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基于双树复小波变换的脑电影像融合

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
     ·国外研究现状第11页
     ·国内研究现状第11-13页
   ·研究内容第13-14页
   ·内容安排第14-15页
第2章 相关技术基础第15-29页
   ·MRI与CT成像原理与成像特点第15-17页
     ·核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)第15页
     ·计算机断层成像(Computed Tomography)第15-17页
   ·MRI、CT成像特点比较以及融合必要性第17-18页
     ·MRI的成像特点第17页
     ·CT的成像特点第17页
     ·融合必要性第17-18页
   ·影像融合的定义第18页
   ·医学影像融合的分类第18-20页
     ·按照影像融合发生的信息描述层的分类第19-20页
     ·按照不同影像的成像模式分类第20页
     ·按照融合是否进行了变换分类第20页
   ·医学影像融合算法概述第20-23页
     ·简单融合算法第20-21页
     ·金字塔分解融合算法第21-22页
     ·基于小波变换的融合算法第22-23页
   ·小波理论基础第23-25页
     ·连续小波变换第23-24页
     ·离散小波变换第24-25页
   ·DICOM医学影像格式第25-29页
第3章 基于双树复小波变换的脑电影像去噪第29-41页
   ·双树复小波变换第29-35页
     ·双树复小波变换的框架第29-30页
     ·滤波器的设计第30-32页
     ·双树复小波变换的性质第32-35页
   ·双树复小波变换的影像去噪算法第35-36页
     ·双树复小波变换去噪阈值求解第35-36页
     ·双树复小波变换去噪算法步骤第36页
   ·影像去噪评价体系第36-37页
     ·主观评价标准第36-37页
     ·客观评价标准第37页
   ·实验结果和分析第37-38页
   ·本章小结第38-41页
第4章 基于双树复小波变换的脑电影像融合第41-52页
   ·基于灰度的自动脑电影像配准算法第41-43页
   ·双树复小波变换影像的融合算法第43-46页
     ·算法思想第43页
     ·低频子带融合第43-44页
     ·高频子带融合第44-46页
   ·影像融合评价体系第46-47页
     ·主观评价标准第46页
     ·客观评价标准第46-47页
   ·实验结果和分析第47-49页
     ·脑电影像配准实验结果和分析第47-48页
     ·脑电影像融合实验结果和分析第48-49页
   ·本章小结第49-52页
第5章 总结和展望第52-54页
   ·论文总结第52页
   ·工作展望第52-54页
参考文献第54-57页
致谢第57页

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