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第1章 绪言1

1.1 相关性定量研究1

1.2 图像来源及应用背景4

1.3 本书的主要内容及章节安排6

第2章 数学预备知识9

2.1 随机变量9

2.1.1 随机试验9

2.1.2 概率10

2.1.3 随机变量10

2.2 相关系数11

2.2.1 随机变量的数学期望和方差11

2.2.2 相关系数12

2.2.3 相关系数的分析13

2.3 信息量与信息熵13

2.3.1 信息量13

2.3.2 信息熵14

2.4 互信息15

2.4.1 条件熵15

2.4.2 互信息16

2.5 本章小结16

第3章 非线性相关系数18

3.1 线性相关信息熵的定义及其性质19

3.2 线性相关信息熵举例22

3.3 非线性相关系数及其性质25

3.4 本章小结31

第4章 非线性相关信息熵32

4.1 非线性相关信息熵的定义32

4.2 非线性相关信息熵的性质33

4.3 非线性相关信息熵的实例及结果分析36

4.3.1 线性自回归模型36

4.3.2 洛伦兹模型39

4.3.3 数字仿真及验证40

4.4 本章小结44

第5章 相关性度量在超谱图像融合中的应用46

5.1 超谱图像及其相关处理46

5.2 基于小波变换的超谱图像融合模型51

5.3 基于线性权值算法及图像能量特征的超谱图像融合54

5.4 基于递归子空间融合的超谱数据维数压缩56

5.4.1 递归子空间融合方案56

5.4.2 实验及结果分析59

5.5 融合结构对图像融合性能的影响66

5.5.1 超谱图像融合的结构66

5.5.2 融合结构对性能影响的分析67

5.5.3 仿真及结果分析69

5.6 本章小结71

第6章 基于信息度量的图像融合方法性能评估75

6.1 图像融合方法性能评估框架75

6.2 基于相关性试题的性能评估方案77

6.2.1 方案描述77

6.2.2 示例78

6.3 基于信息变化量的性能评估方案80

6.3.1 方案描述80

6.3.2 示例82

6.3.3 信息偏差分析的误差83

6.4 超谱图像融合方法性能评估实验84

6.5 图像融合性能评估方法的比较93

6.6 本章小结97

第7章 相关性度量在图像压缩中的应用研究98

7.1 图像压缩的性能评估方法99

7.2 基于相关性度量的图像压缩方法评价100

7.3 实验及结果101

7.4 图像压缩中压缩程度的确定109

7.4.1 基于JPEG 2000和非线性相关系数的压缩方案109

7.4.2 仿真验证110

7.5 本章小结113

第8章 相关性度量在医学图像配准中的应用114

8.1 医学图像配准的概念114

8.2 基于NCC的医学图像刚体配准119

8.3 仿真123

8.4 本章小结137

第9章 相关性度量在超声图像去噪中的应用139

9.1 医学超声图像的散斑噪声模型140

9.2 各向异性扩散算法141

9.3 基于直角坐标系扩散算法的降噪方案144

9.3.1 多方向中值滤波算法145

9.3.2 方向分离的扩散方式149

9.3.3 基于边缘信赖度的参数调整151

9.3.4 基于非线性相关系数的停止条件155

9.4 仿真158

9.5 本章小结163

第10章 相关性度量在医学图像分割评价中的应用165

10.1 基于分割信息熵的分割评价166

10.1.1 分割信息熵166

10.1.2 基于分割信息熵的评价方法167

10.1.3 评价实例168

10.2 基于区域相关熵的分割评价171

10.2.1 基于区域相关熵的评价方法171

10.2.2 评价实例173

10.3 评价实验及结果分析175

10.4 本章小结180

参考文献181

名词索引188