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