| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 多模态医学图像融合研究存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要工作及创新点 | 第14页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 多模态医学图像融合基础知识 | 第16-28页 |
| 2.1 多模态医学图像 | 第16-18页 |
| 2.1.1 CT图像 | 第16-17页 |
| 2.1.2 MRI图像 | 第17页 |
| 2.1.3 PET图像 | 第17-18页 |
| 2.1.4 SPECT图像 | 第18页 |
| 2.2 多模态医学图像融合流程 | 第18-19页 |
| 2.3 多模态医学图像融合的层次划分 | 第19-20页 |
| 2.4 像素级多模态医学图像融合 | 第20-23页 |
| 2.4.1 基于空间域的融合算法 | 第21-23页 |
| 2.4.2 基于变换域的融合算法 | 第23页 |
| 2.5 融合图像常规评价体系 | 第23-27页 |
| 2.5.1 主观评价 | 第24页 |
| 2.5.2 客观评价 | 第24-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于提升小波变换和PCNN的医学图像融合新算法 | 第28-41页 |
| 3.1 基于提升小波变换医学图像融合流程 | 第29页 |
| 3.2 提升小波变换 | 第29-31页 |
| 3.3 基于提升小波变换的医学图像融合算法 | 第31-33页 |
| 3.3.1 低频子带融合规则 | 第31-32页 |
| 3.3.2 高频子带融合规则 | 第32-33页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第33-40页 |
| 3.4.1 灰度图像融合实验 | 第34-37页 |
| 3.4.2 彩色图像融合实验 | 第37-40页 |
| 3.5 结论 | 第40-41页 |
| 第4章 基于双树复小波变换的医学图像融合新算法 | 第41-54页 |
| 4.1 基于双树复小波变换医学图像融合流程 | 第41-42页 |
| 4.2 双树复小波变换 | 第42-43页 |
| 4.3 Sobel边缘特性分析 | 第43-44页 |
| 4.4 基于双树复小波变换的医学图像融合算法 | 第44-47页 |
| 4.4.1 低频子带融合规则 | 第44-45页 |
| 4.4.2 强边缘特性高频子带融合规则 | 第45-46页 |
| 4.4.3 弱边缘特性高频子带融合规则 | 第46-47页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第47-53页 |
| 4.5.1 灰度图像融合实验 | 第47-51页 |
| 4.5.2 彩色图像融合实验 | 第51-53页 |
| 4.6 结论 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-57页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 硕士期间研究成果及参与项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |