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基于特征点的CT体数据配准技术研究

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基于特征点的CT体数据配准技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-23页
  1.1 课题背景与意义第11-12页
  1.2 CT体数据获取、显示及其特点第12-15页
    1.2.1 CT体数据获取第12-13页
    1.2.2 CT体数据显示第13页
    1.2.3 CT体数据特点第13-15页
  1.3 图像配准技术第15-17页
  1.4 国内外研究现状第17-20页
    1.4.1 特征点检测算法第17-18页
    1.4.2 特征点描述算法第18-19页
    1.4.3 特征点匹配算法第19-20页
  1.5 课题研究内容及结构安排第20-23页
第二章 针对CT体数据的三维中心环绕特征快速检测算法第23-35页
  2.1 特征点检测算法第23-29页
    2.1.1 三维DoG检测子第23-26页
    2.1.2 三维SURF检测子第26-28页
    2.1.3 三维空间多尺度特征点检测算法计算量分析第28-29页
  2.2 三维中心环绕特征快速检测算法第29-32页
    2.2.1 三维中心环绕特征检测子和图像尺度空间生成第30-31页
    2.2.2 三维Harris边缘判定准则第31-32页
    2.2.3 特征点检测的评价标准第32页
  2.3 实验结果及分析第32-34页
  2.4 本章小结第34-35页
第三章 基于三维二值特征描述的CT体数据特征点匹配算法第35-49页
  3.1 基于梯度分布的特征点描述子第35-39页
    3.1.1 三维SIFT描述子第36-38页
    3.1.2 三维SURF描述子第38-39页
  3.2 基于特征点空间位置关系的特征描述子第39-40页
  3.3 基于三维二值特征描述的特征点匹配算法第40-45页
    3.3.1 二值特征描述子第40-41页
    3.3.2 针对CT体数据的三维二值特征描述子第41-44页
    3.3.3 特征点匹配第44-45页
  3.4 实验结果及分析第45-48页
  3.5 本章小结第48-49页
第四章 基于GPU的CT体数据配准算法加速及拼接软件实现第49-59页
  4.1 GPU和CUDA模型第49-52页
  4.2 基于CUDA的三维中心环绕特征点检测算法加速第52-54页
    4.2.1 特征点检测算法并行性分析第52-53页
    4.2.2 尺度空间生成过程CUDA并行程序设计第53-54页
    4.2.3 特征点搜索及边缘点抑制过程CUDA并行程序设计第54页
  4.3 实验结果及分析第54-55页
  4.4 CT体数据拼接软件实现第55-57页
  4.5 本章小结第57-59页
第五章 总结与展望第59-61页
  5.1 工作总结第59页
  5.2 后续工作展望第59-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-67页
作者简历第67页

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