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多模态医学图像融合研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第11-13页
    1.3 论文结构安排第13-14页
第二章 医学图像融合概述第14-23页
    2.1 医学图像格式及其分类第14-16页
        2.1.1 DICOM格式标准的确立第14页
        2.1.2 DICOM标准的信息模型第14-15页
        2.1.3 医学图像的分类第15-16页
    2.2 医学图像融合基本步骤第16-18页
    2.3 医学图像融合常用方法分类第18-19页
    2.4 医学图像融合的质量评价第19-23页
第三章 多模态医学图像预处理及分割第23-36页
    3.1 概述第23-24页
    3.2 医学图像的预处理第24-26页
        3.2.1 邻域平均法第25-26页
        3.2.2 中值滤波法第26页
    3.3 医学图像分割第26-31页
        3.3.1 阈值分割第27-28页
        3.3.2 边缘检测分割第28-30页
        3.3.3 区域分割第30-31页
    3.4 基于活动线交互式的医学图像分割第31-35页
        3.4.1 交互式分割第31-32页
        3.4.2 基于活动线的交互式分割实现第32-33页
        3.4.3 实验结果第33-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第四章 基于DCT的医学图像融合及其改进方法第36-51页
    4.1 基于DCT变换的医学图像融合第36-39页
        4.1.1 DCT理论介绍第36-37页
        4.1.2 基于DCT变换的图像融合具体步骤第37-39页
    4.2 基于DCT和方差的医学图像融合方法第39-43页
        4.2.1 DCT +方差理论介绍第39-40页
        4.2.2 基于DCT +方差的医学图像融合具体步骤第40-43页
    4.3 基于DCT和AC系数的医学图像融合方法第43-46页
        4.3.1 DCT + AC系数理论介绍第43-44页
        4.3.2 DCT + AC系数医学图像融合步骤第44-46页
    4.4 实验结果和性能度量第46-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第五章 基于DCT + Graph Cuts多模态医学图像融合第51-59页
    5.1 Graph Cuts算法理论第51-54页
    5.2 基于DCT和GC的医学图像融合第54-56页
        5.2.1 基于DCT和GC的医学图像融合理论介绍第54-55页
        5.2.2 基于DCT和GC的医学图像融合步骤第55-56页
    5.3 实验结果和性能度量第56-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 基于DCT的医学图像融合伪彩色处理第59-64页
    6.1 概述第59页
    6.2 Toet伪彩色融合处理方法第59-61页
    6.3 基于DCT特征判别的伪彩色融合处理方法第61-62页
    6.4 基于DCT + GC的伪彩色融合算法仿真实现第62-63页
    6.5 本章小结第63-64页
第七章 总结与展望第64-66页
    7.1 全文总结第64-65页
    7.2 不足与展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
附录:作者在读期间发表的论文及参加的科研项目第71-72页
详细摘要第72-74页

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