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像素级多尺度医学图像融合方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
注释表第11-13页
第1章 绪论第13-22页
    1.1 研究背景与意义第13-15页
    1.2 现有方法存在的问题第15-17页
    1.3 研究目标和内容第17-19页
    1.4 论文结构和章节安排第19-22页
第2章 医学图像融合方法研究现状第22-40页
    2.1 引言第22页
    2.2 多尺度图像融合方法的框架第22-24页
    2.3 图像分解与重构第24-29页
    2.4 图像融合规则第29-34页
    2.5 图像评价指标第34-38页
        2.5.1 全参考客观评价指标第35-37页
        2.5.2 无参考客观评价指标第37-38页
    2.6 小结第38-40页
第3章 基于本征图像分解的融合方法第40-57页
    3.1 引言第40页
    3.2 本征图像分解第40-43页
        3.2.1 视网膜皮层理论第41-42页
        3.2.2 灰度世界理论第42-43页
    3.3 基于本征图像分解的方法第43-48页
        3.3.1 融合方法的输入第43页
        3.3.2 两尺度图像分解第43-45页
        3.3.3 图像融合规则第45-46页
        3.3.4 基于本征图像分解的两尺度方法第46-48页
    3.4 实验结果分析第48-55页
        3.4.1 实验的基本设置第48-49页
        3.4.2 疾病数据库的实验结果分析第49-52页
        3.4.3 鲁棒性数据库的实验结果分析第52-55页
        3.4.4 时间复杂度分析第55页
    3.5 小结第55-57页
第4章 基于结构张量的融合方法第57-72页
    4.1 引言第57页
    4.2 结构张量第57-61页
    4.3 彩色结构张量第61-63页
    4.4 基于结构张量的三尺度图像融合方法第63-71页
        4.4.1 三尺度图像分解第63-65页
        4.4.2 三尺度图像融合方法第65-67页
        4.4.3 实验结果分析第67-71页
    4.5 小结第71-72页
第5章 基于多方向特征的融合方法第72-86页
    5.1 引言第72页
    5.2 拉普拉斯金字塔第72-74页
    5.3 多方向特征的拉普拉斯金字塔融合方法第74-78页
        5.3.1 仿射变换第75-76页
        5.3.2 特征提取第76-77页
        5.3.3 基于多方向特征的融合方法第77-78页
    5.4 实验结果分析第78-85页
        5.4.1 MRI-CT图像融合结果分析第79-81页
        5.4.2 MRI-PET图像融合结果分析第81-83页
        5.4.3 MRI-SPECT图像融合结果分析第83-85页
    5.5 小结第85-86页
第6章 基于多显著性特征的融合方法第86-102页
    6.1 引言第86页
    6.2 多尺度图像分解第86-87页
    6.3 多显著性特征的图像融合规则第87-90页
        6.3.1 活跃度测量第87-89页
        6.3.2 系数分组方法第89-90页
        6.3.3 系数合成方法第90页
    6.4 基于多显著性特征的融合方法第90-95页
        6.4.1 基于多显著性特征的MRI-CT融合方法第90-93页
        6.4.2 基于多显著性特征的MRI-PET融合方法第93-95页
    6.5 实验结果分析第95-101页
        6.5.1 实验基本设置第95-97页
        6.5.2 实验结果的主观分析第97-98页
        6.5.3 实验结果的客观分析第98-100页
        6.5.4 实验结果的讨论第100-101页
    6.6 小结第101-102页
第7章 总结与展望第102-105页
    7.1 论文工作总结第102-103页
    7.2 论文工作展望第103-105页
致谢第105-106页
参考文献第106-116页
附录第116-118页
    A. 作者在攻读博士学位期间发表及投稿的论文目录第116-118页
    B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目及得奖情况第118页

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