声明
摘要
1．1 课题研究背景及意义
1．2 国内外研究和发展现状
1．3 论文主要工作与组织结构
第2章 基于马尔可夫随机场的图像配准模型
2．1 图像配准与标签问题
2．1．1 图像配准的数学模型
2．1．2 形变场的约束方法
2．2 基于团分解模型的势函数
2．2．1 一元团与数据项
2．2．2 二元团与平滑约束
2．2．3 高阶马尔可夫随机场与多元团约束
2．3 图像配准的算法框架
2．4 本章小结
第3章 基于张量模型的高阶马尔科夫随机场中的图像配准方法
3．1 图像配准的张量模型
3．1．1 指派矩阵
3．1．2 张量模型
3．2 对称张量高阶乘幂法
3．2．1 乘幂法与高阶乘幂法
3．2．2 仅施加列约束的高阶乘幂法
3．2．3 高阶乘幂法的典范型与混合型
3．3 张量的构造
3．3．1 各向同性的马尔可夫随机场
3．3．2 辅助函数
3．4 对称张量的稀疏表示
3．4．1 马尔可夫随机场的同质性
3．4．2 复合同质性马尔可夫随机场
3．5 弱拓扑保持的图像配准
3．5．1 弱拓扑约束
3．5．2 仿真结果及分析
3．6 本章小结
第4章 提出的算法在肺部4D CT图像配准中的应用
4．1 多分辨率处理策略
4．2 多级处理策略
4．3 在DIR-Lab数据集上的仿真实验
4．3．1 辅助函数的选取
4．3．2 目标配准误差
4．4 本章小结
第5章 总结与展望
附录
参考文献
致谢
