| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·图像复原的研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究与论文工作 | 第10-12页 |
| 第二章 图像复原理论基础 | 第12-20页 |
| ·图像退化的相关概念 | 第12-14页 |
| ·连续图像的退化模型 | 第12-13页 |
| ·离散图像的退化模型 | 第13-14页 |
| ·图像的非盲复原理论 | 第14-17页 |
| ·图像盲复原理论 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于低秩分解的 CT 序列图像复原方法 | 第20-38页 |
| ·医学 CT 图像的成像原理 | 第20-21页 |
| ·医学 CT 图像复原的研究背景 | 第21页 |
| ·低秩的基本概念 | 第21-25页 |
| ·基于低秩分解的 CT 序列图像复原方法 | 第25-28页 |
| ·评价指标 | 第28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-36页 |
| ·低秩模型对比实验 | 第28-32页 |
| ·复原方法对比实验 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于低秩分解及字典学习的医学 MRI 图像复原 | 第38-52页 |
| ·医学 MRI 图像成像原理 | 第38-39页 |
| ·基于低秩分解和字典学习的医学 MRI 图像复原 | 第39-44页 |
| ·KSVD 字典学习稀疏表示法的基本原理 | 第39-42页 |
| ·基于字典学习的模糊核估计方法 | 第42-43页 |
| ·算法的具体实施步骤 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-51页 |
| ·不同模糊核估计方法对比 | 第45-46页 |
| ·不同的复原方法对比 | 第46-49页 |
| ·边缘检测对比 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于图像配准和融合的医学 CT 图像重构方法 | 第52-66页 |
| ·KVCT 和 MVCT 简介 | 第52页 |
| ·医学图像配准的研究现状与基本原理 | 第52-54页 |
| ·图像融合技术 | 第54-56页 |
| ·基于图像配准和融合的医学 CT 重构方法 | 第56-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-65页 |
| ·预处理算法对比实验 | 第58-61页 |
| ·重构实验结果 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 硕士期间成果 | 第76-77页 |