第一章绪论
1.1概述
1.2医学图像配准的发展现状
1.2.1医学图像配准的基本过程
1.2.2医学图像配准方法的分类
1.2.3医学图像配准的主要方法
1.2.4医学图像配准的准确性评估
1.2.5医学图像融合技术及应用
1.2.6CT与MRI图像的成像特点
1.3课题内容及重点难点
1.3.1课题内容
1.3.2课题重点
1.3.2课题难点
1.4开发工具简介
1.4.1软件环境
1.4.2硬件环境
1.5数据来源
第二章配准代价函数及图像重采样算法研究
2.1引言
2.2配准代价函数
2.2.1图像的二维直方图
2.2.2互信息
2.3配准变换模型
2.4图像重采样算法
2.4.1插值算法
2.4.2图像变换策略
第三章力矩主轴法对图像的粗略配准
3.1头部实体的边缘提取
3.2力矩主轴法
3.2.1定义图像轮廓
3.2.2计算质心
3.2.3计算旋转角度
3.2.4计算缩放比例
3.3实验结果
第四章求解配准最优变换参数的最优化算法研究
4.1问题的提出与解决
4.1.1优化问题的定义
4.1.2优化问题的解决
4.2模式搜索法
4.2.1探测性移动和模式性移动
4.2.2模式搜索算法
4.3改进的模拟退火法
4.3.1模拟退火法
4.3.2改进的模拟退火法
4.4本文所采用的最优化策略
4.5算法验证
4.6 MSAM算法在图像配准中的应用
第五章整体配准算法描述及实现
5.1由“粗”到“细”的混合配准算法
5.2力矩主轴法确定粗略配准参数及个参数变化范围
5.3精细求解最优配准变换参数
5.4结论
第六章配准结果的评价
6.1配准结果评价中用到的两种配准方法
6.1.1基于图像特征点的配准算法
6.1.2基于图像轮廓的图像配准算法
6.2配准结果的评价
6.2.1已知配准变换参数的配准评价
6.2.2本文配准方法与点配准方法的比较
6.2.3本文配准方法与轮廓配准方法的比较
6.2.4本文配准方法的抗噪性能研究
6.2.5利用几种方法对配准图像进行融合
6.3总结与展望
学习期间发表的论文
附录
参考文献
致谢
