针对传统互信息(MI)图像配准容易产生局部极值的问题,提出一种基于交叉累计剩余熵(CCRE)的多谱磁共振图像配准方法.首先,将参考和浮动图像压缩至5位和7位灰度级;然后,采用哈宁窗Sinc插值计算5位灰度图像的CCRE,并用Brent算法搜索CCRE得到预配准的变换参数;最后,从该变换参数出发,采用部分体积(PV)插值计算7位灰度图像的CCRE,用Powell算法进行优化,得到最终的变换参数.实验结果表明,该方法的鲁棒性相比直接采用PV插值的CCRE配准得到提高;配准时间比直接采用哈宁窗Sinc插值的CCRE配准节省了90%左右,且配准精度有所提高.该方法兼顾了鲁棒性、效率和精度,适合用于多谱图像配准.

针对大气中细颗粒物(PM2.5)浓度预测的问题，提出一种预测模型。首先，通过引入综合气象指数综合考虑风力、湿度、温度等因素；然后，结合实际二氧化硫（SO2）浓度、二氧化氮（NO2）浓度、一氧化碳（CO）浓度和PM10浓度等，构成特征向量；最后，利用特征向量和PM2.5浓度数据来建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型。经2013年城市A和城市B环境监测中心的数据预测分析表明，引入综合气象指数后预测的准确性提高，误差降低近30%。说明该模型能够较为准确地预测PM2.5浓度，并具有较高的泛化能力。此外还分析了PM2.5浓度与住院率、医院门诊量的关系，发现了它们的高度相关性。

针对各向同性扩散易于造成图像边缘等特征区域的模糊以及相干增强扩散易于在图像背景区域内产生伪条纹的问题，提出了一种根据磁共振成像（MRI）图像莱斯噪声分布特点来对其进行降噪的加权扩散算法。该算法以MRI图像背景区域的莱斯噪声方差作为区分MRI图像背景区域和感兴趣的边缘特征区域二者特征差异的阈值。基于该阈值，该算法构造了一个加权函数，并用该函数对各向同性扩散和相干增强扩散进行加权。加权函数根据图像在不同结构区域的变化，自适应地调整两种扩散的权值，从而充分发挥两种扩散的优势并克服各自的不足。实验结果表明，该算法在峰值信噪比（PSNR）及平均结构相似度（MSSIM）的评价上优于一些经典算法。因此，该算法的降噪及保护、增强边缘的能力更为优越。