| 中文摘要 | 第6-8页 |
| 英文摘要 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 图像配准的研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 图像配准概述 | 第16-24页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第24-26页 |
| 第二章 准备知识 | 第26-38页 |
| 2.1 变分原理以及梯度下降流 | 第26-29页 |
| 2.2 泛函的一些性质 | 第29-30页 |
| 2.3 有界变差函数空间 | 第30-33页 |
| 2.4 熵与互信息 | 第33-35页 |
| 2.5 分裂Bregman迭代 | 第35-38页 |
| 第三章 改进的单模态图像配准模型 | 第38-62页 |
| 3.1 引言 | 第38-40页 |
| 3.2 基于位移场分解的单模态图像配准模型 | 第40-44页 |
| 3.3 算法及收敛性分析 | 第44-54页 |
| 3.4 数值实验 | 第54-58页 |
| 3.5 结论 | 第58-62页 |
| 第四章 改进的多模态图像配准模型 | 第62-84页 |
| 4.1 互信息与归一化互信息的配准准则 | 第62-65页 |
| 4.2 定量定性测度和定量定性互信息 | 第65-67页 |
| 4.3 定量定性归一化互信息 | 第67-68页 |
| 4.4 像素的效用与联合效用 | 第68-71页 |
| 4.5 基于定量定性归一化互信息的多模态非刚性配准 | 第71-80页 |
| 4.6 数值实验 | 第80页 |
| 4.7 结论 | 第80-84页 |
| 第五章 基于可逆一致性的非刚性图像配准 | 第84-106页 |
| 5.1 一般的可逆一致性(inverse consistent)配准模型 | 第84-87页 |
| 5.2 基于TV-L1的单模态可逆一致性非刚性配准模型 | 第87-95页 |
| 5.3 基于位移场分解的单模态可逆一致性配准模型 | 第95-99页 |
| 5.4 实验结果 | 第99-105页 |
| 5.5 结论 | 第105-106页 |
| 第六章 总结和未来研究展望 | 第106-108页 |
| 6.1 总结 | 第106-107页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第117页 |
