1、圖像配準是計算機視覺和模式識別領域中的一項重要課題，在遙感探測、醫(yī)學成像和基于多傳感器融合的目標識別等領域中都有著廣泛的應用價值。氣象云圖非剛性配準是校正其非剛性畸變的有效手段，配準效果的好壞直接影響到融合后的氣象云圖的效果。 針對氣象云圖非剛性畸變產生的原因，本文深入的研究了醫(yī)學圖像非剛性配準算法，在此基礎上確立了采用基于灰度的Demons算法和基于B樣條FFD模型的非剛性配準算法來實現(xiàn)氣象云圖的非剛性配準，并對相關算法進行了

2、一定的改進。 針對分時成像的氣象云圖在灰度上的連續(xù)性，本文采用了基于灰度的Demons算法進行氣象云圖的非剛性配準的研究。針對。Demons算法的不足，通過對已有文獻資料的研究，給出了一種改進的Demons算法。該算法利用參考圖像的灰度梯度、浮動圖像的灰度梯度以及互信息梯度來決定浮動圖像每個像素的移動，經過一系列的圖像配準實驗，從主觀上和客觀參數(shù)評價上，證明了較原有的Demons配準算法，本文給出的改進算法具有更高的配準精度。