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．     

模糊形态学初探

数学形态学的基本运算都是对普通集合而言的。本文将给出新的定义，把这些基本运算推广到模糊集合，并研究它的一系列性质。同时指出，数学形态学的基本运算仅是本文的特殊情况，而且是简化了的情况。     

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。     

p—截集和模糊商模

引入利用ｐ—截集的模糊模ηＭ的模糊子模Ｎ＝ηＭ，和Ｑ＝ηＭ＇，而且构造了相应的模糊商模，这类模糊商模的模糊赋值分布由定理２．１得出．进一步，本文得到有关模糊商模和保序模糊映射的一些基础性质．特别，定理２．３是许多代数结构的第一同构定理的类似物．     

连续空间形态学的模糊变换

首先对数学形态学中两个最基本的变换－膨胀（Dilation)和腐蚀（Erosion)给出了集合特性函数的等价表达式,在此基础上提出了模糊膨胀和模糊腐蚀算子,并且给出了在集合运算下算子的一些性质。     

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．     

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.     

基于数学形态学的细化算法

对二值图像处理中细化的算法进行了研究,介绍了基于形态学的细化算法,同时,对数学形态学的相关理论做了介绍。并利用该算法对地图图像进行了细化处理,取得了良好的实验效果。通过实验研究可以看出,该算法设计灵活,便于实现,具有一定的实用性。     

基于模糊积分的灰度图像的数学形态学方法

根据模糊积分的定义,给出了基于模糊积分的灰度形态学腐蚀与膨胀的模糊运算方法,进一步定义了模糊形态开、形态闭运算;分析了基于模糊积分的模糊形态运算在图像处理中的特点;给出了计算模糊膨胀(腐蚀)的计算机迭代算法.     

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．     

模糊形态学的理论概念

本文将经典集上的形态运算扩展到模糊集，并且以模糊集理论和模糊形态学的观点，建立了完备格。运用模糊集上的截集概念本文将经典集上的形态运算扩展到模糊集，并且以模糊集理论和模糊形态学的观点，建立了完备格。     

基于数学形态学的运动图像模糊长度识别方法

基于数学形态学思想提出一种运动图像模糊长度识别方法,并进行仿真实验。该方法通过对模糊图像频谱图进行一系列数学形态学的处理,准确提取频谱图的边缘,再利用频谱图中相邻黑色条纹间距与模糊长度的数量关系计算出模糊长度。该方法在35像素范围内能准确识别模糊长度,超过40像素范围时需人工辅助才能识别模糊长度。     

一种基于自适用结构元素的表格框线去除形态学算法

作者针对传统的基于形态学表格框线检测算法的缺陷:结构元素的选取与处理速度问题,提出了一种基于自适用结构元素的表格框线快速去除形态学算法.该算法首先对表格应用简单统计法进行二值化处理;然后选取自适用结构元素的形态学中击中/击不中运算快速准确地提取表格框线,从而提取栏目内字符信息;最后给出了成绩表格处理实例.     

集值模糊积分

本文利用［５］中定义的（Ｇ）模糊积分定义了一种集值模糊积分，并证明了Ｆａｔｏｕ引理和Ｌｅｂｅｓｇｕｅ收敛定理     

基于覆盖的模糊粗糙集的截集性质

在引入重截集概念的基础上,主要研究了基于覆盖的模糊粗糙集的截集性质,同时给出了基于覆盖的模糊粗糙集的截集表示.     

基于α-截集的模糊数排序方法研究

提出了一种基于α-截集的模糊数排序方法.这种方法的思想是:模糊数在α-截集下的区间数中点与其相应权重之积越大越好,通过积分来表示模糊数的排序指标.若存在2个模糊数相等的情形,通过它们的离散度来给出它们的排序.提出了基于α-截集的三角模糊数互反判断矩阵的目标规划法.结合本文所给出的模糊数排序方法,得到各方案的最终排序,从而说明其有效性和实用性.     

集值函数的对偶半模模糊积分

为了将函数的对偶半模模糊积分推广到集值函数的情形,要建立一种新的非可加集值积分理论。仿照Aumann积分的方式,用集值函数的单值可测选择的对偶半模模糊积分,定义集值函数的对偶半模模糊积分,并给出了其性质及收敛定理。这些是函数的对偶半模模糊积分有关结果的推广,同时是一种新的集值积分。     

一种基于形态学的颗粒图像二值化算法

图像处理中阈值法计算简单,具有较高的运算效率,是图像分割中广泛采用的方法,主要分为全局阈值法和局部阈值法。针对颗粒图像,提出了一种基于形态学的最大类间方差Otsu二值化算法,实验证明,该算法这一算法能较好地保留原图像中的特征,二值化后的图像效果不错。