三角范逻辑的模糊形态学分析

模糊数学形态学是由模糊逻辑和数学形态学相结合而产生的一种新理论,是模糊信息处理方法的一个重要发展．在分析现有几种模糊数学形态学的基础上,提出用三角范逻辑来统一构造模糊形态学算子的思想．并对这一设想进行了理论分析,对构造出的算子分别进行了一维、二维空间上的特性分析和计算演示．实验结果表明,模糊形态学算子应用在灰度图象上能体现传统数学形态学的性质,能平滑图象,去除噪声,还可用来进行多尺度的边界提取等．     

基于模糊算子的形态学神经网络及其应用

构造了一种模糊形态学击中／丢失算子．结合形态学神经网络，提出了一种基于模糊击中／丢失算子的模糊形态学网络，并采用模糊形态学网络实现了血涂片图像中白细胞的定位／计数．实验结果表明，这种网络可以较好地处理细胞图像处理中出现的背景干扰、细胞粘连和部分遮挡的情况．     

剩余型区间值直觉模糊差算子的统一形式

研究区间值直觉三角模和区间值直觉三角余模的性质,提出区间值直觉模糊差算子和区间值直觉余伴随对的概念,证明它们可以由左连续的三角模生成,讨论它们在区间值直觉模糊区域上的结合性和分配性,给出由左连续三角模生成的区间值直觉三角余模所伴随的剩余型区间值直觉模糊差算子的统一形式.根据区间值直觉模糊算子与模糊算子的关系,给出4类区间值直觉模糊差算子的具体形式.     

模糊蕴涵算子及其构造(Ⅲ)--由三角模或余三角模构造的模糊蕴涵算子

依三角模和余三角模的定义,证实了模糊蕴涵算子θ0～θ311中有5个是三角模、5个是余三角模,并分别找出了与这5个三角模相关的余三角模和与这5个余三角模相关的三角模.求出了3个由三角模构造的力迫蕴涵算子,5个由三角模和不可分辨蕴涵算子一起构造的模糊蕴涵算子,1个由三角模生成的蕴涵算子,1个由余三角模生成的蕴涵算子和由这5个三角模生成的传播算子.将模糊蕴涵算子θ122～θ145的表达式y(a,b)换为θ(a,1-b)后构造出模糊蕴涵算子θ146～θ169及通过求模糊蕴涵算子θ122～θ145的圈乘算子得到模糊蕴涵算子θ170～θ19.共构造出57个模糊蕴涵算子.     

一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子.该算子是以二值形态学为理论基础的,因此在处理灰度图时,文中选用了迭代阈值的方法对图像二值化,根据形态学基本算子的性质,将原有的形态学梯度算子进行改进,最后通过VC++6.0编程实现.实验结果表明将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,具有很好的去噪能力.     

一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子。该算子是以二值形态学为理论基础的,因此在处理灰度图时,文中选用了迭代阈值的方法对图像二值化,根据形态学基本算子的性质,将原有的形态学梯度算子进行改进,最后通过VC＋＋6.0编程实现。实验结果表明将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,具有很好的去噪能力。     

基于模糊算子的形态学神经网络及其应用

构造了一种模糊形态学击中/丢失算子.结合形态学神经网络,提出了一种基于模糊击中/丢失算子的模糊形态学网络,并采用模糊形态学网络实现了血涂片图像中白细胞的定位/计数.实验结果表明,这种网络可以较好地处理细胞图像处理中出现的背景干扰、细胞粘连和部分遮挡的情况.     

一种基于偏微分方程的形态学边缘检测新方法

提出一种基于偏微分方程(PDE)的形态学腐蚀算子．在边缘检测中，直接对原图像求取一阶差分，利用该形态学腐蚀算子增强边缘梯度、降低噪声的影响，突破了传统的先低通滤波后计算梯度的边缘检测思路．形态学运算不会带来边缘位置的偏移，因此能够对图像的边缘准确定位，同时具有抗噪性．将新方法的边缘检测性能和Canny算子、Log算子做了比较，结果表明提出的边缘定位方法更加准确，具有更好的抗噪性能．     

基于梯度图像的块状物体识别方法

提出了基于最小误差分割原理的石块图像分割方法。在获取分割后的二值化图像中,采用了形态学滤波算子进行去噪,然后利用二值图像投影变换,并参考石块底部阴影位置信息,辅助完成对部分场景下的石块识别和定位。     

剩余型直觉模糊差算子的统一形式

研究了直觉三角模和直觉三角余模的性质,提出了直觉模糊差算子和直觉余伴随对的概念,证明了它们可以由左连续的三角模生成,讨论了它们在直觉模糊区域上的结合性和分配性.给出了由左连续三角模生成的直觉三角余模所伴随的剩余型直觉模糊差算子的统一形式,根据直觉模糊算子与模糊算子的关系,给出了4类直觉模糊差算子的具体形式.     

