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基于互信息和B样条FFD模型的图像配准算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 课题的来源及研究的目的和意义第10-11页
    1.2 本文研究的国内外发展现状第11-13页
    1.3 本文的主要研究内容和章节安排第13-15页
第2章 图像配准技术概述第15-27页
    2.1 图像配准的定义及其数学描述第15-17页
    2.2 图像配准的功能模块及常用步骤第17-26页
        2.2.1 特征空间第18页
        2.2.2 空间几何变换第18-21页
        2.2.3 相似性测度第21-23页
        2.2.4 插值算法第23-25页
        2.2.5 优化算法第25-26页
    2.3 图像配准评价方法第26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 基于互信息的图像配准第27-41页
    3.1 熵的概念与性质第27-28页
        3.1.1 熵的概念第27-28页
        3.1.2 联合熵和条件熵第28页
    3.2 互信息第28-33页
        3.2.1 互信息与熵的关系第28-29页
        3.2.2 直方图第29-33页
    3.3 互信息用于图像配准第33-35页
    3.4 基于互信息和POWELL算法的配准实验第35-37页
        3.4.1 POWELL算法第35-36页
        3.4.2 PV插值算法第36-37页
    3.5 仿真实验与结果分析第37-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第4章 基于B样条和互信息的非刚性图像配准第41-58页
    4.1 B样条理论简介第41-43页
    4.2 B样条曲线和曲面第43-46页
        4.2.1 B样条曲线第43-45页
        4.2.2 B样条曲面第45-46页
    4.3 基于B样条变换自由形变图像配准模型第46-50页
    4.4 相似性测度的选择及代价函数第50-51页
    4.5 优化算法的选取第51-53页
    4.6 仿真实验与结果分析第53-57页
    4.7 本章小结第57-58页
结论第58-59页
参考文献第59-62页
攻读学位期间发表的学术论文第62-63页
致谢第63页

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