| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10页 |
| ·医学图像的介绍 | 第10-12页 |
| ·医学图像融合技术的发展现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 医学图像融合方法探究及评价准则 | 第16-24页 |
| ·医学融合系统的层次划分 | 第16-17页 |
| ·医学图像融合的方法 | 第17-19页 |
| ·空间域图像融合法 | 第17-18页 |
| ·变换域图像融合法 | 第18-19页 |
| ·智能图像融合方法 | 第19页 |
| ·融合质量评价标准 | 第19-23页 |
| ·主观评价 | 第20页 |
| ·客观评价 | 第20-23页 |
| ·临床应用评价 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 空间域医学图像融合方法 | 第24-28页 |
| ·传统的空间域医学图像融合算法 | 第24-26页 |
| ·实验结果分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于小波变换的医学图像融合算法 | 第28-46页 |
| ·小波的发展历程 | 第28-29页 |
| ·小波变换的基本原理 | 第29-31页 |
| ·连续小波变换 | 第30-31页 |
| ·离散小波变换 | 第31页 |
| ·多分辨率分析 | 第31-36页 |
| ·多分辨率分析的介绍 | 第32-33页 |
| ·Mallat算法 | 第33-36页 |
| ·基于小波变换的图像融合法 | 第36-40页 |
| ·基于小波变换的融合规则 | 第37页 |
| ·基于小波变换的传统融合算法 | 第37-40页 |
| ·改进的基于区域特征量和自适应的融合算法 | 第40-43页 |
| ·区域特征量和 | 第40页 |
| ·基于区域特征量和自适应融合规则 | 第40-42页 |
| ·基于区域特征量和自适应融合算法步骤 | 第42-43页 |
| ·仿真实验结果分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于 PCNN和小波变换的医学图像融合算法 | 第46-64页 |
| ·脉冲耦合神经网络 | 第46-51页 |
| ·PCNN神经元标准模型 | 第46-47页 |
| ·PCNN神经元工作原理 | 第47-49页 |
| ·PCNN的特性 | 第49-50页 |
| ·简化的 PCNN神经元模型 | 第50-51页 |
| ·简化的 PCNN神经元点火过程 | 第51页 |
| ·基于简化的 PCNN神经元图像融合 | 第51-57页 |
| ·基于 PCNN神经元图像融合规则 | 第51-52页 |
| ·PCNN模型中参数的设置 | 第52-53页 |
| ·基于清晰度的链接强度系数 | 第53-54页 |
| ·基于标准差的链接强度系数 | 第54-55页 |
| ·基于简化的 PCNN融合算法的步骤 | 第55页 |
| ·仿真实验结果分析 | 第55-57页 |
| ·基于简化的 PCNN和小波变换融合算法 | 第57-62页 |
| ·基于简化的 PCNN和小波变换融合算法的融合规则 | 第57-58页 |
| ·基于简化的 PCNN和小波变换融合算法的步骤 | 第58-59页 |
| ·仿真实验结果分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |