基于驱动力的Log-Demons算法及其在大形变图像配准中的应用
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 图像配准的相关技术 | 第14-15页 |
| 1.2.1 图像配准的数学定义 | 第14页 |
| 1.2.2 图像配准的框架 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第20-22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第2章 Log-Demons算法介绍 | 第23-32页 |
| 2.1 传统Demons配准算法介绍 | 第23-25页 |
| 2.2 Additive Demons算法 | 第25-27页 |
| 2.3 微分同胚Log-Demons算法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 微分同胚及李群 | 第27-30页 |
| 2.3.2 微分同胚Log-Demons算法 | 第30-31页 |
| 2.3.3 多分辨率策略 | 第31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于结构张量的Log-Demons算法 | 第32-39页 |
| 3.1 结构张量概念 | 第32-33页 |
| 3.2 结构张量与Log-Demons算法相结合 | 第33-34页 |
| 3.3 实验 | 第34-38页 |
| 3.3.1 小形变图像配准实验 | 第34-35页 |
| 3.3.2 大形变图像配准实验 | 第35-37页 |
| 3.3.3 脑图像配准实验 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于驱动力的Log-Demons算法 | 第39-48页 |
| 4.1 Log-Demons算法的不足 | 第39-40页 |
| 4.2 驱动力的定义及获得 | 第40-44页 |
| 4.3 驱动力引导的Log-Demons算法 | 第44-47页 |
| 4.4 小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第48-60页 |
| 5.1 数据库介绍 | 第48页 |
| 5.2 评价方法 | 第48-49页 |
| 5.3 实验设计与结果分析 | 第49-59页 |
| 5.3.1 模拟图像实验 | 第49-56页 |
| 5.3.2 真实场景大位移图像配准实验 | 第56-58页 |
| 5.3.3 脑图像配准实验 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目以及学术成果 | 第69页 |
