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基于分布估计算法和互信息的医学图像刚性配准算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-12页
   ·图像刚性配准问题的研究背景和意义第9页
   ·图像刚性配准问题的发展现状第9-11页
   ·本文的主要工作及安排第11-12页
第2章 图像刚性配准概述第12-25页
   ·图像配准的数学描述和变换模型第12-15页
     ·图像配准的数学描述第12页
     ·空间变换模型第12-15页
   ·图像刚性配准的基本步骤第15-17页
   ·配准方法的分类第17-18页
   ·Copula分布估计算法概述第18-19页
     ·分布估计算法概述第18-19页
     ·Copula理论第19页
   ·图像配准相关的重要技术第19-24页
     ·图像预处理技术第19-20页
     ·灰度插值技术第20-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 基于互信息和梯度的图像配准模型的建立第25-30页
   ·基于互信息配准模型第25-27页
   ·基于互信息和梯度的改进配准模型第27-29页
     ·图像梯度相似理论第27-28页
     ·基于最大互信息与梯度相似的配准模型第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第4章 基于Copula分布估计算法的改进第30-34页
   ·基于Copula分布估计配准算法的实现流程第30-32页
   ·改进Copula分布估计算法第32-33页
     ·Copula函数参数的估计方法概述及存在的问题第32页
     ·改进的多维Copula函数参数估计方法第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第5章 基于改进的刚性配准算法的实验分析第34-40页
   ·实验数据第34-36页
     ·格拉纳达图像视觉组数据第34页
     ·The Whole Brain Atlas数据第34-36页
   ·刚性配准算法的实现第36页
   ·实验结果分析第36-39页
   ·本章小结第39-40页
第6章 结论第40-42页
   ·总结第40页
   ·工作展望第40-42页
参考文献第42-45页
在学研究成果第45-46页
致谢第46页

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