摘要 | 第10-11页 |
ABSTRACT | 第11-12页 |
第1章 绪论 | 第13-21页 |
1.1 课题研究背景和意义 | 第13-15页 |
1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
1.2.1 基于特征的配准方法 | 第15-16页 |
1.2.2 基于灰度的配准方法 | 第16-17页 |
1.3 图像配准的评价标准 | 第17-19页 |
1.3.1 主观评价法 | 第17页 |
1.3.2 客观评价法 | 第17-19页 |
1.4 本文研究内容与方法 | 第19-21页 |
1.4.1 研究内容 | 第19页 |
1.4.2 研究方法 | 第19页 |
1.4.3 章节安排 | 第19-21页 |
第2章 传统非刚性图像配准算法 | 第21-30页 |
2.1 基于特征点的非刚性图像配准算法 | 第21-24页 |
2.1.1 SIFT算法 | 第21-23页 |
2.1.2 SURF算法 | 第23-24页 |
2.2 基于光流场的非刚性图像配准算法 | 第24-29页 |
2.2.1 Demons算法 | 第25-27页 |
2.2.2 Actie Demons算法 | 第27页 |
2.2.3 TV-L~1算法 | 第27-29页 |
2.3 本章小结 | 第29-30页 |
第3章 基于圆形描述子特征的非刚性配准算法(CDF)研究 | 第30-43页 |
3.1 CDF算法思想 | 第30页 |
3.2 CDF算法步骤 | 第30-34页 |
3.2.1 构建尺度空间 | 第30-31页 |
3.2.2 特征点检测、筛选和定位 | 第31-32页 |
3.2.3 圆形描述子的构造 | 第32-33页 |
3.2.4 特征点匹配、图像配准 | 第33-34页 |
3.3 实验结果分析 | 第34-42页 |
3.3.1 棋盘图像配准的实验结果分析 | 第35-36页 |
3.3.2 自然图像配准的实验结果分析 | 第36-37页 |
3.3.3 彩色图像配准的实验结果分析 | 第37-39页 |
3.3.4 医学图像配准的实验结果分析 | 第39-42页 |
3.4 本章小结 | 第42-43页 |
第4章 基于动态驱动力Demons的非刚性配准算法(DDFD)研究 | 第43-54页 |
4.1 DDFD算法思想 | 第43-44页 |
4.2 DDFD算法分析 | 第44-47页 |
4.2.1 引入驱动力系数的有效性分析 | 第44-45页 |
4.2.2 最优系数k的取值分析 | 第45-46页 |
4.2.3 “过配准”现象的分析 | 第46-47页 |
4.3 实验结果分析 | 第47-53页 |
4.3.1 棋盘图像配准的实验结果分析 | 第47-48页 |
4.3.2 自然图像配准的实验结果分析 | 第48-49页 |
4.3.3 彩色图像配准的实验结果分析 | 第49-50页 |
4.3.4 医学图像配准的实验结果分析 | 第50-53页 |
4.4 本章小结 | 第53-54页 |
第5章 基于图像特征和光流场的非刚性配准算法研究 | 第54-86页 |
5.1 基于图像特征和光流场的非刚性配准算法思想 | 第54页 |
5.2 基于图像特征和光流场的非刚性配准算法步骤 | 第54-58页 |
5.2.1 SIFT-Demons算法 | 第55页 |
5.2.2 SURF-Demons算法 | 第55-56页 |
5.2.3 SIFT-TV-L~1算法 | 第56页 |
5.2.4 SURF-TV-L~1算法 | 第56-57页 |
5.2.5 CDF-DDFD算法 | 第57-58页 |
5.3 参数分析 | 第58-75页 |
5.3.1 SIFT-Demons参数分析 | 第58-60页 |
5.3.2 SURF-Demons参数分析 | 第60-61页 |
5.3.3 SIFT-TV-L~1参数分析 | 第61页 |
5.3.4 SURF-TV-L~1参数分析 | 第61-74页 |
5.3.5 CDF-DDFD参数分析 | 第74-75页 |
5.4 实验结果分析 | 第75-84页 |
5.4.1 棋盘图像配准的实验结果分析 | 第75页 |
5.4.2 自然图像配准的实验结果分析 | 第75-78页 |
5.4.3 彩色图像配准的实验结果分析 | 第78页 |
5.4.4 医学图像配准的实验结果分析 | 第78-84页 |
5.5 本章小结 | 第84-86页 |
第6章 总结与展望 | 第86-88页 |
参考文献 | 第88-93页 |
致谢 | 第93-94页 |
攻读学位期间取得的成果目录 | 第94页 |