| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 背景介绍 | 第8-10页 |
| ·医学图像处理 | 第8-9页 |
| ·本章小结 | 第9-10页 |
| 第2章 图像配准方法综述 | 第10-15页 |
| ·图像配准的一般模型 | 第10-11页 |
| ·空间变换 | 第11-12页 |
| ·目标函数 | 第12-13页 |
| ·分组配准 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第3章 基于信息论的分组配准方法 | 第15-25页 |
| ·熵、联合熵、互信息 | 第15-18页 |
| ·栈熵和分组配准 | 第18-20页 |
| ·非线性分组配准 | 第20-22页 |
| ·形变场的规范化 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 层次化分组配准模型 | 第25-44页 |
| ·层次化分组配准模型综述 | 第25页 |
| ·预处理 | 第25-33页 |
| ·归一化 | 第26页 |
| ·直方图均衡 | 第26-33页 |
| ·图像聚簇 | 第33-38页 |
| ·新型聚簇方法：Affinity Progagation | 第33-36页 |
| ·相似性度量 | 第36-37页 |
| ·金字塔结构 | 第37-38页 |
| ·模板合成 | 第38-43页 |
| ·模板合成的方法 | 第38-40页 |
| ·模板合成的内部机制 | 第40-43页 |
| ·关于无偏估计 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 层次化分组配准的性能研究 | 第44-62页 |
| ·大数据量配准的可行性 | 第44-46页 |
| ·处理速度 | 第46-52页 |
| ·配准的准确率 | 第52-57页 |
| ·捕捉形态差异的能力 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 全文总结 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第69-71页 |