| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 CT体数据获取、显示及其特点 | 第12-15页 |
| 1.2.1 CT体数据获取 | 第12-13页 |
| 1.2.2 CT体数据显示 | 第13页 |
| 1.2.3 CT体数据特点 | 第13-15页 |
| 1.3 图像配准技术 | 第15-17页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.4.1 特征点检测算法 | 第17-18页 |
| 1.4.2 特征点描述算法 | 第18-19页 |
| 1.4.3 特征点匹配算法 | 第19-20页 |
| 1.5 课题研究内容及结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 针对CT体数据的三维中心环绕特征快速检测算法 | 第23-35页 |
| 2.1 特征点检测算法 | 第23-29页 |
| 2.1.1 三维DoG检测子 | 第23-26页 |
| 2.1.2 三维SURF检测子 | 第26-28页 |
| 2.1.3 三维空间多尺度特征点检测算法计算量分析 | 第28-29页 |
| 2.2 三维中心环绕特征快速检测算法 | 第29-32页 |
| 2.2.1 三维中心环绕特征检测子和图像尺度空间生成 | 第30-31页 |
| 2.2.2 三维Harris边缘判定准则 | 第31-32页 |
| 2.2.3 特征点检测的评价标准 | 第32页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于三维二值特征描述的CT体数据特征点匹配算法 | 第35-49页 |
| 3.1 基于梯度分布的特征点描述子 | 第35-39页 |
| 3.1.1 三维SIFT描述子 | 第36-38页 |
| 3.1.2 三维SURF描述子 | 第38-39页 |
| 3.2 基于特征点空间位置关系的特征描述子 | 第39-40页 |
| 3.3 基于三维二值特征描述的特征点匹配算法 | 第40-45页 |
| 3.3.1 二值特征描述子 | 第40-41页 |
| 3.3.2 针对CT体数据的三维二值特征描述子 | 第41-44页 |
| 3.3.3 特征点匹配 | 第44-45页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于GPU的CT体数据配准算法加速及拼接软件实现 | 第49-59页 |
| 4.1 GPU和CUDA模型 | 第49-52页 |
| 4.2 基于CUDA的三维中心环绕特征点检测算法加速 | 第52-54页 |
| 4.2.1 特征点检测算法并行性分析 | 第52-53页 |
| 4.2.2 尺度空间生成过程CUDA并行程序设计 | 第53-54页 |
| 4.2.3 特征点搜索及边缘点抑制过程CUDA并行程序设计 | 第54页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第54-55页 |
| 4.4 CT体数据拼接软件实现 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 工作总结 | 第59页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简历 | 第67页 |
