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简介
本书共8章。第1章阐述了图像配准的基本概念、分类及发展状况；第2章主要介绍医学图像和遥感影像的成像原理及特性；第3章详细阐述图像配准中点、线、边缘等特征空间的检测原理及其Matlab实现源代码；第4章详细介绍平移变换、旋转变换、缩放变换等搜索空间的基本技术及其Matlab实现源代码；第5章讨论最近邻、双线性、立方卷积、PV等插值法的实现机制及其Matlab源代码；第6章详细介绍进退法、黄金分割法、抛物线法、Brent方法等线性搜索算法和Powell算法、遗传算法、蚁群算法等优化算法的主要技术及其Matlab编程实现；第7章讨论图像配准中相似性度量的相关技术；第8章给出了一个多模医学图像配准的实例。此外，在附录中还以大篇幅详细介绍了本书中使用的工具箱函数及Matlab 7.0图像处理工具箱函数，以方便读者查询使用，从而更加有效地应用Matlab进行图像配准的研究。
目录
第1章 绪论
1.1 图像配准原理
1.2 图像配准的基本框架
1.3 配准方法分类
1.4 常用的图像配准技术
1.5 图像配准与融合的意义
1.6 图像配准与融合技术的应用
第2章 数字图像
2.1 X线影像
2.2 CT影像
2.3 MRI检查技术
2.4 SPECT成像
2.5 PET成像
2.6 超声成像
2.7 SPOT影像
第3章 特征空间
3.1 点检测
3.2 线检测
3.3 Hough变换
3.4 边缘检测
第4章 搜索空间
4.1 平移变换
4.2 旋转变换
4.3 缩放变换
4.4 综合变换
第5章 灰度级插值技术
5.1 最近邻插值法
5.2 双线性插值法
5.3 立方卷积插值法
5.4 PV插值法
第6章 搜索策略
6.1 一维搜索算法
6.2 Powell算法
6.3 遗传算法
6.4 蚁群算法
第7章 相似性度量
7.1 最大互信息测度
7.2 AM测度
第8章 图像配准实例
8.1 配准算法
8.2 Matlab编程实现
8.3 程序运行界面及结果
附录A 本书使用的工具箱函数
附录B Matlab 7.0图像处理工具箱函数
参考文献
1.1 图像配准原理
1.2 图像配准的基本框架
1.3 配准方法分类
1.4 常用的图像配准技术
1.5 图像配准与融合的意义
1.6 图像配准与融合技术的应用
第2章 数字图像
2.1 X线影像
2.2 CT影像
2.3 MRI检查技术
2.4 SPECT成像
2.5 PET成像
2.6 超声成像
2.7 SPOT影像
第3章 特征空间
3.1 点检测
3.2 线检测
3.3 Hough变换
3.4 边缘检测
第4章 搜索空间
4.1 平移变换
4.2 旋转变换
4.3 缩放变换
4.4 综合变换
第5章 灰度级插值技术
5.1 最近邻插值法
5.2 双线性插值法
5.3 立方卷积插值法
5.4 PV插值法
第6章 搜索策略
6.1 一维搜索算法
6.2 Powell算法
6.3 遗传算法
6.4 蚁群算法
第7章 相似性度量
7.1 最大互信息测度
7.2 AM测度
第8章 图像配准实例
8.1 配准算法
8.2 Matlab编程实现
8.3 程序运行界面及结果
附录A 本书使用的工具箱函数
附录B Matlab 7.0图像处理工具箱函数
参考文献
图像配准技术及其MATLAB编程实现
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