红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像，本文采用了最大互信息算法，结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设，不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘，可以使得图像匹配精度提高，还能改善局部极值的问题，再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率，可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化，匹配精度得

图像分割是一种重要的图像分析技术，对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。分水岭算法是基于数学形态学理论的图像分割算法，但是对噪声敏感且存在过分割的现象。为提高图像分割效果，本文通过对影像进行滤波处理，用改进的快速区域合并算法优化分水岭算法进行影像分割。-In this work a technique for cloud detection and classification from MSG–SEVIRI (Meteosat Second Generation–Spinning