隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展,圖像配準(zhǔn)技術(shù)逐漸引起各界的廣泛關(guān)注,已在多個(gè)領(lǐng)域得到大量研究及應(yīng)用,如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)診斷、自動(dòng)跟蹤定位、人臉識(shí)別、圖像三維重建等。圖像配準(zhǔn)是將同一場(chǎng)景的兩幅或多幅圖像的相同內(nèi)容進(jìn)行匹配疊加的過(guò)程。本文著重研究在實(shí)際臨床醫(yī)學(xué)中具有重要意義的眼底視網(wǎng)膜圖像配準(zhǔn)算法。眼底視網(wǎng)膜圖像是診斷糖尿病,青光眼,高血壓,冠心病等疾病的重要依據(jù)。如果將兩張不同時(shí)間或者不同模態(tài)的同一患者的眼底視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行配準(zhǔn),就可以為醫(yī)生提供病變組織或器官的多種互補(bǔ)信息,從而為醫(yī)生診斷病情提供更全面的依據(jù)。雖然研究人員已經(jīng)做了大量工作,但是眼底視網(wǎng)膜圖像配準(zhǔn)技術(shù)仍然有很大的提升空間。本文首先介紹了眼底視網(wǎng)膜圖像配準(zhǔn)研究的背景和意義,其次分析了眼底視網(wǎng)膜圖像配準(zhǔn)的研究現(xiàn)狀,然后針對(duì)眼底視網(wǎng)膜圖像配準(zhǔn)中的一些關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了較為深入的研究,提出了一些新的思路和算法。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1、針對(duì)配準(zhǔn)算法在面對(duì)特征搜索空間較大的情況時(shí),算法運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題,本文提出了一種基于分叉點(diǎn)和SURF算法的彩色眼底視網(wǎng)膜圖像配準(zhǔn)算法。該算法由三個(gè)步驟組成:特征篩選提取,特征匹配,和估計(jì)變換模型。首先,我... 

【文章來(lái)源】：廣西師范大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 眼底視網(wǎng)膜圖像配準(zhǔn)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于區(qū)域的圖像配準(zhǔn)方法
        1.2.2 基于特征的圖像配準(zhǔn)方法
        1.2.3 混合方法
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文章節(jié)安排
第2章 圖像配準(zhǔn)理論基礎(chǔ)
    2.1 圖像配準(zhǔn)原理
    2.2 圖像配準(zhǔn)方法分類(lèi)
    2.3 圖像配準(zhǔn)的幾何變換模型
    2.4 圖像配準(zhǔn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于分叉點(diǎn)和SURF算法的彩色眼底視網(wǎng)膜圖像配準(zhǔn)算法
    3.1 SURF算法基本原理
        3.1.1 構(gòu)建Hessian矩陣
        3.1.2 構(gòu)建尺度空間
        3.1.3 特征點(diǎn)定位
        3.1.4 特征點(diǎn)主方向分配及描述子生成
        3.1.5 特征點(diǎn)匹配
    3.2 分叉點(diǎn)提取
    3.3 算法設(shè)計(jì)
        3.3.1 圖像預(yù)處理
        3.3.2 基于分叉點(diǎn)和SURF的圖像配準(zhǔn)算法
    3.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)
        3.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于RANSAC算法優(yōu)化的彩色眼底視網(wǎng)膜圖像配準(zhǔn)
    4.1 問(wèn)題分析
    4.2 RANSAC算法原理
        4.2.1 算法數(shù)學(xué)推導(dǎo)
        4.2.2 算法基本思想
    4.3 算法設(shè)計(jì)
    4.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)
        4.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)SURF的快速圖像配準(zhǔn)算法[J]. 胡旻濤,彭勇,徐赟.  傳感器與微系統(tǒng). 2017(11)
[2]數(shù)字圖像處理的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)研究[J]. 吳國(guó)榮.  中國(guó)新通信. 2017(03)
[3]基于局部特征的圖像融合算法評(píng)價(jià)[J]. 張軒,陳偉靜,徐仰彬.  電子制作. 2013(16)
[4]非采樣Contourlet域內(nèi)的區(qū)域?qū)Ρ榷葓D像融合[J]. 王樂(lè)山,李華鋒,阿主拉且.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2010(35)
[5]檢查眼底監(jiān)測(cè)全身疾病[J]. 謝培英.  養(yǎng)生大世界（B版）. 2007(09)
[6]數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用與展望[J]. 岳洪偉,李揚(yáng),蔡肯,岳偉亞.  影像技術(shù). 2006(02)

博士論文
[1]基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的醫(yī)學(xué)圖像處理理論與方法研究[D]. 趙于前.中南大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于圖像匹配的目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 李瓊.西安電子科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3034442