基于数学形态学滤波的灰度图像边缘检测

针对灰度图像边缘检测,提出组合二值形态滤波结合边缘检测算子的新算法。该算法通过阈值分解把灰度图像形态学滤波问题转换为对二值图像形态学滤波,具有简便且适合逻辑电路实现等优点。仿真结果表明,选取适当的结构元素,该算法能够有效消除椒盐噪声、保留图像边缘。     

基于数学形态学的焊缝图像边缘提取

焊缝图像的边缘提取是实现焊缝视觉跟踪的一个重要环节.用抗噪膨胀腐蚀型形态学算子对单边V型坡口横焊焊缝二值图像进行了边缘提取,并与传统的Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算予以及典型的形态学腐蚀算子、膨胀算子和膨胀腐蚀算子的边缘提取效果进行了对比.结果表明,抗噪膨胀腐蚀型算子具有非常强的抗噪性,可以有效地提取出焊缝图像边缘,更利于后续的焊缝特征点提取.     

基于Canny算子的白酒显微图像边缘提取

文章提出了一种改进的Canny算子和数学形态学相结合的白酒显微图像边缘检测方法。首先采用二维高斯函数的一阶偏导数同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,该方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了边缘的连续性。     

基于T—S模糊系统和柔性多结构元的形态学彩色图像处理

基于数学形态学在处理二值图像和灰度图像方面的特点，文中在HSI颜色空间基于T—S模糊系统和柔性多结构元素上给出了新的彩色形态滤波和边缘检测方法．实验表明，柔性多结构元素比单一结构元素更优越，新的形态滤波和边缘检测方法对彩色图像处理能有效去除图像的噪声，保留图像细节．     

基于数学形态学二值图像分割算法的研究

用数学形态学方法进行数字图像的分析和处理是一种新兴的图像处理技术。图像分割在图像分析、模拟识别目标中将会直接影响到处理的结果。通过讨论数字图像中最基本的二值图像的分割算法,用数学形态算子的序结构和级联的数学形态学算法结合的方法完成对二值图像的分割。     

一种基于小波和形态学的边缘检测方法

提出了一种基于多分辨率小波和二值形态学的边缘检测方法，通过对图像进行多尺度的小波分解，抛弃低频信息来重构小波系数．对重构后的图像利用形态学中的八邻域处理来提取边缘信息．实验结果表明该方法边缘定位准确，对边缘细节的检测效果明显．     

多元Fuzzy连续函数Korovkin逼近定理

对多元模糊值周期连续函数,三角逼近的Korovkin逼近定理可由模糊型连续模获得,最后给出了有关模糊值函数的Fejér算子逼近的应用.     

数学形态学的基本原理和发展

论述了二值图像形态学、灰度图像形态学以及推广到彩色图像形态学的基本原理，提出了数学形态学进一步发展趋势。     

一种应用于异质扩散的噪声腐蚀新算子

提出了一种新的基于偏微分方程的形态学腐蚀算子,该算子能够直接对梯度图像进行噪声抑制和边缘增强,在异质扩散系数的求取过程中,摈弃了传统的在低分辨率条件下计算图像梯度的方法,而是直接利用该算子对梯度图像进行噪声抑制和边缘增强．与基于高斯光滑以及传统的形态学预滤波方法相比,新的扩散系数具有更好的边缘定位能力和对噪声的鲁棒性．实验结果表明基于该算子的异质扩散滤波新方法具有更好的图像光滑和细节保持性能．     

基于O型模糊关系的模糊聚类分析

本文首先证明了在O型模糊集的交、并运算分别是三角模和三角余模的前提之下，合理的有意义的交、并算子分别为∧和∨．在此基础上，我们讨论了利用O型模糊关系进行模糊聚类的意义及可行性。