基于特征向量的图像配准算法分析及其在医学超声图像中的应用
| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-20页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·课题研究现状 | 第14-18页 |
| ·本文的研究工作和内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 医学图像配准概述 | 第20-29页 |
| ·图像配准的概念 | 第20-22页 |
| ·图像配准技术的发展历史及主要分类 | 第22-24页 |
| ·医学超声图像配准 | 第24-28页 |
| ·超声的物理特性 | 第25页 |
| ·超声成像的基本原理 | 第25-27页 |
| ·超声图像配准现状 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于特征向量的配准方法 | 第29-57页 |
| ·HAMMER算法 | 第29-44页 |
| ·能量函数 | 第29-31页 |
| ·特征向量组成及计算 | 第31-33页 |
| ·形变配准机制 | 第33-39页 |
| ·算法概要 | 第39-40页 |
| ·特征向量的机器学习方法 | 第40-41页 |
| ·基于直方图的特征向量 | 第41-44页 |
| ·Modified HAMMER算法 | 第44-47页 |
| ·算法分析与实验仿真 | 第47-56页 |
| ·算法分析 | 第47-49页 |
| ·各类医学图像实验结果 | 第49-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于特征向量的超声图像配准方法 | 第57-73页 |
| ·超声图像特征提取 | 第57-64页 |
| ·超声斑点的统计建模 | 第58-59页 |
| ·斑点噪声分布的信息论测度 | 第59-62页 |
| ·基于噪声分布的参数特征提取 | 第62-64页 |
| ·超声图像配准 | 第64-72页 |
| ·特征向量组成分析 | 第64-65页 |
| ·实验结果及讨论 | 第65-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第83-84页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第84页 |
