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 |
