| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 图像配准方法的研究发展及现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 像素级图像配准技术研究发展及现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 特征级图像配准技术研究发展及现状 | 第12页 |
| 1.3 本文的主要研究工作及内容安排 | 第12-15页 |
| 第二章 医学图像配准方法及相关技术 | 第15-29页 |
| 2.1 医学影像简介 | 第15-17页 |
| 2.2 医学图像配准基本框架 | 第17-20页 |
| 2.2.1 图像配准的数学模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 图像配准的流程描述 | 第18-19页 |
| 2.2.3 医学图像配准算法的评价 | 第19-20页 |
| 2.3 医学图像的刚体变换 | 第20-25页 |
| 2.3.1 图像的平移变换 | 第20-22页 |
| 2.3.2 图像的旋转变换 | 第22-25页 |
| 2.4 图像插值及图像融合 | 第25-28页 |
| 2.4.1 图像插值 | 第25-27页 |
| 2.4.2 图像融合及相关实验 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 二维医学图像配准 | 第29-47页 |
| 3.1 基于ICP算法的二维医学图像配准 | 第29-36页 |
| 3.1.1 基于ICP算法的医学图像配准的流程 | 第29-32页 |
| 3.1.1.1 特征空间的提取 | 第30-31页 |
| 3.1.1.2 空间对应点的配准 | 第31-32页 |
| 3.1.1.3 最近点搜索 | 第32页 |
| 3.1.2 实验结果及分析 | 第32-36页 |
| 3.2 基于免疫算法的二维医学图像配准 | 第36-41页 |
| 3.2.1 人工免疫系统基本原理和应用发展 | 第36-37页 |
| 3.2.2 免疫算法原理 | 第37-38页 |
| 3.2.3 实验结果及分析 | 第38-41页 |
| 3.3 基于免疫ICP算法的二维医学图像配准 | 第41-44页 |
| 3.3.1 免疫ICP算法配准医学图像方法 | 第41-42页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 3.4 三种二维图像配准算法对比分析 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 三维医学图像配准 | 第47-61页 |
| 4.1 基于ICP算法的三维医学图像配准 | 第47-54页 |
| 4.1.1 图像预处理 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于ICP算法的三维医学图像配准的流程 | 第48-51页 |
| 4.1.2.1 空间对应点的配准 | 第49-50页 |
| 4.1.2.2 最近点搜索 | 第50-51页 |
| 4.1.3 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 4.2 基于免疫算法的医学图像配准实验 | 第54-56页 |
| 4.2.1 实验结果及分析 | 第55-56页 |
| 4.3 基于免疫ICP算法的医学图像配准实验 | 第56-58页 |
| 4.3.1 实验结果及分析 | 第57-58页 |
| 4.4 三种三维图像配准算法对比分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结和展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |