| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 医学图像配准技术的发展 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 第2章 医学图像配准关键技术 | 第16-26页 |
| 2.1 医学图像配准概念 | 第16页 |
| 2.2 医学图像配准过程 | 第16-25页 |
| 2.2.1 特征空间提取 | 第17-18页 |
| 2.2.2 空间几何变换 | 第18-22页 |
| 2.2.3 相似性测度 | 第22-24页 |
| 2.2.4 优化搜索策略 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于Canny算子结合小波变换的边缘提取新算法 | 第26-34页 |
| 3.1 Canny边缘检测算子 | 第26-29页 |
| 3.1.1 Canny边缘检测准则 | 第26-27页 |
| 3.1.2 Canny边缘提取算子 | 第27-29页 |
| 3.2 小波变换边缘提取算法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 小波变换边缘提取原理 | 第29-31页 |
| 3.2.2 小波函数的构建 | 第31-32页 |
| 3.3 Canny算子结合小波变换的边缘提取新算法 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于改进Hausdorff距离的图像配准算法 | 第34-44页 |
| 4.1 改进的Hausdorff距离新算法 | 第34-36页 |
| 4.1.1 Hausdorff距离的定义 | 第34-35页 |
| 4.1.2 改进的差平方Hausdorff距离新算法 | 第35-36页 |
| 4.2 基于B样条的弹性变换模型 | 第36-37页 |
| 4.3 模拟退火结合遗传算法的混合优化新算法 | 第37-40页 |
| 4.3.1 遗传算法 | 第37-38页 |
| 4.3.2 模拟退火算法 | 第38-39页 |
| 4.3.3 混合优化新算法 | 第39-40页 |
| 4.4 非刚性配准新算法流程 | 第40-41页 |
| 4.5 配准结果评价 | 第41-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第44-68页 |
| 5.1 图像配准平台开发 | 第44-48页 |
| 5.2 Canny算子结合小波变换新算法边缘提取实验 | 第48-51页 |
| 5.3 改进的Hausdorff距离新算法实验 | 第51-58页 |
| 5.4 非刚性配准新算法实验 | 第58-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 结论 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目及发表的论文 | 第78页 |
