第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 非线性滤波器的发展现状及存在问题 2
1.3 数学形态学的产生与发展过程 5
1.4 数学形态学基本原理 8
1.4.1 二值形态学 9
1.4.2 灰度形态学 14
1.4.3 形态学表示定理 17
第2章 数字形态滤波器基本理论 20
2.1 引言 20
2.2 数字空间、离散点集和数字图像的简单描述 23
2.2.1 数字空间 23
2.2.2 离散点集 24
2.2.3 数字图像 25
2.3 离散形态变换和数字形态滤波器的一般描述 25
2.3.1 离散形态变换及其阈值特性 25
2.3.2 开－闭和闭－开滤波器 28
2.3.3 形态滤波器的根信号特性 31
2.4 数字形态滤波器的统计特性 36
2.4.1 形态滤波器的层选滤波描述 37
2.4.2 形态滤波器统计特性分析 42
第3章 广义形态滤波器及其算法 53
3.1 引言 53
3.2 广义形态滤波器的定义和性质 55
3.3 广义形态滤波器统计特性分析 59
3.3.1 层选滤波描述 59
3.3.2 统计特性分析 60
3.3.3 仿真结果和性能比较 63
3.4 自适应加权组合广义形态滤波器 67
3.4.1 滤波算法原理 67
3.4.2 仿真实验 70
第4章 多结构元素广义形态滤波器 74
4.1 引言 74
4.2.1 滤波器的定义和性质 76
4.2 一类多结构元素并行复合广义形态滤波器 76
4.2.2 仿真实验 79
4.3 多结构元素自适应加权平均广义形态滤波 81
4.3.1 滤波算法原理 81
4.3.2 仿真实验 84
第5章 全方位结构元素形态滤波器 87
5.1 引言 87
5.2.1 滤波器的定义和性质 88
5.2 全方位多级组合形态滤波器 88
5.2.2 仿真结果 97
5.3 一种全方位多级加权组合形态滤波算法 98
5.3.1 算法结构和原理 98
5.3.2 仿真结果 102
第6章 顺序形态滤波器及自适应处理 105
6.1 引言 105
6.2 顺序形态滤波 106
6.3.2 排序运算的解析表示 112
6.3.1 误差准则 112
6.3 参数的优化问题 112
6.4 参数的自适应处理 114
6.4.1 百分位值自适应 114
6.4.2 结构元素自适应 115
第7章 形态滤波器的应用实例 122
7.1 在图形提取中的应用 122
7.1.1 形态带通滤波器的定义 123
7.1.2 形态带通滤波器的性质 123
7.2 在医学信号处理中的应用 128
7.2.1 心电信号的形态滤波算法 129
7.2.2 仿真实验结果 131
7.3 在散斑噪声抑制中的应用 133
7.3.1 多方向形态滤波算法 134
7.3.2 形态比较滤波算法 135
7.3.3 多方向加权均值形态滤波算法 136
7.3.4 仿真实验结果 139
7.3.5 广义多方向加权均值形态滤波 141
参考文献 146