| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·医学超声和CT 图像 | 第13-15页 |
| ·医学超声图像 | 第13-14页 |
| ·医学CT 图像 | 第14-15页 |
| ·论文主要工作以及章节安排 | 第15-17页 |
| ·论文主要工作 | 第15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 图像特征提取 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·图像滤波 | 第17-23页 |
| ·常见的滤波器 | 第18-20页 |
| ·双边滤波（The Bilateral Filtering） | 第20-21页 |
| ·全局均值算法（Non-Local means Algorithm） | 第21-23页 |
| ·边缘检测算法 | 第23-26页 |
| ·基于形态学的边缘提取算法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 图像配准的原理及流程 | 第29-43页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·医学图像配准原理 | 第29-30页 |
| ·图像配准方法的分类 | 第30-35页 |
| ·根据配准图像的维度分类 | 第31页 |
| ·根据待配准图像的模态分类 | 第31-32页 |
| ·根据配准所基于的图像特征分类 | 第32-33页 |
| ·根据变换的特性分类 | 第33-34页 |
| ·根据变换参数的确定方式分类 | 第34页 |
| ·根据与用户的交互性分类 | 第34-35页 |
| ·图像配准的流程 | 第35-42页 |
| ·图像配准的空间变换 | 第35-37页 |
| ·图像配准的插值方法 | 第37-39页 |
| ·图像配准的优化策略 | 第39-41页 |
| ·图像配准的相似性测度 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于互信息的图像配准优化 | 第43-59页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·基于互信息的相似性测度 | 第43-53页 |
| ·互信息的基本理论 | 第43-46页 |
| ·互信息的计算 | 第46-49页 |
| ·基于互信息的改进算法 | 第49-50页 |
| ·基于互信息法的图像配准的基本框架 | 第50-51页 |
| ·互信息法的优点和缺点 | 第51-53页 |
| ·加入权值的互信息优化算法 | 第53-57页 |
| ·基于互信息的配准算法中的局部极值 | 第53-55页 |
| ·加入权值的互信息优化算法 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第59-72页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第59-60页 |
| ·实验软硬件环境 | 第59页 |
| ·实验数据 | 第59-60页 |
| ·实验设计与方法 | 第60-61页 |
| ·加入权值的互信息优化算法的实现 | 第60-61页 |
| ·基于加权系数的互信息配准算法的优点 | 第61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-71页 |
| ·预处理方法的选取 | 第61-66页 |
| ·引入权值的互信息法 | 第66-68页 |
| ·引入权值的互信息优化算法与其他基于互信息配准算法的比较 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 结论与展望 | 第72-74页 |
| ·工作总结 | 第72-73页 |
| ·未来展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 符号与标记 （附录1） | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间已发表论文 | 第81-83页 |
