基于多尺度变换的医学图像融合算法研究与应用
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 多模态医学图像融合研究存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第18-19页 |
| 第2章 多模态医学图像融合基础知识 | 第19-27页 |
| 2.1 多模态医学图像的特点 | 第19-21页 |
| 2.1.1 CT图像 | 第19-20页 |
| 2.1.2 MRI图像 | 第20页 |
| 2.1.3 PET图像 | 第20页 |
| 2.1.4 SPECT图像 | 第20-21页 |
| 2.2 多模态医学图像配准 | 第21页 |
| 2.3 医学图像融合的层次划分 | 第21-23页 |
| 2.4 像素级多模态医学图像融合 | 第23页 |
| 2.5 融合图像评价体系 | 第23-26页 |
| 2.5.1 主观评价 | 第24-25页 |
| 2.5.2 客观评价 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于图像互信息的多模态医学图像融合 | 第27-41页 |
| 3.1 提升小波变换 | 第27-29页 |
| 3.2 基于互信息特征的医学图像融合算法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 低频区域平均能量加权融合 | 第29-30页 |
| 3.2.2 图像互信息 | 第30-32页 |
| 3.2.3 基于互信息的高频子带融合规则 | 第32-34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-40页 |
| 3.3.1 灰度图像融合 | 第35-38页 |
| 3.3.2 彩色图像融合 | 第38-40页 |
| 3.4 结论 | 第40-41页 |
| 第4章 多模态医学图像处理系统应用 | 第41-78页 |
| 4.1 开发平台和开发工具 | 第41页 |
| 4.2 多模态医学图像处理系统的设计与实现 | 第41-42页 |
| 4.3 图像的前期处理模块 | 第42-59页 |
| 4.3.1 正交变换 | 第42-47页 |
| 4.3.2 图像增强 | 第47-51页 |
| 4.3.3 特征提取 | 第51-55页 |
| 4.3.4 图像分割 | 第55-59页 |
| 4.4 图像的配准模块 | 第59-64页 |
| 4.4.1 图像手动配准 | 第59-61页 |
| 4.4.2 图像自动配准 | 第61-64页 |
| 4.5 图像融合模块 | 第64-72页 |
| 4.5.1 基于边缘信息IHS空间融合算法 | 第66-67页 |
| 4.5.2 基于自组织特征映射神经网络融合算法 | 第67-70页 |
| 4.5.3 基于对比度金字塔融合算法 | 第70-71页 |
| 4.5.4 基于模糊积分的模糊理论图像融合算法 | 第71-72页 |
| 4.6 质量评价模块 | 第72-77页 |
| 4.6.1 均值 | 第73-74页 |
| 4.6.2 标准差 | 第74页 |
| 4.6.3 信息熵 | 第74-76页 |
| 4.6.4 平均梯度 | 第76-77页 |
| 4.7 结论 | 第77-78页 |
| 第5章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第78-79页 |
| 5.2 研究展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-88页 |
| 硕士期间研究成果及参与项目 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
