| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·医学图像配准研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·医学图像配准技术发展及现状 | 第12-14页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 第2章 医学图像配准理论及方法 | 第17-35页 |
| ·医学图像配准的定义及数学模型 | 第17-18页 |
| ·配准方法分类 | 第18-19页 |
| ·图像配准的关键技术 | 第19-33页 |
| ·特征提取 | 第20-21页 |
| ·空间几何模型 | 第21-25页 |
| ·特征匹配 | 第25-26页 |
| ·优化策略 | 第26-29页 |
| ·图像插值 | 第29-33页 |
| ·配准结果客观评价指标 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 双树复小波变换 | 第35-49页 |
| ·小波变换原理 | 第35-41页 |
| ·小波变换的定义 | 第35-37页 |
| ·多分辨率分析 | 第37-38页 |
| ·图像的小波变换 | 第38-40页 |
| ·小波变换的优点 | 第40-41页 |
| ·双树复小波变换 | 第41-46页 |
| ·双树复小波结构 | 第42-43页 |
| ·双树复小波变换特性 | 第43-45页 |
| ·图像的双树复小波变换 | 第45-46页 |
| ·双树复小波用于多尺度特征点检测 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 小生境粒子群算法 | 第49-57页 |
| ·粒子群算法原理 | 第49-53页 |
| ·基本粒子群算法 | 第49-51页 |
| ·粒子群算法特点 | 第51-52页 |
| ·粒子群算法用于图像配准 | 第52-53页 |
| ·小生境粒子群优化算法 | 第53-55页 |
| ·NPSO用于图像配准 | 第55-56页 |
| ·本文算法的优势 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于双树复小波与小生境粒子群算法的医学图像配准 | 第57-69页 |
| ·图像预处理 | 第57-59页 |
| ·基于Hausdorff距离的特征匹配 | 第59-61页 |
| ·传统的Hausdorff距离的定义 | 第60页 |
| ·部分Hausdorff距离 | 第60页 |
| ·基于平均距离值的Hausdorff距离 | 第60页 |
| ·阈值Hausdorff距离 | 第60-61页 |
| ·基于仿射变换的粗配准 | 第61-62页 |
| ·基于B样条小波弹性变形模型的配准 | 第62-65页 |
| ·B样条变形函数 | 第63-64页 |
| ·图像插值 | 第64-65页 |
| ·基于双树复小波与小生境粒子群的医学图像配准 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第69-85页 |
| ·双树复小波特性分析实验 | 第69-73页 |
| ·刚性配准实验 | 第73-76页 |
| ·非刚性配准实验 | 第76-84页 |
| ·基于仿射模型的配准 | 第76-80页 |
| ·基于B样条弹性形变模型的图像配准 | 第80-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第7章 结论与展望 | 第85-87页 |
| ·结论 | 第85-86页 |
| ·展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目及发表的论文 | 第93页 |