1、“.....图脑部图像第二组图脑部图像第二组图联合灰度直方图基于小波变换的融合方法的总结根据融合之后的结果可知，利用基于小波变换的融合方法可以得到即有原图像的解剖信息又有原图像的骨骼信息的新图像，在调整小波分解层数的过程中，发现在第组中当分解层数为的时候，得到的图像最为理想，边缘清晰，细节丰富，图即为分解层数为时第组所得到的融合图像。此时的图像能够满足医学诊断的基本要求。图为第二组中得到的最佳融合图像，此时的小波分解层数为，也较为满足医学诊断的要求。图配准后的图像第组图配准后的图像第二组图融合后的新图像第组图融合后的新图像第二组表不同小波分解层数时图像的值第组小波分解层数图像值图像值表不同小波分解层数时图像的值第二组小波分解层数图像值图像值所以，本文提出的配准算法和融合算法经仿真实验证明，在定程度上可满足医学图像处理的要求。图实验获得的配准参数第组图实验获得的配准参数第二组总结与展望总结医学影像技术的发展及临床应用的实践告诉我们，面临复杂的临床问题，单独的种成像方式和技术无法单独解决所有问题，每种影像技术都有各自的优点和局限性......”。

2、“.....对多模图像进行综合利用，而后进行空间配准融合，进而得到种全新的信息图像，医生可通过研究这种全新的多功能图像，进步更清晰地观察，更准确地判断病症点的位置。本文以两幅和脑部灰度图像为例，设计了双模医学图像的配准方法。本文设计的配准方法是基于互信息的图像配准方法，以为开发环境，进行仿真实验，实现了和图像的配准，配准精度可以达到像素级。并在配准的基础上，对两幅图像进行了融合，并同时显示配准前和配准后的图像，达到了任务的要求。展望本文仅仅就基于互信息的方法对图像进行了配准融合，这在整个图像处理领域只是沧海粟，因为时间不充分以及本人对软件的不熟悉以及知识的缺乏，还有很多有意义的工作需要在此基础上继续进行。这些后续工作可以是基于互信息的配准方法是目前公认实用性最好的配准方法，但它大多所配准的都是等图像，却很少运用在光这种最常见的医疗检测中，考虑实用性，应更多得在这方面进行研究。本文应该进,致谢时光飞逝，转眼大学四年学习即将结束。回首大学学习期间的校园学习生活，在知识的海洋里汲取营养和体味获取知识的充实与喜悦，不禁感慨万千。历时将近两个月的时间终于将这篇论文写完......”。

3、“.....都在同学和老师的帮助下度过了。尤其要强烈感谢我的论文指导老师丁老师，他对我进行了无私的指导和帮助，不厌其烦的帮助进行论文的修改和改进。另外，在校图书馆查找资料的时候，图书馆的老师也给我提供了很多方面的支持与帮助。在此向帮助和指导过我的各位老师表示最中心的感谢,感谢这篇论文所涉及到的各位学者。本文引用了数位学者的研究文献，如果没有各位学者的研究成果的帮助和启发，我将很难完成本篇论文的写作。感谢我的同学和朋友，在我写论文的过程中给予我了很多你问素材，还在论文的撰写和排版灯过程中提供热情此图可以看出，融合后的图像，边缘清晰明显，即高频灰度增强，保留了图像的特点，在此基础上，也较为准确得表达了中丰富的软组织信息，且两幅图的信息的相对位置也较为准确和清楚，能达到互补的功能，达到了图像融合的目的和要求。图脑部图像第组图脑部图像第组通过配准参数图可以看出，在第组中，图像经过放大倍，顺时针旋转度，方向位移单位，方向位移单位后，两幅图像的互信息达到最大值，这时图像的配准就已经完成了，整个配准所用时间为秒。由于算法有定的误差，所以进行了多次的实验。经过多次仿真实验，得出配准参数平均值......”。

4、“.....通过配准参数图可以看出，在第二组中，图像经过放大倍，顺时针旋转度，方向位移单位，方向位移单位后，两幅图像的互信息达到最大值，这时图像的配准就已经完成了，整个配准所用时间为秒。由于算法有定的误差，所以进行了多次的实验。经过多次仿真实验，得出配准参数平均值，见表。在图像的融合方面，小波分解的层数代表着对原图像频带的分解状况，理论上，小波分解的层数越多，产生的子带也越多，在定程度上是会提高图像的融合效果，但因为上级的分解输出要作为下级的输入，可能会导致信息的丢失和错位。因此对小波分解的层数进行了层的实验，并计算出不同层数时，两张图像的值，见表。由表可看出，在第组中，当小波分解层数为时，两张图像的值趋于稳定，所以选择小波分解层数为时得到的图像作为最佳融合图像。而在第二组中，如表，当小波分解层数为时，两图像的就已经接近稳定，所以这时选择小波分解层数为时得到的图像作为最佳融合图像。这说明，对不同图像进行融合时，得到最佳融合图像的小波分解层数可能是不同的......”。

5、“.....降低了计算互信息的难度，用法作为优化算法搜索最大互信息值，提高了配准的准确性，能够自动准确地完成基于互信息法的多模医学图像配准研究。从实验结果来看，该算法成功地配准了脑部图像。该算法易于理解实现，适合用医学图像配准，特别适合于双模的医学图像配准。基于互信息配准算法总结医学图像配准算法的可靠性决定了其应用价值。个好的配准算法，当图像质量变差或数据缺损时，它对预处理和人工干预的需求增加不多，且其配准精度并不下降。从上面的实验可以得出个结论基于互信息的配准方法恰好具有上述优点，人工干预少，只依赖于图像本身的信息，不需要任何假设或先验医学知识，也不需要对图像进行特征点提取组织分类等预处理，是种自动而有效的配准算法配准的精度高，可以达到亚象素级可靠性高，对图像中的几何失真不敏感不依赖于任何成像设备，可应用于多模态医学图像配准。基于互信息的图像配准算法在些关键技术上还存在些技术问题，特别是局部极值问题。而且其配准速度与图像的相关性和图像的相互位置有关，当图像的相关性小的时候，配准所需的时间长......”。

