邻域灰度与空间特征相结合的互信息配准方法研究

针对互信息配准方法存在受噪声影响大、忽略空间信息会引起配准误差的问题,提出一种结合邻域灰度及空间几何特征的互信息相似性测度计算方法。该测度计算方法利用了待配准图像间的灰度互信息,同时又充分结合了邻域内像素间的几何距离及灰度变化关系。在互信息计算时,图像中每个像素的灰度值由其邻域内像素的灰度值按照距离及灰度变化关系分配不同的权值共同得到。实验结果表明,与归一化互信息和梯度互信息法配准结果相比,该方法得到的配准精度更高,抗高斯噪声干扰性能更好。

自适应水平集模型在云图弱边界分割的应用

针对云图复杂且形态多变、边缘模糊,若利用单一分割模型进行云图的自动分割无法兼顾分割速度和分割精度的问题,提出了一种新的自适应水平集算法的云图分割方法。该算法根据零水平集上每一点所在邻域的灰度变化程度为其自动建立能量模型。运用改进后的算法,闭合曲线对边界分明的区域收敛迅速,对云图弱边界的区域降低收敛步径。实验结果表明,提出的新水平集图像分割算法能够有效实现对全天空云图弱边界的分割,提高了感兴趣区域云点识别的准确率。