海图信息的压缩与恢复

用形态学方法对海图信息进行压缩和恢复，然后用游程编码对骨架进行编码和解码，达到用最少的空间存储最多的信息。     

基于灰度对比图与最大熵的钢轨图像分割

针对CCD相机采集的钢轨表面图像灰度不均、过度曝光、噪声过大等导致的一维最大熵法无法准确分割缺陷的问题,提出一种将灰度对比图和形态学重构相结合,再用最大熵法进行分割的图像分割算法。首先求得钢轨图像的灰度对比图,接着将灰度对比图经过形态学开-闭重构获得钢轨背景图像,然后将背景图像与灰度对比图相减,得到包含缺陷的差分图,最后将差分图用最大熵法进行分割。实验表明,提出的灰度対比图法能够很好地缓解光照不均,过度曝光对检测带来的影响,形态学开-闭重构不仅能够获得所需的背景模型还能抑制一定的噪声,该算法简单、有效、鲁棒性较高,分割精度可以达到90%。     

一种低信噪比环境下的基音检测方法

噪声是低信噪比环境下影响基音检测准确率的主要因素之一,为此提出一种基于形态学滤波和小波变换相结合的基音检测方法。该方法首先用形态学滤波器滤除噪声,突出基音。然后在小波域利用Teager能量算子区分清、浊音,通过浊音小波系数模的极大值提取基音。实验结果表明,在信噪比较小时该方法也能准确地检测出语音信号的基音,与传统的基音检测方法相比,该方法有较强的抗噪性。     

基于纹理分类与局部分水岭的肝脏轮廓提取

腹部CT图像中肝脏区域提取是医学图像分割中的难点之一。本文基于多尺度分析的思想,提出将肝脏区域的粗分割与肝脏轮廓精细定位相结合的方法解决肝脏分割的算法复杂性和分割精度的矛盾。试验结果表明本文提出的算法除具有较高的分割精度和较低的计算复杂性之外,还适用于不同层次的腹部CT(Computed Tomography)图像中肝脏区域的提取,为肝脏的三维重建和疾病诊断奠定了基础。     

矢量型电子河道图岸线提取方法研究

为快速准确获取河道岸形线的数据,生成缺乏岸线数据资料的河道矢量型轮廓图,提出一种通过处理雷达图像获取矢量型电子河道图岸形线数据的方法。采用了数学形态学方法实施对雷达图像处理,主要的处理过程包括:雷达图像灰度处理,灰度雷达图像转变为二值图像,二值雷达图像的滤波处理,在以上处理过程的基础上构造了数学形态学结构元素,实施对河道岸线提取,并矢量化处理了离散点。在二值化过程中提出新的方法,针对雷达图像的特点,依据航路规则设计了特殊的滤波过程,提出了提取河道任意边缘的方法。     

基于雷达回波相关特征的海杂波抑制方法

海杂波是影响海雷达工作性能的一个重要因素。在检测和跟踪目标之前抑制海杂波非常必要。通过对海杂波和舰船目标的幅度和相关特性的分析，根据图像分割和形态学滤波原理，从图像处理角度，提出了一种海杂波抑制方法。用实测雷达数据验证了该方法的有效性和可行性。     

排序击中与否变换在模式识别中的应用

介绍了一种识别汉字的方案。其采用形态学中排序击中与否变换，并利用可编程光电混合图象处理系统加以实现。采用该方案可准确有效地对汉字进行识别，中对给出了实验结果并对其进行了讨论。     

基于形态学探针重建算法的光栅常数评定

为了消除原子力显微镜(atomic force microscopy,AFM)在测量光栅常数时探针和噪声造成的光栅常数评定误差,利用MATLAB对不同形状参数的探针扫描图像进行仿真。分析了探针结构对扫描结果的影响,提出基于形态学探针重建算法评定光栅常数,通过标定方式和改进Garcia探针模型进行形态学探针重建来消除探针和噪声误差。实验结果表明:该算法提高了实际AFM测量光栅常数的精确度。     

基于形态学和模糊运算的新联想记忆网络：模糊形态学联想记忆网络

提出了一种新的基于形态学和模糊运算的联想记忆网络-模糊形态学联想记忆网络FMAM（Fuzzy Morphological Associative Memories）。它与经典联想记忆有显著不同，文中分析了FMAM的记忆能力以及抗腐蚀和膨胀噪声的能力。自联想FMAM具有无限存储能力，能保证完全回忆，并且回忆在一步内完成，可模糊性解释等。仿真实验验证了自联想FMAM的良好性能。     

基于灰色形态学的车牌定位技术研究

对车牌定位的各种技术及图像预处理进行了分析和比较.并提出和验证用灰色形态学与颜色掩膜相结合的方法对车牌图像进行快速定位的技术和方法.