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基于特征点的二维心脏超声图像匹配与运动跟踪
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 引言第9页
    1.2 课题研究背景与意义第9-14页
        1.2.1 医学超声图像的基本原理第9-12页
        1.2.2 MATLAB简介第12页
        1.2.3 心脏四腔运动及二维超声心动图第12-14页
    1.3 国内外发展状况第14页
    1.4 本文研究内容第14-17页
第2章 超声图像预处理第17-27页
    2.1 图像滤波的常用方法第17-23页
        2.1.1 线性-均值滤波第18-19页
        2.1.2 非线性-中值滤波第19-20页
        2.1.3 自适应-维纳滤波第20-21页
        2.1.4 三种滤波的对比分析第21-23页
    2.2 基于特征点的去除噪声处理第23-25页
        2.2.1 基于特征点去除噪声的依据第23页
        2.2.2 基于特征点去噪处理的实验分析第23-25页
    2.3 本章小结第25-27页
第3章 心脏超声图像特征点的提取第27-41页
    3.1 背景简介第27页
    3.2 图像特征的描述第27-30页
        3.2.1 点特征第27-28页
        3.2.2 边缘特征第28页
        3.2.3 局部特征第28页
        3.2.4 全局特征第28-29页
        3.2.5 空间关系特征第29-30页
    3.3 超声图像斑点第30页
    3.4 特征点提取方法第30-38页
        3.4.1 Forstner算法第30-34页
        3.4.2 SUSAN角点检测法第34-38页
    3.5 实验对比与分析第38-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第4章 SIFT算法综述第41-55页
    4.1 SIFT基本算法第41-52页
    4.2 PCA-SIFT第52-53页
    4.3 本章小结第53-55页
第5章 心脏超声图像特征点的匹配与跟踪第55-71页
    5.1 SIFT算法的特征点匹配第55-61页
        5.1.1 朴素最近邻搜索第56-57页
        5.1.2 K-D树算法第57-58页
        5.1.3 BBF算法第58-59页
        5.1.4 特征点匹配结果第59-61页
    5.2 SIFT算法的特征点跟踪第61-70页
        5.2.1 跟踪起点的选取第61-64页
        5.2.2 斑点轨迹的运动分析第64-70页
        5.2.3 斑点轨迹跟踪补充第70页
    5.4 本章小结第70-71页
第6章 总结和展望第71-73页
    6.1 总结第71页
    6.2 展望第71-73页
参考文献第73-75页
致谢第75页

 
论文编号BS2478611,这篇论文共75
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