
| ·边缘特征信息的提取 | 第37-41页 |
| ·归一化的互信息 | 第41-42页 |
| ·优化过程 | 第42-43页 |
| ·实验结果及评价 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于小波变换的医学图像融合方法 | 第47-69页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·图像的小波变换及Mallat算法 | 第48-52页 |
| ·小波变换定义 | 第48-49页 |
| ·多分辨率分析(MRA,Multi-Resolution Analysis) | 第49页 |
| ·Mallat算法 | 第49-51页 |
| ·小波变换理论在医学图像融合中的应用 | 第51-52页 |
| ·基于小波变换及形态学梯度在医学图像融合中的研究 | 第52-59页 |
| ·灰值形态学梯度边缘检测 | 第52-57页 |
| ·小波系数融合 | 第57-58页 |
| ·尺度系数融合 | 第58-59页 |
| ·融合的具体步骤 | 第59页 |
| ·实验结果及评价 | 第59-67页 |
| ·小波基的选择 | 第60-62页 |
| ·小波分解层数的选择 | 第62-63页 |
| ·融合算法的比较 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 基于不可分离小波变换的医学图像融合研究 | 第69-93页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·二维不可分离小波变换 | 第69-75页 |
| ·抽样矩阵的选取 | 第69-71页 |
| ·不可分离小波变换 | 第71-75页 |
| ·基于区域信息熵和区域亮度细节占优的融合算法设计 | 第75-85页 |
| ·低频分量的融合规则 | 第76-78页 |
| ·高频分量的融合规则 | 第78-80页 |
| ·实验结果及评价 | 第80-85页 |
| ·基于区域模糊熵和区域亮度细节占优的融合算法设计 | 第85-87页 |
| ·实验结果及评价 | 第87-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 第6章 基于提升方案和对比度自适应链接强度PCNN的图像融合方法 | 第93-109页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·脉冲耦合神经网络 | 第94-96页 |
| ·PCNN的基本模型 | 第94-96页 |
| ·PCNN的基本特性 | 第96页 |
| ·基于提升方案和对比度自适应链接强度PCNN的图像融合方法 | 第96-102页 |
| ·链接强度的选取 | 第97页 |
| ·人眼视觉系统的分析 | 第97-98页 |
| ·提升方案 | 第98-99页 |
| ·改进的PCNN简化模型 | 第99-100页 |
| ·医学图像融合方法 | 第100-102页 |
| ·实验结果及评价 | 第102-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第7章 基于BP神经网络的特征级医学图像融合方法 | 第109-123页 |
| ·引言 | 第109页 |
| ·基于BP神经网络的特征级图像融合方法 | 第109-118页 |
| ·图像分割 | 第109-111页 |
| ·特征提取 | 第111-113页 |
| ·基于BP神经网络的分类 | 第113-117页 |
| ·BP神经网络 | 第113-114页 |
| ·BP网络结构的确定 | 第114-115页 |
| ·算法的实现 | 第115-117页 |
| ·融合算法的描述 | 第117-118页 |
| ·实验结果及评价 | 第118-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 第8章 结论与展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 致谢 | 第137-139页 |
| 攻读博士学位期间所做工作 | 第139-140页 |
