基于稀疏表示的脑部多模态图像融合方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 选题依据、研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 选题依据 | 第12页 |
| 1.1.2 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 多模态医学图像融合研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 稀疏表示研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 多模态医学图像融合研究存在的问题 | 第17页 |
| 1.4 本文主要研究内容及组织结构 | 第17-20页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第18-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第二章 基于稀疏表示的多模态医学图像融合基础理论 | 第22-32页 |
| 2.1 稀疏表示基础理论 | 第22-24页 |
| 2.1.1 稀疏表示模型 | 第22-23页 |
| 2.1.2 冗余字典构造 | 第23-24页 |
| 2.2 像素级多模态医学图像融合 | 第24-26页 |
| 2.2.1 基于空间域的医学图像融合方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于变换域的医学图像融合方法 | 第25-26页 |
| 2.3 多模态医学图像融合方法的性能评价 | 第26-30页 |
| 2.3.1 主观评价方法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 客观评价方法 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于改进耦合字典的脑部CT/MR图像融合 | 第32-46页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 改进的耦合字典学习和融合字典 | 第33-38页 |
| 3.2.1 改进的耦合字典学习 | 第34-37页 |
| 3.2.2 融合字典 | 第37-38页 |
| 3.3 脑部CT/MR图像融合过程 | 第38-40页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第40-45页 |
| 3.4.1 融合结果主观评价 | 第40-42页 |
| 3.4.2 融合结果客观评价 | 第42-44页 |
| 3.4.3 字典学习时间效率分析 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于自适应联合字典的脑部多模态图像融合 | 第46-60页 |
| 4.1 引言 | 第46-48页 |
| 4.2 自适应联合字典 | 第48-50页 |
| 4.3 多模态医学图像融合过程 | 第50-53页 |
| 4.3.1 稀疏编码 | 第51页 |
| 4.3.2 多范数无偏融合规则 | 第51-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-58页 |
| 4.4.1 融合结果主观评价 | 第54-56页 |
| 4.4.2 融合结果客观评价 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 脑部多模态医学图像融合系统 | 第60-74页 |
| 5.1 系统设计的目的及意义 | 第60页 |
| 5.2 系统总体设计 | 第60-61页 |
| 5.3 系统实现 | 第61-72页 |
| 5.3.1 系统运行主界面 | 第62-63页 |
| 5.3.2 图像融合模块运行界面 | 第63-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-78页 |
| 6.1 全文总结 | 第74-75页 |
| 6.2 研究展望 | 第75-78页 |
| 参考文献 | 第78-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
