| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 多模医学图像融合的产生与发展 | 第14-19页 |
| 1.2.1 医学图像处理 | 第14-17页 |
| 1.2.2 多模医学图像融合的产生 | 第17-18页 |
| 1.2.3 多模医学图像融合的发展 | 第18-19页 |
| 1.3 医学图像融合研究现状 | 第19-22页 |
| 1.3.1 医学图像融合国内外研究现状 | 第20页 |
| 1.3.2 多通道图像分解的医学图像融合算法发展与现状 | 第20-22页 |
| 1.4 医学图像融合研究面临的挑战 | 第22-24页 |
| 1.5 主要研究内容和论文组织结构 | 第24-26页 |
| 第2章 多通道医学图像融合理论 | 第26-48页 |
| 2.1 概述 | 第26页 |
| 2.2 医学图像特点 | 第26-28页 |
| 2.3 医学图像融合分类 | 第28-29页 |
| 2.4 多模医学图像融合层次 | 第29-31页 |
| 2.5 多模医学图像融合概念 | 第31-32页 |
| 2.6 多模医学图像融合的基本流程 | 第32-33页 |
| 2.7 像素级多模医学图像融合方法 | 第33-41页 |
| 2.7.1 简单的图像融合方法 | 第34-36页 |
| 2.7.2 基于塔形分解的融合方法 | 第36-39页 |
| 2.7.3 基于小波变换的融合方法 | 第39-41页 |
| 2.8 图像融合效果评价 | 第41-46页 |
| 2.9 本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 多通道显著性模态分解的图像融合规则 | 第48-74页 |
| 3.1 概述 | 第48-49页 |
| 3.2 多通道图像融合框架 | 第49-51页 |
| 3.3 多通道医学图像融合规则 | 第51-52页 |
| 3.4 基于小波变换的医学图像融合规则 | 第52-55页 |
| 3.5 基于HVS与小波权值平衡的医学图像融合规则 | 第55-64页 |
| 3.5.1 低频段融合规则 | 第58-59页 |
| 3.5.2 高频段融合规则 | 第59-60页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第60-64页 |
| 3.6 基于显著性区域分割的医学图像融合规则 | 第64-72页 |
| 3.6.1 视觉显著性模型 | 第65-66页 |
| 3.6.2 基于显著性区域的图像分割算法 | 第66-68页 |
| 3.6.3 显著性区域分割的图像融合规则实现 | 第68-71页 |
| 3.6.4 实验结果与分析 | 第71-72页 |
| 3.7 本章小结 | 第72-74页 |
| 第4章 多通道经验模态分解的图像融合算法 | 第74-94页 |
| 4.1 概述 | 第74页 |
| 4.2 基于Framelet变换的医学图像融合算法 | 第74-81页 |
| 4.2.1 Framelet变换及基于Framelet变换的医学图像融合算法 | 第77-78页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第78-81页 |
| 4.3 第二代Curvelet变换与能量特征对比度结合的医学图像融合算法 | 第81-91页 |
| 4.3.1 第一代Curvelet变换 | 第81-84页 |
| 4.3.2 第二代Curvelet变换 | 第84-88页 |
| 4.3.3 第二代Curvelet变换与像素能量对比度结合的图像融合算法实现 | 第88-90页 |
| 4.3.4 实验结果与分析 | 第90-91页 |
| 4.4 本章小结 | 第91-94页 |
| 第5章 基于多层迭代的医学图像融合机制 | 第94-112页 |
| 5.1 概述 | 第94页 |
| 5.2 基于多层迭代的医学图像融合算法描述 | 第94-96页 |
| 5.3 基于多层迭代的医学图像融合算法实现与分析 | 第96-109页 |
| 5.3.1 单层次多源图形融合实现与分析 | 第96-100页 |
| 5.3.2 多源二层融合算法实现与分析 | 第100-109页 |
| 5.4 本章小结 | 第109-112页 |
| 第6章 总结与展望 | 第112-116页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第112-113页 |
| 6.2 未来研究方向 | 第113-116页 |
| 参考文献 | 第116-126页 |
| 致谢 | 第126-128页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文及科研情况 | 第128页 |
