基于互信息的医学图像配准技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·选题背景及意义 | 第9页 |
| ·医学图像配准技术的研究现状 | 第9-10页 |
| ·目前图像配准存在的问题 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 图像配准原理 | 第12-25页 |
| ·概述 | 第12-13页 |
| ·图像配准过程及主要技术 | 第13-15页 |
| ·图像配准方法分类 | 第15-16页 |
| ·图像配准算法的评估 | 第16-17页 |
| ·图像配准中的空间变换 | 第17-21页 |
| ·平移变换 | 第17-18页 |
| ·旋转变换 | 第18-20页 |
| ·缩放变换 | 第20-21页 |
| ·相似性测度 | 第21页 |
| ·优化算法 | 第21-22页 |
| ·灰度级插值算法 | 第22-24页 |
| ·最近邻插值法 | 第22-23页 |
| ·双线性插值 | 第23-24页 |
| ·PV插值法 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 配准预处理中的图像去噪 | 第25-33页 |
| ·图象的噪声 | 第25-26页 |
| ·常见噪声的分类 | 第25-26页 |
| ·小波去噪原理 | 第26-28页 |
| ·多小波变换 | 第26-27页 |
| ·基于多小波变换的阈值去噪算法 | 第27-28页 |
| ·多小波阈值降噪算法改进 | 第28-32页 |
| ·算法改进原理 | 第28-29页 |
| ·算法仿真实验 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 图像粗配准中的边缘提取 | 第33-45页 |
| ·常用的边缘检测算子 | 第33-37页 |
| ·基于小波变换的边缘检测 | 第37-41页 |
| ·小波边缘检测原理 | 第37-38页 |
| ·阈值选取 | 第38-39页 |
| ·边缘检测方法及实验结果分析 | 第39-41页 |
| ·矩和主轴法 | 第41-42页 |
| ·粗配准实验 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 最优化搜索算法 | 第45-61页 |
| ·互信息的定义及性质 | 第45-49页 |
| ·互信息的定义 | 第45-47页 |
| ·归一化互信息 | 第47页 |
| ·基于Shannon熵的互信息 | 第47-48页 |
| ·基于Renyi熵的互信息 | 第48-49页 |
| ·局部极值的成因分析 | 第49页 |
| ·Powell算法 | 第49-51页 |
| ·基本的Powell算法 | 第50页 |
| ·改进的Powell算法 | 第50-51页 |
| ·遗传算法 | 第51-56页 |
| ·基本遗传算法 | 第51-53页 |
| ·遗传算法的优缺点 | 第53页 |
| ·论文改进的自适应遗传算法 | 第53-56页 |
| ·论文改进的最优保存策略 | 第56页 |
| ·改进自适应遗传算法实验 | 第56-59页 |
| ·实验结果分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 图像粗配准与基于互信息的图像配准实验仿真 | 第61-70页 |
| ·算法步骤 | 第61页 |
| ·算法仿真实验 | 第61-69页 |
| ·配准过程中参数设置 | 第62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的学术论文 | 第76-77页 |
