带有格线边框的手写体数字串处理系统

各种单据中存在着大量填写在线框中的手写体数字需要处理。这些线框为定位和分割图像带来了更多的参考信息 ,但同时也提出了如何在尽量不损伤待识别字符条件下去除线框的新问题。论文对带有线框的数字金额字符串的处理和识别进行了研究 ,并给出了一个通用方法。该处理方法采用数学形态法去除数字串的边框格线 ,利用格线的信息和连通域的特征把字符串分割成独立的待识别的数字字符 ,字符识别采用支撑向量机 ,最佳识别结果的选择采用概率统计和先验知识相结合的方法。该处理方法已应用于实际系统并取得了满意效果 ,具有很强的实用价值     

人类肩关节和髋关节关节唇发生学研究

采用解剖学和组织学的研究方法，对胎儿期肩关节和髋关节的关节唇进行了观察，得到了有关胎儿时期这两大关节的关节唇的发生时间，形态学和组织学结构特征的材料：1．肉眼可见的关节唇成型于胎儿3个月，与胎儿关节的发生同步，2．胎儿关节唇发生时为透明软髓，但随着胎龄增加有向纤维软骨转化的趋势。3．胎儿关节唇软骨中有血管存在，但血管的数量随胎龄增加而减少。     

基于数学形态学的测井曲线的断裂修复

通过扫描获得的测井曲线由于图纸磨损等原因，二值化后会出现断裂，破坏了曲线的连续性和完整性，引起曲线的骨架变形，增加了曲线矢量化的难度．利用数学形态学的理论，根据曲线断裂特点，对矢量化前的测井曲线进行修复，取得了良好的效果．     

SPM在生物医学扫描中的非线性研究与校正

在生物医学领域,使用扫描探针显微镜可以扫描细胞、染色体、蛋白质图像,但是,SPM的压电驱动机构非线性会造成扫描图像失真.为克服该问题,需要建立非线性校正模型,在建模过程中,如何准确而可靠地获取图像特征点是建模过程中至关重要的一步.该文就如何通过图像识别技术实现计算机自动标定的方法作了介绍.     

基于数学形态学的图像边缘检测改进研究

在对传统的图像边缘检测算法,尤其是基于数学形态学的边缘检测算法分析的基础上,根据其存在的缺陷,提出了改进方法.改进方法包括使用改进的全方位形态滤波器进行滤波,使用改进的形态学边缘检测算子,使用改进的阈值进行二值化处理等.仿真实验结果表明,改进的算法更加有效地去除了图像噪声,提取的图像边缘更加准确,检测精度更高,轮廓更加清晰,连续性更好.     

我国海链藻属的新记录种类Ⅰ

利用透射电镜(TEM),对采自我国沿海海域的水样进行了观察,针对其中的海链藻属Thalassiosira Cleve开展了分类学的专题研究.经鉴定,确认其中的5个种类为我国的新记录种类,它们分别是安达曼海链藻T.andamanica Gedde、双线海链藻T.duostra Pienaar、吉思纳海链藻T.gessneri Hustedt、海氏海链藻 T.hasleae Cassie et Dempsey和具毛海链藻T.duostra Syvertsen.我们对每个种类的形态学特征、生活习性和生态分布进行了说明,并提供了电镜照片.     

自适应形态学滤波器研究

形态学滤波器是从数学形态学发展起来的一种新型非线性滤波器,由于其具有并行性与可快速实现的特点,在信号处理和图像分析领域中得到一定的应用,但形态学操作在抑制图像噪声的同时会模糊图像导致较多的细节损失,本文在现有的形态学滤波器基础上提出一种自适应的形态学滤波算法,此算法可以根据被处理图像局部特征的变化自适应选择最佳结构元进行形态学运算,通过实验和测试结果比较,其在噪声去除能力特别是局部细节保持方面都优于现有的形态学滤波器。     

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。     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

张坪洞穴群中田鼠类臼齿形态研究

目的 探讨田鼠类臼齿的形态变化和种类演替.方法 运用经典的古生物学方法,包括化石标本的形态学分析和测量统计等.结果 田鼠齿列中M3和ml的长宽比值是其中最大的,其第5齿峡Is5相应的由宽变窄,趋于封闭,第6齿峡Is6从无到有,逐步变小.结论 在田鼠臼齿中,M3和ml由于特殊的形态及位置使它们容易延伸变化而成为形态学分析的重点,其形态具有由简单到复杂的变化趋势,研究区及其附近,田鼠类更新世以来的演替顺序分析为Allophaiomys(Q1)-Predromys(Q1)-Microtus(Q2).