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基于小波变换的医学图像融合技术研究

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基于小波变换的医学图像融合技术研究
论文目录
 
摘要第1-3 页
Abstract第3-6 页
第一章 引言第6-12 页
  · 课题研究的目的和意义第6-7 页
  · 图像融合技术的研究现状第7-9 页
  · 图像融合技术的应用第9-10 页
    · 常用图像的特点第9-10 页
    · 融合技术在各领域的应用第10 页
  · 研究的工作和目的第10-12 页
第二章 图像融合的理论基础及应用第12-26 页
  · 图像融合技术的特点与难点第12 页
  · 图像融合中的层次第12-15 页
  · 典型图像融合方法第15-18 页
    · 基于IHS(Intensive-hue-Saturation)的图像融合方法第15-16 页
    · 基于PCA(Principle Component Analysis)的图像融合方法第16-17 页
    · 乘法复合法第17 页
    · Brovey变换第17-18 页
    · 高通滤波法HPF第18 页
  · 像素级图像融合方法第18-20 页
    · 简单图像融合方法第18-19 页
    · 基于塔形分解(比率塔、Laplace塔形分解等)的图像融合方法第19 页
    · 基于小波变换(Wavelet Transformation)的图像融合方法第19-20 页
  · 医学图像融合的分类及特点第20-22 页
    · 医学图像融合的概念第21 页
    · 医学图像融合系统的分类第21 页
    · 医学图像融合的步骤及主要特点第21-22 页
    · 医学图像融合的发展前景第22 页
  · 图像融合质量评价标准第22-26 页
    · 主观评价第22-23 页
    · 客观评价第23-25 页
    · 综合评价第25-26 页
第三章 小波变换(Wavelet Transform)的理论基础第26-38 页
  · 小波理论的起源和发展第26 页
  · 小波变换第26-30 页
    · 小波的定义第26-27 页
    · 小波函数及小波变换的特点第27-28 页
    · 连续小波(Continued Wavelet Transform)变换第28-29 页
    · 离散小波(Discrete Wavelet Transform)变换第29 页
    · 频率离散化--二进小波(Dyadic Wavelet)第29-30 页
    · 时域离散化--框架第30 页
  · 多尺度分析方法第30-38 页
    · 多分辨率分析(MRA)的定义和特点第31 页
    · 尺度函数(Scale Functions)和尺度空间(Scale Space)第31-33 页
    · 经典的Mallat算法第33-35 页
    · 应用小波变换的图像融合第35-36 页
    · 融合规则第36-38 页
第四章 一种改进的基于区域特征的医学图像融合方法第38-46 页
  · 小波系数第38-39 页
  · 互补的MRI和CT图像第39 页
  · 医学图像的配准第39-40 页
  · 一种改进的基于区域特征的图像融合-DOC(Degree of Dependence)第40-42 页
  · 融合算法和融合规则第42-44 页
  · 实验结果和评价第44-45 页
  · 结论第45-46 页
第五章 一种改进的基于提升算法的医学图像融合第46-52 页
  · 差值提升小波分解第46 页
  · 差值提升小波重构第46-47 页
  · 基于提升算法的小波融合规则第47-49 页
    · 低频子带融合规则第48-49 页
    · 高频子带融合规则第49 页
  · 实验结果和评价第49-51 页
  · 结论第51-52 页
第六章 总结与展望第52-53 页
参考文献第53-57 页
致谢第57-58 页
攻读硕士学位期间的研究成果第58-59 页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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