| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 医学图像融合技术发展与研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 多模态医学图像融合存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 医学图像融合基本理论 | 第19-30页 |
| 2.1 多模态图像基本知识 | 第19-20页 |
| 2.1.1 CT图像 | 第19页 |
| 2.1.2 MRI图像 | 第19-20页 |
| 2.1.3 PET图像 | 第20页 |
| 2.1.4 SPECT图像 | 第20页 |
| 2.2 多模态医学图像融合层次 | 第20-22页 |
| 2.3 像素级多模态医学图像融合 | 第22-25页 |
| 2.3.1 空间域的医学图像融合方法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 变换域的医学图像融合方法 | 第24-25页 |
| 2.4 融合图像评价体系 | 第25-29页 |
| 2.4.1 主观评价 | 第25页 |
| 2.4.2 客观评价 | 第25-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于NSCT变换的自适应多模态医学图像融合算法 | 第30-45页 |
| 3.1 非下采样轮廓波变换（NSCT） | 第30-34页 |
| 3.1.1 非下采样金字塔滤波器组 | 第31-33页 |
| 3.1.2 非下采样方向滤波器组 | 第33-34页 |
| 3.2 遗传优化算法（GENNETIC ALGORITHM，GA） | 第34页 |
| 3.3 基于非下采样剪切波变换的自适应医学图像融合算法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 低频子带融合规则 | 第35-37页 |
| 3.3.2 高频子带融合规则 | 第37-38页 |
| 3.3.3 适应度函数的选择 | 第38页 |
| 3.4 实验仿真及分析 | 第38-44页 |
| 3.4.1 灰度图像融合 | 第39-41页 |
| 3.4.2 彩色图像融合 | 第41-44页 |
| 3.5 结论 | 第44-45页 |
| 第四章 非下采样剪切波变换医学图像融合 | 第45-59页 |
| 4.1 NSST变换 | 第45-47页 |
| 4.1.1 剪切波 | 第46页 |
| 4.1.2 NSST实现 | 第46-47页 |
| 4.2 脉冲耦合神经网络 | 第47-48页 |
| 4.3 粒子群优化算法 | 第48-50页 |
| 4.4 基于NSST变换的融合算法 | 第50-53页 |
| 4.4.1 融合框架 | 第50-51页 |
| 4.4.2 低频系数融合规则 | 第51页 |
| 4.4.3 高频子带融合规则 | 第51-53页 |
| 4.4.3.1 视觉敏感度系数 | 第51-52页 |
| 4.4.3.2 低相似高频子带融合规则 | 第52-53页 |
| 4.4.3.3 高相似高频子带图像 | 第53页 |
| 4.5 实验仿真 | 第53-57页 |
| 4.5.1 实验仿真步骤 | 第53-54页 |
| 4.5.2 灰度图像融合 | 第54-55页 |
| 4.5.3 彩色图像融合 | 第55-57页 |
| 4.6 结论 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 展望研究 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 硕士期间研究成果及参与项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
