基于新的形态学梯度参数的DTI图像分割算法

图像边缘检测在计算机视觉领域中应用广泛，基于灰度形态学的方法是其中一种重要的技术。本文对该方法进行了分析和研究，包括算法原理、实现流程以及影响检测效果的因素等。同时，本文还提出了一些优化和改进的思路，

提出了一种新型的基于扩展数学形态和光谱相似度测量的高光谱图像异常检测方法。在目标与背景未知的情况下,同时利用光谱和空间信息实现目标的定位与检测,实现高光谱遥感数据的目标检测。通过扩展的膨胀和腐蚀操作实

零树小波编码器(EZW)和(SPIHT)是近年来最优秀的两个编码算法,不足之处在于其表示父子关系使用了多的辅助位

自己看书写的数学形态学灰度腐蚀算法，C码。通过MATLAB仿真，和标准算法效果相同

针对可见光与SAR图像灰度差异大,共有特征提取难的问题,提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割,得到图像分割区域;通过形态学处理,有效减少

数学形态学细化算法的matlab实现,主要应用循环击中击不中算法,同时有matlab自带的细化函数实现,循环击中击不中算法运行速度效率不及Matlab自带的细化函数,但原理很清晰,吻合冈萨雷斯版教材中

基于VISUAL STUDIO 2008和OPENCV实现形态学滤波

MATLAB实现形态学计算，x为原始信号，膨胀，%x(n)原信号，fD(n)膨胀后，fE(n)腐蚀后

在VS2005的环境下的形态学处理程序，包括粗化，细化，服饰与膨胀

数学形态学对信号的处理，包含二值图腐蚀与膨胀，形态学开闭运算是一对对偶变换，形态开运算可以抑制信号中的正脉冲噪声，而形态闭运算可以抑制信号中的负脉冲噪声。由于形态开、闭运算存在统计偏倚现象，导致单独使