【摘 要】
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数学形态学兴起于20世纪60年代,是一种新型的非线性算子,它着重研究图像的几何结构,由于视觉信息理解都是基于对象几何特性的,因此它更适合视觉信息的处理和分析,这类相互作
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数学形态学兴起于20世纪60年代,是一种新型的非线性算子,它着重研究图像的几何结构,由于视觉信息理解都是基于对象几何特性的,因此它更适合视觉信息的处理和分析,这类相互作用由两种基本运算腐蚀和膨胀及它们的组合运算来完成.这是经典的图像处理所不能及的,同时数学形态学所使用的各种变换大都具有并行、局部、实时、快速及易于硬件实现的特性,再加上形态运算具有升维性质,使得形状描述非常简洁,因而在图像分析、视觉和模式识别领域获得广泛的应用,是目前非线性数字信号处理学科研究的热点课题.由于非线性理论和算法的复杂性、多样性,形态学用于图像处理尚未形成系统的设计方法,也缺乏深入的理论分析,这一领域的研究还不完善,有大量的工作需要完成,为了跟踪国际前沿,发展中国的非线性信号处理技术,进一步研究形态学理论和应用技术及非常必要而有实际意义的.该论文主要研究了形态学在灰度和彩色图像中滤波及边缘提取两方面的应用.主要研究内容包括:1、为了提高形态滤波器的适应性,该文提出了一种新型的全方位多角度自适应形态滤波器,在滤除椒盐、高斯及混合噪声并保持图像细节方面取得了令人满意的效果.2、形态滤波器的性能很大程度上取决于结构元及形态算子的选择,为了使形态滤波器具备智能性,能够适应图像情况的改变,该文提出了一种用遗传算法实现形态学滤波器优化的算法.3、形态学在彩色图像中的应用也是研究的重点之一,在研究了各种彩色形态学处理方法的基础上,该文提出了一种彩色矢量柔性形态变换,并实现彩色图像的边缘检测.4、该文将柔性形态学与模糊彩色形态学模型相结合,提出了一种新的模糊柔性彩色形态学模型,能较好的去除彩色图像中的脉冲噪声.
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