融合特征和多尺度信息的医学图像配准
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·关于医学图像配准的研究意义 | 第10-11页 |
| ·关于医学图像配准的基本框架 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 优化算法 | 第14-18页 |
| ·一维搜索算法 | 第14-15页 |
| ·黄金分割法思想 | 第14页 |
| ·黄金分割法优越性 | 第14-15页 |
| ·黄金分割法在本文应用 | 第15页 |
| ·Powell 算法 | 第15-17页 |
| ·Powell 算法思想 | 第15-16页 |
| ·Powell 算法优越性 | 第16-17页 |
| ·Powell 算法在本文应用 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 相似性度量 | 第18-24页 |
| ·欧氏距离 | 第18-20页 |
| ·欧氏距离的定义 | 第18页 |
| ·图像欧氏距离 | 第18-19页 |
| ·欧氏距离方法的应用 | 第19-20页 |
| ·互信息 | 第20-24页 |
| ·熵和互信息的定义 | 第20-21页 |
| ·图像互信息 | 第21页 |
| ·互信息的方法 | 第21-22页 |
| ·互信息的方法应用 | 第22-24页 |
| 第四章 医学图像配准中常用的特征提取方法 | 第24-37页 |
| ·医学图像特征 | 第24页 |
| ·特征点提取算子 | 第24-29页 |
| ·常见的角点提取算子 | 第24-26页 |
| ·SUSAN 算子 | 第26页 |
| ·Harris 算子 | 第26-28页 |
| ·算法的实验结果比较 | 第28页 |
| ·SUSAN 算子和 Harris 算子的比较 | 第28-29页 |
| ·边缘特征提取算子 | 第29-34页 |
| ·常见的一阶边缘提取算子 | 第29-31页 |
| ·拉普拉斯高斯算子 | 第31页 |
| ·Canny 算子 | 第31-32页 |
| ·算法的实验结果比较 | 第32-34页 |
| ·主轴法 | 第34页 |
| ·基于特征的配准算法原理 | 第34-35页 |
| ·仿真实验 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于小波变换的医学图像配准 | 第37-46页 |
| ·小波变换 | 第37-39页 |
| ·小波函数 | 第37-38页 |
| ·连续小波变换 | 第38页 |
| ·离散小波变换 | 第38-39页 |
| ·多分辨分析 | 第39-40页 |
| ·图像的小波变换 | 第40页 |
| ·Mallat 算法 | 第40-43页 |
| ·Mallat 算法的定义 | 第40页 |
| ·Mallat 算法步骤 | 第40-43页 |
| ·基于小波变换的配准算法流程 | 第43-44页 |
| ·仿真实验 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 基于图像特征和小波变换的医学图像配准 | 第46-50页 |
| ·医学图像配准 | 第46-47页 |
| ·基本思想 | 第46-47页 |
| ·配准流程 | 第47页 |
| ·仿真实验 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 发表文章目录 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 详细摘要 | 第56-64页 |
