形态差分算子与图象形态滤波

本文依据数学形态学(Mathematical Morphology)的基本运算,提出形态差分算子(Morphological Diffezence Operator)MDO,进而讨论了其中几种常见算子(ED、DD、NLLP等的频响特性,最后给出了它们在图象检测与边缘抽取、图象二值化处理等方面的应用结果。     

模糊赋范空间上线性算子的基本定理

研究模糊赋范空间上线性算子的基本性质 .引入算子的开性、闭性、ρ 开性、ρ 闭性等概念并讨论了它们间的关系 ;在此基础上建立了开映射定理、闭图象定理、半开映射定理、半闭图象定理、逆算子定理等 ;还给出了其中一些定理的应用 .     

金相图象分析中特征信息提取技术

金相图象特征信息提取是进行金相分析的关键.本文在分析金相图象的区域和边缘(晶界)二类特征信息基础上,指出采用基于熵概念的图象阈值化技术可实现区域特征提取.用微分算子实现边缘(晶界)提取后,采用适合晶界及网状结构的滤波方法进行滤波,从而实现边缘(晶界)的准确提取,并通过实验验证了上述方法的有效性.     

集值线性算子的闭图性质

设，Ｘ，Ｙ为实拓扑线性空间，Ｔ：Ｘ－Ｙ是Ｘ互Ｙ的一个集值线性算子，本文给出了算子Ｔ具有闭图象的一些等价格条件，并推广了经典的闭图象定理。     

基于阴影变换的动态灰值形态算子的研究

基于阴影变换和表面算子的理论,系统地研究了在空间变化(SV)即动态的二值形态学理论的基础上建立动态灰值形态算子的方法,证明了阴影集的相关结论,运用阴影变换和表面算子表示了SV灰值形态开、闭算子,并推导出腐蚀、膨胀以及开算子这3种算子所具有的代数表示形式,研究了腐蚀、膨胀、开、闭这4种算子的性质.     

空间变化的彩色形态算子

在空间变化(SV)的灰值形态学理论的基础上,通过引入序函数的方法,建立了彩色图像模型空间上的导出序及与之相关的极大和极小运算,并以此为基础,建立了SV的彩色形态算子的框架理论,对SV彩色形态腐蚀、膨胀、开、闭算子的基本形式和形态学基本性质进行了研究.研究结果表明:基于序函数的SV彩色形态算子,保留了SV灰值形态算子的大多数性质,为多值形态学框架理论的研究提供了基础.     

用于图象处理的两种新边界检测算子

通过对线性和非线性拉普拉斯算子的分析，提出了一种新的边界检测算子－中值非线性拉普拉斯算子，该算子无方向性，既可保留边界，又可去除噪声，此外，还提出了另一种用图象灰度变换与边界提取相结合检测边界的方法，由此，产生了另一种非线性边界提取算子－灰度均衡化中值非线性拉普拉斯算子。最后对一幅加了盐－颗粒噪声的人物图象进行了计算机验证。     

多值线性算子的Moore-Penrose齐性算子部分

利用拟线性投影定义了多值线性算子的Moore-Penrose齐性算子部分.经过研究这种齐性算子部分与图的关系,证得了多值线性算子的Moore-Penrose齐性算子部分为某单值齐性算子的图象.从而对正交算子部分与度量算子部分的结论进行了实质推广.     

边界检测中的曲面拟合-拉普拉斯算子法

本文讨论了曲面拟合-拉普拉斯算子法,导出了建立在二阶曲面拟合基础上图象的拉普拉斯算子表达式及其模板形式。利用这些模板对图象进行处理,既可平滑去噪,又起到了边界检测的作用。实验结果表明,此法具有良好的视觉效果。     

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．     

形态算子的位串法实现

作者在灰度ＦＰ形态算子的最大最小表示的基础上给出了它们的位串实现结构。论文说明了灰度ＦＰ形态算子可以通过一个二进制处理电路的Ｋ次叠代使用而实现，此外Ｋ为输入信号二进制码的位数，其硬件复杂度为Ｏ（ｋ），该数字实现结构上简单且模块化，适合ＶＬＳＩ实现。     

自适应形态算子的表示方法及性质研究

以结构函数的概念和欧氏空间中空间变化（SV）的二值形态学理论为基础,探讨了结构元素在自适应形态学中的应用.通过引入适当的条件,建立了自适应形态腐蚀、膨胀、开、闭算子的表示形式,并对其性质进行了研究,为一般自适应形态算子的研究提供了一个相对清晰的理论框架.     

基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的不足,提出了一种基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,得到一种新的抗噪型边缘检测算子,利用多结构元素提取图像的边缘特征,即使在噪声条件下,也能获得较为理想的图像边缘。实验结果表明,与传统的边缘捡测算子相比,该方法边缘检测精度高,且具有良好的噪声鲁棒性。     

多尺度自适应加权形态边缘检测方法

针对常用的多尺度边缘检测方法因卷积运算造成模糊图像边缘，提出一种多尺度自适应加权形态边缘检测方法，利用大小不同的结构元素提取图像边缘特征，在大尺度下抑制噪声，可靠地识别边缘，在小尺度下定位，再由粗到细跟踪边缘，得到边缘的位置，再由各尺度结构元的抗噪性确定加权值的大小，然后加权处理得到最后的边缘结果，实验表明，用多尺度自适应加权形态边缘检测算法可得到较理想的图像边缘。     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

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．     

相位平移算符及相位相干态

利用有限维的Ｐ－Ｂ相位算符，定义相位的湮灭和产生算符ψ，ψ＾＋。将此算符与粒子数的湮灭和产生算符ａ，ａ＾＋相比较，由其相似性可引进相应的相位平移算符。将此算符作用在零相位态上得相位相干态，最后讨论此相干态的性质。     

一类非游荡算子的小扰动下的不变性

对于一种新型的线性混沌算子——非游荡算子，研究Banach空间上的一类特殊非游荡算子——可逆线性有界非游荡算子，证明它的小扰动下的不变性．利用矩阵和不变集的方法证明在非游荡算子的一充分小的领域内，非游荡算子保持它的非游荡性不变．即充分靠近非游荡线性算子的可逆线性算子是非游荡的．