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基于GPU硬件加速的医学图像融合研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
目录第9-12页
第1章 绪论第12-23页
    1.1 医学图像融合技术概述第12-13页
    1.2 医学图像融合在医疗中的应用第13-14页
        1.2.1 解剖成像图像融合的应用第13页
        1.2.2 解剖成像图像与功能图像融合的应用第13-14页
        1.2.3 图像融合在放射医疗中的应用第14页
    1.3 医学图像融合的技术研究第14-18页
        1.3.1 医学图像数据融合前预处理技术概述第14-15页
        1.3.2 医学图像配准技术概述第15-16页
        1.3.3 医学图像融合技术概述第16-17页
        1.3.4 融合后体绘制方法概述第17-18页
    1.4 可编程图形处理器概述第18-21页
        1.4.1 GPU的发展历程第18-20页
        1.4.2 GPU的局限性第20页
        1.4.3 GPGPU技术研究和应用现状第20-21页
    1.5 论文的研究内容与章节安排第21-23页
第2章 频域非下采样轮廓波变换算法第23-32页
    2.1 频域非下采样金字塔(FNSP)算法第24-26页
    2.2 频域方向滤波器组的构造第26-29页
    2.3 频域多孔算法实现第29-30页
    2.4 小结第30-32页
第3章 GPGPU技术基础第32-47页
    3.1 GPGPU技术的硬件基础第32-34页
        3.1.1 OpenGL介绍第32页
        3.1.2 IEEE标准的实数纹理第32-33页
        3.1.3 离屏渲染与render-to-texture技术第33页
        3.1.4 帧缓冲区复制第33-34页
    3.2 GPGPU编程的基本概念第34-38页
        3.2.1 数组即纹理第34-36页
        3.2.2 内核即着色器第36页
        3.2.3 运算即绘制第36-37页
        3.2.4 乒乓技术第37-38页
    3.3 GPU程序的调试技巧第38-42页
        3.3.1 GLIntercept第39-40页
        3.3.2 OpenGL标准查错函数第40-41页
        3.3.3 逻辑错误调试策略第41-42页
    3.4 GPU程序的优化策略第42-45页
        3.4.1 充分利用GPU的并行性第42-43页
        3.4.2 避免着色器中的重复计算第43页
        3.4.3 使用优化总线带宽第43-44页
        3.4.4 调整显存访问模式第44页
        3.4.5 其他优化方法第44-45页
    3.5 小结第45-47页
第4章 频域非下采样轮廓波变换算法在GPU上的实现第47-57页
    4.1 GPU上的FFT算法实现第47-50页
        4.1.1 DFT的数学原理第47-48页
        4.1.2 FFT的数学原理第48-49页
        4.1.3 FFT算法的GPU实现第49-50页
        4.1.4 GPU与CPU平台上的FFT算法时间比较第50页
    4.2 频域非下采样金字塔算法在GPU上的实现第50-51页
    4.3 频域方向滤波器组构建在GPU上的实现第51-54页
        4.3.1 频域方向滤波器组的构建方式第51-52页
        4.3.2 数据存储方式第52-53页
        4.3.3 频域非下采样轮廓波变换第53-54页
    4.4 试验结果和讨论第54-55页
    4.5 本章小结第55-57页
第5章 基于GPU加速的交互式三维绘制技术第57-65页
    5.1 三维体数据第57页
    5.2 三维体数据绘制技术概述第57-58页
    5.3 Ray Casting算法优化第58-60页
        5.3.1 光线提前终止算法第59页
        5.3.2 减少光线投射数目第59页
        5.3.3 空体元跳过技术第59-60页
    5.4 基于GPU加速的Ray Casting体绘制技术第60-62页
    5.5 体绘制交互技术第62-64页
        5.5.1 体数据的部分绘制第62-63页
        5.5.2 任意裁剪面显示技术第63-64页
    5.6 小结第64-65页
第6章 基于GPU加速的医学图像融合技术第65-74页
    6.1 图像融合算法第65-67页
        6.1.1 低频融合规则第65-66页
        6.1.2 高频融合规则第66-67页
    6.2 GPU下的融合算法实现第67页
    6.3 不同融合结果比较第67-71页
        6.3.1 融合效果评价方法第67-68页
        6.3.2 融合精度比较第68-70页
        6.3.3 融合速度比较第70-71页
    6.4 三维体数据融合结果第71-73页
    6.5 小结第73-74页
第7章 总结与展望第74-76页
    7.1 全文总结第74页
    7.2 医学图像融合领域的发展和展望第74-76页
参考文献第76-79页
致谢第79-80页
攻读学位期间发表的学术论文目录第80-82页

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