针对基于数学形态学的去除高浓度椒盐噪声不足问题，采用了一种基于数学形态学的噪声去除方法。所提滤波方法分为预滤波和滤波两个阶段。在预滤波阶段，设定一个简单的检测算子用于构造逐点自适应的3×3像素大小结构元素；在滤波阶段，对预滤波过的像素进行中值滤波。仿真结果表明所提的滤波方法不仅能有效地去除高浓度椒盐噪声，并能很好地保留图像的原有细节信息，而且PSNR值比其他滤波方法平均高出3 dB左右，并具有较短的滤波时间。

以形态为基础对图像处理的数学工具——数学形态学，是一种非线性滤波方法。从19世纪创立发展至今，已在不同领域得到广泛应用。数学形态学具有膨胀、腐蚀、开启和闭合四种基本运算，在图像处理中通过选择一定的结构元素，利用其基本性质对图像进行分割、噪声滤除、边缘检测等处理。但是，目前数学形态学在图像处理应用方面还面临一些问题，有待于进一步解决。今后，该门学科将会朝不同种类数学形态学快速算法的实现、优化结构元素的选取、形态运算的通用性及适应性等方向发展。

计算机视觉实验数学形态学-计算机视觉形态学边缘检测.doc 计算机视觉.pdf

计算机视觉实验数学形态学-计算机视觉形态学边缘检测.doc 计算机视觉.pdf

MorphoLibJ 在创建的数学形态学方法和插件。 该库实现了ImageJ软件中缺少的一些功能，而其他插件没有或仅部分覆盖了这些功能。 即： 用于2D / 3D和二进制或灰度级图像的形态学过滤：腐蚀和膨胀，闭合和打开，形态学梯度和Laplacian，顶帽... 用于2D / 3D和二进制或灰度图像的形态学重建，可快速检测区域或扩展的极值，去除边界，填充Kong，属性过滤... 分水岭分割+ GUI，可以分割（例如）细胞组织的2D / 3D图像。 2D / 3D测量：光度（强度）和形态测量，例如体积，表面积，惯性椭圆/椭圆形... 二进制/标签图像实用程序，用于删除或保留最大的连接组件，打开尺寸，填充Kong，消除边框... 安装 在ImageJ中，将下载到plugins文件夹中。 在斐济，您只需要添加IJPB-plugins更新站点： 从斐济菜单中选择“帮助”>“更新.

论述了图像数学形态学基本方法及扁平结构元素在图像灰度均衡和噪声去除方面的原理阐述 基于图像细节的结构元素选取规则及对图像处理结果的影响

摘要:利用数学形态学的方法对高分辨率遥感影像道路提取进行了研究,通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影 像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像;进一步使用形态开运算去除细小 噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割;接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网 络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息;最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽 的道路中心线信息。利用数学计算软件MATLAB 在高分辨率遥感影像上作了实验,并进行了总结和分析。

崔屹编著的图象处理与分析—数学形态学方法及应用，科学出版社出版，PDF格式的，很方便！对图像处理与分析的学习有很大的帮助，特别是对想学习形态学在图像处理与分析中的应用有很大的帮助。

matlab开发-应用数学形态学在视网膜营养中的血管分割。基于数学形态学的视网膜图像血管分割

针对织物中普遍存在的破洞、断经和缺纬三类疵点，提出了一种基于数学形态学的织物疵点检测方法。首先运用自相关函数和快速傅立叶变换找出织物经纬结构上的重复单元，然后以这些重复单元作为依据，运用形态处理学中的腐蚀背景法和膨胀目标法确定图像中的疵点信息，通过不同疵点样本对该方法进行仿真实验。运用该方法可使疵点识别率达到97%。实验结果证明该检测方法是可行的。