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基于小波变换的医学图像增强和配准技术研究
中文名称: 基于小波变换的医学图像增强和配准技术研究
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论文编号: 4142981收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research of Medical Image Enhancement and Registration Based on Wavelet Transform Technology
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 应用数学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 小波变换 医学图像 图像增强 配准 互信息 遗传算法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 小波变换是一种多分辨率分析方法,它在时频域均可表征信号的局部特征,是一种时间窗和频率窗均可改变的时频局部化分析方法.它可(略)对象的任何细节.本文主要讨论了两类基于小波变换的医学图像处理技术: 基于小波变换的图像增强,能在不同尺度级上,对感兴趣的频率分量采取不同的处理(略)更灵活、有效,层次感强,并且在突出图像细节特征的同时,能有效抑制噪声的影响.因此,它是种有效的医学图像(略)于小波变换的图像配准,主要利用不同层次的近似图像的特征信息,利用相似性测度和优化算法,寻找最佳的配准参数.由于各分辨率下,图像的像素个数不同,我们从最低分辨率开始,计算量逐渐增大,最低分辨率的配准参数直接影响后面的准确性. 基于小波变换的医学(略),首先对图像进行反比例加权平均法去除图像的噪声,然后对图像做小波变换,对所有的高频子带做Haar变换,在此基础上,再针对不同分解层次的高、低频系数使用不同的增强系数进行增强,以获得更丰富的高频信息.最后对重构图像进行灰度线性变换,以丰富图像的灰度信息.实验表明,(略)出物体的边缘轮廓,达到了增强图像的目的. 基于小波变换的医学图像配准方法,首先...
Wavelet transform has(omitted) of space/frequency multiresolution analysis. Wavelets offer a frequency/time representation of data that al(omitted)me(respectively, space) adaptive filtering, reconstruction and smoothing. It ca(omitted) any details of the analysis. A novel image enhancement approach and (omitted)ve image registration approach were proposed in this paper. The method based on wavelet transform of image enhancement, may adopt different forms of (omitted)to the different scale and differ...
目录:
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
创新点摘要第7-10页
第1章 绪论第10-15页
  ·关于医学图像增强和配准的研究意义第10-11页
    ·医学图像增强第10-11页
    ·医学图像配准第11页
  ·关于医学图像增强和配准的研究现状第11-13页
    ·医学图像增强第11-12页
    ·医学图像配准第12-13页
  ·本文的组织结构第13-15页
第2章 小波变换第15-30页
  ·Haar 变换第15-16页
  ·多分辨分析第16-19页
    ·平方可积空间第16-18页
    ·Haar 多分辨分析第18-19页
  ·离散小波变换第19-23页
    ·卷积计算第20-21页
    ·Mallat 算法第21-23页
  ·图像的小波变换第23页
  ·二维离散小波变换第23-27页
    ·图像小波变换的频率特性第23-25页
    ·图像 Mallat 算法步骤和描述第25-27页
  ·简化的多小波变换第27-28页
  ·本章小结第28-30页
第3章 预处理第30-36页
  ·直方图第30-31页
    ·直方图均衡化第30-31页
    ·非线性直方图均衡化第31页
  ·图像去噪第31-33页
    ·软阈值法去除噪声第31-32页
    ·邻域平均法去除噪声第32页
    ·中值滤波去除噪声第32-33页
  ·去噪图像质量评价的方法第33-34页
    ·图像质量的主观评价第33页
    ·图像质量的客观评价第33-34页
  ·仿真实验第34-35页
  ·本章小结第35-36页
第4章 图像刚体变换,互信息和优化方法第36-42页
  ·刚体变换第36页
  ·互信息第36-39页
    ·互信息的定义第36-37页
    ·互信息方法第37-38页
    ·互信息方法的应用第38-39页
  ·优化算法在图像配准中的应用第39-41页
    ·遗传算法基本思想第39-40页
    ·遗传算法在本文应用第40-41页
    ·遗传算法优越性第41页
  ·本章小结第41-42页
第5章 基于小波变换的医学图像增强第42-46页
  ·医学图像增强第42页
  ·基于简化多小波变换的增强算法原理第42-44页
    ·反距离加权平均法去噪第42-43页
    ·系数增强第43页
    ·重构图像第43-44页
    ·算法步骤第44页
  ·仿真实验第44-45页
  ·本章小结第45-46页
第6章 基于小波变换的医学图像配准第46-53页
  ·医学图像配准第46-47页
    ·基本思想第46-47页
    ·基本步骤第47页
  ·基于小波变换的配准算法原理第47-48页
    ·刚体变换公式第47页
    ·插值处理第47-48页
    ·算法步骤第48页
  ·仿真实验第48-52页
  ·本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-60页
发表文章目录第60-61页
致谢第61-62页
详细摘要第62-73页
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