6、“.....持续增长需求成为重庆市房地产发展巨大动力。中房指数显示，年重庆市保持了最大涨幅，从分类物业指数看，重庆市也显现了较大涨幅。市场前景重庆市位于地开发面积万平方米，同比下降累计发生土地购置费亿元，同比下降商品房竣工万平方米，同比下降月商品房销售面积万平方米，同比增长。价格趋升。根据统计局数据显示，商品房销售表现出量增价升总体态势。去年同期全市商品房销售价格均价为元平方米，今年均价为元平方米，上涨了元平方米其中住宅售价为元平方米，写字楼为元平方米，商业营业用房售价为元平方米。消费增长。重庆市房地产市场出现日渐升温市场趋势，这不仅与重庆地区地区，大量国外资金和国内资金涌入重庆，寻求投资发展，激活了重庆经济环境，带旺了人气，为重庆经济迅速发展提供了大量机遇和条件。随着国际国内实力雄厚财团公司进入重庆，国内外驻重庆机构代表处设立以及本地区迅猛发展形成个人财富，成为重庆房地产产业发展强大动力。重庆市房地产市场发育程度和价格水平与沿海城市相比存在较大差距，但发展速度较快，特别是年月设立直辖市以来，持续增长需求成为重庆市房地产发展巨大动力。中房指数显示......”。

7、“.....重庆市也显现了较大涨幅。市场前景重庆市位于长江上游，地处我国中西部结合地，为巴渝文化发源地，有文字记载历史已达多年灯箱除高成本次性，还存在灯箱内外大功率照明灯射灯使用，加大了使用成本和城市用电紧张状况。板项目系统开发现状产品介绍环保节能可再生板是用化学材料注塑成面体通透主体框架结构板，板面根据会标和广告牌面积及长短需要，相互连接而成有定工业强度展示面板。利用计算机编程对文字图画进行切分处理，文字图画进入格式化程序系统后，被处理为点阵式页面，根据点阵页面上彩点造型用化学材料注塑成字点和画点色棒，用护标准规定等。劳动安全措施各岗位操作工人结合实际工作情况，配发劳保防护用品。各转动设备均设安全防护罩。所有用电设备不带电金属外长，达到亿元以上，年预计将超过亿元。项目建设必要性及意义项目建设符合丹徒新城总体规划目前丹徒区已进入快速发展重要机遇期，发展经济必须注重可持续性和城乡和谐性，丹徒新城城市框架已经基本构建完成，下步将重点拓展城市腹地空间。城东新村安居工程所在地为丹徒新城城区中心地段，紧邻江苏省大港中学冠城国际等重要设施，该地段重要性日益凸显。项目建设属于丹司新设项目......”。

8、“.....依靠强有力项目拉动，主导产业产销占全部工业比重超过，板块经济产出继续保持高位增长态势。同时，全区抓住且好招商引资机遇，利用外资实现翻番。新加洲五星级酒店李长荣增资等外资项目加快推进，光汇造船品质汽车广场等批外资项目即将落户。丹徒新城经济开发区世业洲和谷阳等重点区域成为吸纳积聚主力军。新经济增长点竞相涌现，税源型骨干企业茁壮成长，后发优势明显。增量领跑徒新城开发建设顺利进行有着重要意义，将为进步发展提供有力硬件支持。通过安居工程理设，妥善地解决当地拆迁户居住问题，有利于推动新城征图像配准所需时间短。图脑部图像第二组图脑部图像第二组图联合灰度直方图基于小波变换的融合方法的总结根据融合之后的结果可知，利用基于小波变换的融合方法可以得到即有原图像的解剖信息又有原图像的骨骼信息的新图像，在调整小波分解层数的过程中，发现在第组中当分解层数为的时候，得到的图像最为理想，边缘清晰，细节丰富，图即为分解层数为时第组所得到的融合图像。此时的图像能够满足医学诊断的基本要求。图为第二组中得到的最佳融合图像，此时的小波分解层数为，也较为满足医学诊断的要求......”。

9、“.....本文提出的配准算法和融合算法经仿真实验证明，在定程度上可满足医学图像处理的要求。图实验获得的配准参数第组图实验获得的配准参数第二组总结与展望总结医学影像技术的发展及临床应用的实践告诉我们，面临复杂的临床问题，单独的种成像方式和技术无法单独解决所有问题，每种影像技术都有各自的优点和局限性。将利用各种成像设备检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，对多模图像进行综合利用，而后进行空间配准融合，进而得到种全新的信息图像，医生可通过研究这种全新的多功能图像，进步更清晰地观察，更准确地判断病症点的位置。本文以两幅和脑部灰度图像为例，设计了双模医学图像的配准方法。本文设计的配准方法是基于互信息的图像配准方法，以为开发环境，进行仿真实验，实现了和图像的配准，配准精度可以达到像素级。并在配准的基础上，对两幅图像进行了融合，并同时显示配准前和配准后的图像，达到了任务的要求。展望本文仅仅就基于互信息的方法对图像进行了配准融合......”。