基于SIFT特征点描述子的腹腔镜图像配准研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-19页 |
| 1.1.1 计算机辅助手术技术概述 | 第11-12页 |
| 1.1.2 计算机辅助手术技术组成及流程 | 第12-13页 |
| 1.1.3 计算机辅助手术技术的关键技术 | 第13-18页 |
| 1.1.4 腹腔镜手术及其图像配准技术特点 | 第18-19页 |
| 1.1.5 小结 | 第19页 |
| 1.2 图像配准技术国内外发展现状 | 第19-21页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2.3 存在的主要问题 | 第21页 |
| 1.3 主要工作与结构 | 第21-23页 |
| 第2章 图像配准基本理论与方法研究 | 第23-33页 |
| 2.1 图像配准技术概述 | 第23页 |
| 2.2 图像配准分类 | 第23-24页 |
| 2.2.1 按空间维数 | 第23页 |
| 2.2.2 按空间变换特性 | 第23-24页 |
| 2.2.3 按成像模式 | 第24页 |
| 2.2.4 按基准特性 | 第24页 |
| 2.2.5 按参数求解方式 | 第24页 |
| 2.3 图像配准的一般步骤 | 第24-32页 |
| 2.3.1 特征提取 | 第24-25页 |
| 2.3.2 特征匹配 | 第25-30页 |
| 2.3.3 空间变换 | 第30-31页 |
| 2.3.4 重采样插值运算 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于特征的描述子配准算法研究 | 第33-48页 |
| 3.1 特征点提取 | 第33-37页 |
| 3.1.1 Moravec算子 | 第33页 |
| 3.1.2 Harris算子 | 第33-35页 |
| 3.1.3 SUSAN算子 | 第35-37页 |
| 3.2 基于SIFT的特征点描述子配准算法原理 | 第37-43页 |
| 3.2.1 尺度空间关键点检测 | 第37-40页 |
| 3.2.2 特征描述子形成 | 第40-43页 |
| 3.2.3 SIFT特征向量匹配 | 第43页 |
| 3.3 特征提取方法对比分析 | 第43-47页 |
| 3.3.1 三种特征提取方法性能分析 | 第43-47页 |
| 3.3.2 SIFT配准算法优点及部分性能分析 | 第47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于SIFT的改进配准算法研究 | 第48-64页 |
| 4.1 传统SIFT算法的讨论 | 第48页 |
| 4.2 基于SIFT的改进算法 | 第48-52页 |
| 4.2.1 特征描述子降维处理 | 第48-50页 |
| 4.2.2 描述子匹配策略优化 | 第50-52页 |
| 4.3 改进算法的试验结果及分析 | 第52-63页 |
| 4.3.1 改进SIFT算法原理图 | 第52页 |
| 4.3.2 试验仿真结果及分析 | 第52-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第71-72页 |
| 附录B (攻读学位期间参加的科研项目) | 第72页 |
