摘要 | 第1-9页 |
ABSTRACT | 第9-19页 |
第一章 引言 | 第19-28页 |
·什么是图像配准 | 第20-22页 |
·图像配准的应用 | 第22-25页 |
·本文的内容安排 | 第25-26页 |
·本文的主要工作 | 第26页 |
参考文献 | 第26-28页 |
第二章 医学图像配准方法分类 | 第28-41页 |
·引言 | 第28-30页 |
·配准算法的分类 | 第30-38页 |
·基于特征空间的分类 | 第32-33页 |
·基于象素的配准算法 | 第32页 |
·基于变换的配准算法 | 第32-33页 |
·基于特征的配准算法 | 第33页 |
·基于搜索空间的分类 | 第33-35页 |
·局部模型 | 第34页 |
·全局模型 | 第34页 |
·半局部模型 | 第34-35页 |
·基于代价函数的分类 | 第35-36页 |
·基于相关的方法 | 第35页 |
·基于概率的方法 | 第35-36页 |
·利用正则化项的配准 | 第36页 |
·按搜索方法分类 | 第36-38页 |
·直接求解 | 第36-37页 |
·穷尽搜索 | 第37页 |
·动态规划 | 第37页 |
·偏微分方程 | 第37页 |
·多维优化算法 | 第37页 |
·多分辨率算法 | 第37-38页 |
·小结 | 第38页 |
参考文献 | 第38-41页 |
第三章 基于B样条的多分辨率配准算法 | 第41-49页 |
·均匀B样条的性质 | 第41-43页 |
·离散B样条滤波器 | 第43-44页 |
·多分辨率算法 | 第44-47页 |
·小结 | 第47页 |
参考文献 | 第47-49页 |
第四章 基于刚—弹性变换的医学图像多分辨率配准算法 | 第49-73页 |
·简介 | 第49-50页 |
·基于B样条的刚—弹性变形模型 | 第50-58页 |
·变形函数 | 第50-51页 |
·多分辨率图像 | 第51-52页 |
·图像插值 | 第52页 |
·基函数的选择 | 第52-54页 |
·从刚性变换到弹性变换 | 第54-55页 |
·算法的改进 | 第55-57页 |
·目标函数及其优化算法 | 第57-58页 |
·实验结果及分析 | 第58-71页 |
·刚性人工变形配准试验 | 第58-60页 |
·真实医学图像配准试验 | 第60-71页 |
·人工变形 | 第60页 |
·无噪声图像试验结果 | 第60-69页 |
·有噪声图像配准结果 | 第69-71页 |
·结论 | 第71页 |
参考文献 | 第71-73页 |
第五章 基于先验知识和Markov随机场模型的医学图像弹性配准方法 | 第73-92页 |
·简介 | 第73-74页 |
·Markov随机场基本理论 | 第74-80页 |
·邻域系统与势团 | 第75-77页 |
·Markov随机场 | 第77-78页 |
·Gibbs随机场与Markov-Gibbs等效性 | 第78-79页 |
·多级逻辑模型 | 第79-80页 |
·基于B样条的弹性变形模型 | 第80-81页 |
·变形函数 | 第80-81页 |
·图像插值 | 第81页 |
·利用先验知识基于马尔可夫模型的配准算法 | 第81-85页 |
·马尔可夫模型 | 第82-84页 |
·优化方法 | 第84-85页 |
·试验结果 | 第85-89页 |
·结论 | 第89-90页 |
参考文献 | 第90-92页 |
第六章 基于模糊集的医学图像弹性配准方法 | 第92-104页 |
·简介 | 第92-93页 |
·模糊理论的基本概念 | 第93-95页 |
·模糊理论的产生和发展 | 第93页 |
·基本概念 | 第93-95页 |
·传统的基于互信息量的配准算法 | 第95-96页 |
·基于Parzen窗的概论密度函数估计 | 第95页 |
·优化算法 | 第95-96页 |
·基于模糊集的配准算法 | 第96-99页 |
·基于灰度的模糊互信息量 | 第96-98页 |
·模糊集的定义 | 第96页 |
·模糊集的概率、模糊嫡和模糊互信息量 | 第96-97页 |
·模糊嫡的不同定义 | 第97-98页 |
·优化算法 | 第98页 |
·基于空间模糊的多分辨率算法 | 第98-99页 |
·模糊集的定义 | 第98页 |
·利用模糊集实现多分辨率算法 | 第98-99页 |
·实验结果 | 第99-101页 |
·结论 | 第101-102页 |
参考文献 | 第102-104页 |
第七章 结论 | 第104-106页 |
攻读学位期间成果 | 第106-107页 |
致谢 | 第107-108页 |
学位论文原创性声明 | 第108页 |
学位论文版权使用授权书 | 第108页 |