| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·概述 | 第7-11页 |
| ·医学成像技术的发展 | 第7-8页 |
| ·医学图像成像原理及显像的特点 | 第8-11页 |
| ·CT 与MRI 图像融合的意义 | 第11-12页 |
| ·医学图像融合的研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 医学图像融合的基础 | 第15-29页 |
| ·融合技术概述 | 第15-18页 |
| ·数据融合 | 第15-16页 |
| ·图像融合介绍 | 第16-17页 |
| ·图像融合的一般模型和步骤 | 第17-18页 |
| ·医学图像融合的分类 | 第18-20页 |
| ·医学图像融合的方法 | 第20-24页 |
| ·空间域图像融合法 | 第20-22页 |
| ·变换域图像融合法 | 第22-24页 |
| ·智能图像融合方法 | 第24页 |
| ·CT 与MRI 图像融合模型 | 第24-25页 |
| ·医学图像融合的评价标准 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第三章 医学图像处理多分辨分析理论 | 第29-43页 |
| ·小波理论的发展 | 第29页 |
| ·小波变换和多分辨分析 | 第29-31页 |
| ·多分辨分析 | 第29-30页 |
| ·连续小波变换和离散小波变换 | 第30-31页 |
| ·高维情况下小波分析的缺陷 | 第31页 |
| ·图像的 Curvelet 变换分析 | 第31-37页 |
| ·Brushlet 和Ridgelet | 第32-33页 |
| ·Curvelet | 第33-37页 |
| ·Curvelet 变换用于图像处理实验分析 | 第37-42页 |
| ·尺度的划分 | 第37页 |
| ·Coarse，Fine 层次的Curvelet 系数 | 第37-38页 |
| ·特征分析 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于 Curvelet 和 PCNN 的医学图像融合 | 第43-61页 |
| ·图像融合的融合规则 | 第43-49页 |
| ·基于像素特性的融合规则 | 第43-44页 |
| ·基于区域特性量测的融合规则 | 第44-46页 |
| ·基于小波变换的CT 与MRI 图像融合 | 第46-48页 |
| ·基于Curvelet 的CT 与MRI 图像融合 | 第48-49页 |
| ·PCNN 的工作原理和特征 | 第49-57页 |
| ·PCNN 神经元标准模型及其简化模型 | 第50-53页 |
| ·PCNN 工作原理 | 第53页 |
| ·PCNN 特性分析 | 第53-56页 |
| ·基于 PCNN 的融合规则 | 第56-57页 |
| ·基于曲线波和PCNN 的CT 与MRI 图像融合 | 第57-60页 |
| ·基于 Curvelet 和 PCNN 的医学图像融合算法和步骤 | 第57-59页 |
| ·图像融合实验及结果分析 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 在读期间研究成果 | 第69-70页 |
