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基于特征点和互信息的医学图像配准研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·研究背景第9-12页
     ·医学图像配准的目的和意义第9-10页
     ·医学图像配准的研究概况第10-11页
     ·医学图像配准技术中存在的问题第11-12页
   ·医学图像配准第12-13页
   ·本文的研究内容第13-15页
第2章 医学图像预处理第15-31页
   ·灰度变换第15-18页
     ·灰度变换函数第15-16页
     ·对数和对比度拉伸变换第16-18页
   ·直方图处理第18-22页
     ·直方图均衡化第19页
     ·直方图规定化第19-22页
   ·滤波增强第22-29页
     ·空域滤波第22-25页
     ·频域滤波第25-29页
   ·色彩增强第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 基于角点特征的医学图像配准第31-47页
   ·角点提取第31-38页
     ·角点特征第31-32页
     ·常用的角点提取算法第32-33页
     ·Harris,SUSAN 算法原理及比较第33-37页
     ·Harris 算子存在的不足第37-38页
   ·角点配准第38-45页
     ·改进的Harris 角点算法第39-41页
     ·特征点匹配第41-45页
   ·配准结果第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第4章 基于互信息的医学图像配准第47-65页
   ·互信息第47-51页
     ·互信息的定义第47-49页
     ·基于互信息的图像配准准则第49-51页
   ·基于互信息的医学图像配准第51-60页
     ·配准步骤第51-52页
     ·配准方法的实现细节第52-59页
     ·算法设计第59-60页
   ·实验结果第60-64页
   ·本章小结第64-65页
第5章 配准结果评估与分析第65-73页
   ·医学图像配准结果的评估第65-67页
     ·常用的医学图像评估方法第65-66页
     ·评价指标第66-67页
   ·配准结果分析第67-72页
     ·配准的精度第67-69页
     ·配准的速度第69-70页
     ·算法的抗噪性第70-72页
   ·本章小结第72-73页
结论第73-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-80页
作者简介第80页

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