基于双特征结合的弹性模型医学图像非刚性配准方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·医学图像配准的发展及现状 | 第12-14页 |
| ·本文研究内容及所作的主要工作 | 第14-15页 |
| 第2章 医学图像配准 | 第15-29页 |
| ·医学图像配准的定义及数学模型 | 第15-16页 |
| ·配准方法分类 | 第16-17页 |
| ·医学图像配准过程及关键技术 | 第17-26页 |
| ·配准过程 | 第17-18页 |
| ·配准关键技术 | 第18-26页 |
| ·配准结果的评价指标 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 特征点与轮廓相结合的图像特征提取新算法 | 第29-45页 |
| ·角点检测算法 | 第29-31页 |
| ·边缘检测算法 | 第31-33页 |
| ·结合特征点与轮廓的特征点提取新算法 | 第33-44页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第33-38页 |
| ·LOG边缘检测算法 | 第38-41页 |
| ·双特征结合的特征提取 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于双特征结合的弹性医学图像配准 | 第45-61页 |
| ·图像预处理 | 第45-46页 |
| ·基于B样条的图像弹性配准 | 第46-53页 |
| ·B样条基函数 | 第47-48页 |
| ·B样条曲面 | 第48-49页 |
| ·B样条弹性形变模型 | 第49-50页 |
| ·拟三次B样条型混合插值 | 第50-53页 |
| ·Hausdorff相似性测度 | 第53-55页 |
| ·Hausdorff距离(HD)的定义 | 第53-54页 |
| ·三类Hausdorff距离 | 第54-55页 |
| ·粒子群优化算法 | 第55-57页 |
| ·基本粒子群算法 | 第56-57页 |
| ·粒子群算法特点 | 第57页 |
| ·本文医学图像非刚性配准算法步骤 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 基于 OPENCV的配准实验结果及分析 | 第61-77页 |
| ·OpenCV配准平台 | 第61-68页 |
| ·OpenCV函数简介 | 第61-64页 |
| ·OpenCV安装及配置 | 第64-66页 |
| ·程序部分主函数 | 第66-68页 |
| ·同模图像配准实验 | 第68-72页 |
| ·MRI与MRI图像配准实验 | 第68-69页 |
| ·CT与CT图像配准实验 | 第69-71页 |
| ·PET与PET图像配准实验 | 第71-72页 |
| ·多模图像实验 | 第72-76页 |
| ·MRI与CT图像配准实验 | 第72-73页 |
| ·CT与PET图像配准实验 | 第73-75页 |
| ·MRI与PET图像配准实验 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 结论与展望 | 第77-79页 |
| ·结论 | 第77页 |
| ·展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参加的科研项目 | 第87页 |
