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基于改进SIFT特征的医学图像非刚性配准算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·课题研究背景及意义第11-12页
   ·图像配准技术发展及研究现状第12-15页
     ·图像配准技术的发展第12-13页
     ·图像配准技术的研究现状第13-15页
   ·本文研究内容及章节安排第15-17页
第2章 医学图像配准概述第17-31页
   ·医学图像配准的定义第17页
   ·医学图像配准方法分类第17-19页
   ·常用图像配准技术第19-29页
     ·特征提取第20页
     ·特征匹配第20-21页
     ·空间变换第21-25页
     ·相似性测度第25-26页
     ·优化策略第26-27页
     ·图像插值第27-29页
   ·本章小结第29-31页
第3章 基于改进SIFT算法的图像特征点提取和匹配第31-43页
   ·图像特征提取第31-32页
     ·点特征提取算法第31-32页
     ·线特征提取算法第32页
     ·面特征提取算法第32页
   ·Harris角点检测算法第32-33页
   ·SIFT特征提取算法第33-38页
     ·尺度空间极值的检测第34-35页
     ·特征点位置的确定第35-36页
     ·特征点主方向的提取第36-37页
     ·特征描述子的生成第37-38页
   ·改进的SIFT特征匹配算法第38-42页
     ·特征提取第39-40页
     ·特征描述第40-41页
     ·特征匹配第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 基于仿射变换和薄板样条的非刚性配准第43-57页
   ·相似性测度第43-45页
     ·基于信息论的典型配准测度第43-44页
     ·基于算术—几何均值距离的配准测度第44-45页
   ·混合优化算法第45-49页
     ·遗传算法第45-48页
     ·Powell算法第48页
     ·混合优化算法第48-49页
   ·图像非刚性配准过程第49-53页
     ·基于仿射变换的粗配准第50-52页
     ·基于薄板样条的弹性配准第52-53页
   ·基于改进SIFT特征的医学图像非刚性配准第53-54页
   ·图像配准结果的评价指标第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 实验结果与分析第57-75页
   ·图像特征提取和匹配第59-64页
     ·基于传统SIFT方法的特征提取和匹配第59-62页
     ·基于改进SIFT方法的特征提取和匹配第62-64页
   ·图像配准实验结果和分析第64-73页
     ·CT—CT图像配准实验第64-65页
     ·CT—MR图像配准实验第65-67页
     ·MR—MR图像配准实验第67-68页
     ·MR—CT图像配准实验第68-70页
     ·MR—PET图像配准实验第70-71页
     ·CT—PET图像配准实验第71-73页
   ·本章小结第73-75页
第6章 结论与展望第75-77页
   ·结论第75-76页
   ·展望第76-77页
参考文献第77-83页
致谢第83-85页
攻读硕士学位期间参加的科研项目及发表的论文第85页

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