【摘 要】
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文中应用模糊数学的原理，采用构造隶属函数的方法，在实现二值图像数学形态学基本算法的基础上，结合人工神经网络的方法实现了一种更为灵活的数学形态学运算．该方法不仅能实现传统
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文中应用模糊数学的原理，采用构造隶属函数的方法，在实现二值图像数学形态学基本算法的基础上，结合人工神经网络的方法实现了一种更为灵活的数学形态学运算．该方法不仅能实现传统的数学形态学的基本运算，而且通过选取适当的权值和阈值还可以实现除噪、滤波、边缘检测等更复杂的运算．
In this paper, based on the principle of fuzzy mathematics, the method of constructing membership function is used to realize a more flexible mathematical morphology operation based on the realization of the basic algorithm of binary image mathematical morphology combined with artificial neural network. This method not only can realize the basic arithmetic of traditional mathematical morphology, but also can realize more complex operations such as noise removal, filtering and edge detection by selecting appropriate weights and thresholds.
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