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第一章 绪论1

1.1 多模态图像信息融合技术1

1.2 多模态图像的配准7

1.2.1 图像配准的定义7

1.2.2 图像配准的应用9

1.3 本书的组织结构11

第二章 图像配准的方法及过程13

2.1 图像配准方法分类13

2.1.1 图像特征13

2.1.2 搜索空间14

2.1.3 搜索策略14

2.2 基于灰度信息的图像配准方法15

2.3 变换域的图像配准方法19

2.4 基于特征的图像配准方法24

2.5 仿射变换与刚体变换31

2.5.1 仿射变换31

2.5.2 刚体变换33

2.6 本章小结33

第三章 几种基于灰度信息的配准方法35

3.1 引言35

3.2 几种常见的多模态图像成像机理35

3.2.1 多模态遥感图像成像机理35

3.2.2 常见的多模态遥感图像37

3.2.3 多模态医学图像成像机理38

3.2.4 常见的多模态医学图像43

3.3 几种基于灰度信息的配准方法44

3.3.1 划分灰度一致性方法45

3.3.2 基于Shannon熵的配准方法47

3.3.3 相关比配准法50

3.3.4 比方差配准法52

3.4 图像配准测度的一致性分析52

3.5 空间灰度相关性对配准测度的影响分析62

3.6 本章小结68

第四章 基于信息熵配准法的讨论71

4.1 引言71

4.2 几种配准测度的性能分析71

4.3 互信息配准测度中空间信息的缺失74

4.4 重叠面积和配准测度的关系分析77

4.4.1 一元线性回归及相关性检验78

4.4.2 配准实验85

4.5 互信息配准的一种改进算法88

4.5.1 方法88

4.5.2 配准实验90

4.6 本章小结96

第五章 多模态图像配准中的插值方法97

5.1 引言97

5.2 最近邻插值98

5.3 双线性插值98

5.4 三次卷积插值算法100

5.5 不同插值算法的误差分析104

5.6 三次卷积插值中的边界条件问题讨论107

5.7 部分体积插值111

5.8 互信息配准中插值方法的影响分析和改进111

5.8.1 线性插值法的局部极值112

5.8.2 部分体积插值法的局部极值113

5.8.3 改进方法一120

5.8.4 改进方法二123

5.8.5 改进方法的实验结果125

5.9 本章小结126

参考文献128