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声明
第一章绪论
1.1引言
1.2医学图像配准的概念
1.3医学图像配准的主要方法
1.3.1基于像素或体素的配准方法
1.3.2基于特征的配准方法
1.4基于特征的医学图像配准过程
1.4.1图像相似性特征提取
1.4.2图像配准建模
1.4.3最优化图像配准
1.5本文主要工作及文章结构
第二章图像特征提取
2.1几种常用的边缘检测算子
2.1.1 Roberts算子
2.1.2 Sobel算子
2.1.3 Prewitt算子
2.1.4 Gauss-Laplace算子
2.1.5 Canny算子
2.1.6边缘检测算子实验结果比较
2.2数学形态学
2.2.1腐蚀与膨胀
2.2.2开启与闭合
2.2.3数学形态学方法提取图像边缘
2.3基于小波变换多尺度分析的图像边缘及特征点提取方法
2.3.1小波及小波变换
2.3.2连续小波变换
2.3.3离散小波变换和二进小波
2.3.4多分辨率分析
2.3.5离散小波变换的设计
2.3.6 Mallat快速算法
2.3.7图像小波变换的分解
2.3.8基于小波多尺度积的图像边缘及特征点提取
2.3.9实验结果
2.4本章小结
第三章配准优化算法
3.1 Powell算法
3.2 Brent算法
3.3 GA算法
3.4 PSO算法
3.4.1惯性权重(inertia weight)的引入
3.3.2收缩因子(constriction factor)的引入
3.3.3粒子群优化算法与遗传算法比较
3.5 QPSO算法
3.6 Powell与QPSO混合算法(PQPSO)
3.7算法性能比较
3.7.1算法流程
3.7.2轮廓跟踪算法
3.7.3外围轮廓特征点的提取
3.7.4代价函数
3.7.5二维刚体变换
3.7.6图像插值方法
3.7.7实验结果分析
3.8本章小结
第四章相似性测度
4.1基于特征的配准
4.2基于互信息的配准
4.2.1互信息法的理论基础
4.2.3归一化的互信息量
4.2.4互信息配准的优点及不足
4.3基于小波多尺度积特征点互信息的医学图像配准
4.3.1轮廓特征点互信息
4.3.2基于小波多尺度积特征点互信息的配准方法
4.3.3算法流程
4.3.4实验结果分析
4.4基于边界距离场互信息的医学图像配准
4.4.1距离变换
4.4.2基于边界距离场互信息的配准方法
4.4.3算法流程
4.4.4实验结果分析
4.5本章小结
第五章总结与展望
5.1总结
5.2展望
致 谢
参考文献
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文