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，见表。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。表获取的配准参数平均值第组参数名称水平位移垂直位移放大倍数旋转角互信息值配准耗时参数值顺时针表获取的配准参数平均值第二组参数名称水平位移垂直位移放大倍数旋转角互信息值配准耗时参数值顺时针本实验在平台上用联合频率直方图的方法来求取互信息，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，而相关性大的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。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。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，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，在论文的写作过程中遇到了无数的困难和障碍，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的帮求政府在理念上向法治化市场化和民主化转变，以此指导公共行政，并最终在制度表述上和执法实践中真正体现法治精神。其次，从全能行政文化向有限行政文化的转变。全能行政文化认为，政府是全能的积极的行为主体，社会是散漫无度的，是被动的对象客体政府有责任包揽它有能力做的切社会事务。在全能行政文化的影响下，形成了政府无所不管政府权力无限的管理格局，最终因为政府提取公共财力的调动资源能力的有限性与其所承担责任的无限性使政府处于管不好管欲，树立起社会利益至上的服务宗旨，并通过社会控制养市场经济的意识，改变吃大锅饭父爱主义只讲收益不讲投入等计划经济体制下的观念，逐步树立科技意识竞争意识成本意识效能意识开放意识进取意识等观念，建立健全与市场经济接轨旨在确立有限有效政府的制度。第三，从管制行政文化向服务行政文化的转变。管制型行政文化从传统的管制型行政体制演变而来，适合于集权型的管理方式。在这体制下，政府是全能的，具有无所不包的行政责任，政府与社会的关系是控制与被控制领导与被领导的关系。随着现代市场机制的建立与运行，传统的管制型行政失去了意义，企业和民众成为市场和社会的主体，政府权力受到限制，从而，提倡政府转变职能，实行小政府大服务，增强政府对社会的服务意识与服务行为，从管制型行政向服务型行政转变，已经成为必然趋势。在我国目前条件下，要实现管制行政文化向服务行政文化的转变，需要健全行政民主监督机制，提高行政管理活动的公开性和透明度，由黑箱行政模式转为公开性行政模式，使政府部门按照定的制度法规程序行使公共权力，从而使全体社会成员可以有效地监督政府行为。通过公开的行政模式这玻璃屋实现法治行政文化和服务行政文化在广大行政人员中的内化。想,半殖民地半封建社会历史条件下的奴化买办思想以及资产阶级腐朽思想，坚持以邓小平同志改革开放，建设有中国特色社会主义理论为指导，建立有时代特色的社会主义新型行政思想。同时，要积极吸收借鉴中外历史上切优秀的行政思想，如中国古代行政思想中的经世致用自强不息天下为公的思想，近现代西方法治实效的思想以及不断更新的管理思想和管理理论。如侧重制度结构研究的早期组织理论，侧重人的社会心理关系研究的行为科学组织理论，侧重社会整体联系研究的系统论组织理论等，着重培养现代化行政管理需要的创造性开拓性的行政思想，使整个行政思想朝着高效开拓开放法制的方向发展。第二，更新观念随着我国社会主义市场经济的发展，原有的以统服从为主要依法行政建设法治政府。党员和干部特别是领导干部要成为遵守宪法和法律的模范，是建设社会主义政治文明的基本要求。物质利益观。市场经济的发展，激发了人们对利益的追求利益的实现是通过各市场经济主体以独立身份参与市场竞争来实现的。因而人们追求物质利益和金钱，便无可厚非。有鉴于此，我们在构建公共行政价值观时，方面要注重人们的物质利益，让人们在实现自身利益满足自身需求的同时，创造巨大的社会财富，推动经济和社会各方面的发展另方面，必须强调权力文明，排除在权力上的任何私有估，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，见表。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。表获取的配准参数平均值第组参数名称水平位移垂直位移放大倍数旋转角互信息值配准耗时参数值顺时针表获取的配准参数平均值第二组参数名称水平位移垂直位移放大倍数旋转角互信息值配准耗时参数值顺时针本实验在平台上用联合频率直方图的方法来求取互信息，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，而相关性大的