机载LiDAR点云滤波-SMRF简单形态学滤波（MATLAB代码）

针对布匹瑕疵检测算法中运算量大、自适应差的问题,利用布匹纹理周期性变化特性,自适应地构建结构元素,实现形态学运算;采用基于像素面积的阈值选择定位瑕疵位置。在不改变检测准确率的同时减少了运算时间。实验结果表明,该算法所确定的瑕疵位置与主观视觉吻合,相比经典算法,误检率、错误率均降低了4%。

阐述了灰度形态学滤波的原理和基本操作,给出了3×3结构元素灰度形态学滤波器的硬件结构,详细描述了该滤波器在Xilinx公司的XC2S400E芯片上实现的过程和仿真的方法,并说明了需要注意的问题。

基于数学形态学滤波的去噪方法，matlab编程

C#语言、VS2005，包括噪声模型、均值滤波与中值滤波、灰度形态学滤波、小波变换去噪、高斯低通滤波、统计滤波

提出了一种基于组合广义形态滤波器（CGMF）的自适应多尺度方法，用于对来自MEMS陀螺仪的输出信号进行去噪。 采用变分模式分解将原始信号分解为多尺度模式。 在选择了结构元素（SE）的长度选择之后，自适应多尺度CGMF方法降低了与不同模式相对应的噪声，此后获得了去噪信号的重建。 通过对降噪效果的分析，本方法的主要优点是：（i）与常规形态滤波器（MF）相比，有效地克服了由数据偏差引起的缺陷； （ii）有效地针对噪声的不同成分，并提供降噪功效，不仅主要消除噪声，而且使波形平滑； （iii）解决了MF的SE长度选择问题，并产生了可行的指标公式，例如功率谱熵和均方根误差，用于模式评估。 与现有的其他信号处理方法相比，该方法结构简单，合理，具有较好的噪声抑制效果。 实验证明了该去噪算法的适用性和可行性。

形态滤波具体例子 形态学滤波 主要用于故障诊断模式识别 等领域

常见的医学信号（如脉搏信号）包含大量的噪声，具有强烈的非线性和非平稳性。针对传统的小波变换去噪方法的缺陷，提出了一种基于双树复小波变换和形态学的去噪算法，具有结构简单、计算复杂度低等优点，有效地克服了离散小波变换的平移敏感性和频率混淆。实验表明，该算法可以有效地去除脉搏信号中工频干扰及肌电干扰等高频噪声，其信噪比及均方差等定量指标均明显优于传统的阈值去噪算法，能得到较干净的脉搏信号波形。

行业分类-电信-改进数学形态学滤波器的电流报警信号处理方法.rar

利用数学形态学编写的广义滤波器，输入，信号，结构元素长度，类型。