| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 医学图像配准技术的发展以及研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 医学图像配准技术的发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 医学图像配准的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 医学图像配准技术 | 第16-32页 |
| 2.1 图像配准的概念 | 第16-17页 |
| 2.2 医学图像配准的分类 | 第17-20页 |
| 2.3 医学图像配准的实现步骤 | 第20-21页 |
| 2.4 医学图像配准技术 | 第21-30页 |
| 2.4.1 特征空间 | 第21-23页 |
| 2.4.2 空间变换模型 | 第23-25页 |
| 2.4.3 相似性测度 | 第25-26页 |
| 2.4.4 搜索策略 | 第26-28页 |
| 2.4.5 插值技术 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于改进SURF算法的特征提取与匹配 | 第32-60页 |
| 3.1 尺度空间理论 | 第32-33页 |
| 3.1.1 尺度空间数学定义 | 第32-33页 |
| 3.1.2 在尺度空间中图像的表示 | 第33页 |
| 3.2 图像金字塔 | 第33-35页 |
| 3.3 改进SURF算法的原理及流程 | 第35-48页 |
| 3.3.1 相机仿射模型的建立 | 第36-39页 |
| 3.3.2 特征点检测 | 第39-42页 |
| 3.3.3 采用Haar小波确定主方向 | 第42-44页 |
| 3.3.4 生成特征描述子 | 第44-45页 |
| 3.3.5 基于GTM算法的特征匹配 | 第45-48页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第48-59页 |
| 3.4.1 特征提取阶段实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 3.4.2 特征匹配阶段实验结果与分析 | 第52-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 基于改进SURF的医学图像配准 | 第60-72页 |
| 4.1 基于改进SURF的初步配准 | 第60-62页 |
| 4.1.1 初步配准空间变换模型 | 第60-61页 |
| 4.1.2 遗传优化算法 | 第61-62页 |
| 4.2 基于薄板样条函数的精配准 | 第62-64页 |
| 4.3 基于改进SURF的配准流程 | 第64-65页 |
| 4.4 医学图像配准的评价 | 第65-66页 |
| 4.5 基于改进SURF医学图像配准实验仿真及分析 | 第66-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 结论 | 第72页 |
| 5.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80页 |