本文分别从提高红外图像对比度、抑制噪声、增强红外图像彩色对比度这三 个角度研究了红外弱小目标图像的增强方法。文章介绍了红外图像增强的基本概 念和图像增强的效果评价，究了红外图像的成像机理和特点。首先分析了红外弱小目标图像噪声成因和目标成像特点，在抑制噪声方面重点分析比较了平滑滤波和中值滤波的优缺点，然后分析和研究了常用的基于直方图的方法、灰度变换、空间滤波以及基于数学形态学的弱小目标图像增强算法。最后本文研究了红外弱小目标图像的伪彩色增强，实验结果表明增强后的图像改善了视觉效果，提高了对比度。

SAR和可见光图像成像机理不同,图像差异较大,较难取得良好的融合效果。本文面向目标识别,通过分析图像的成像机理,首先在NSCT融合框架下,将SAR图像中重要的目标信息加入到可见光图像中,并尽可能多的保留源图像的边缘细节信息;再结合数学形态学和多尺度空间理论,提取源图像的亮、暗细节特征,进行特征级融合,得到亮、暗细节特征显著增强的融合图像。实验结果表明,本文算法有效的融合了SAR图像的目标信息,并增强了源图像的细节特征,达到了较好的视觉效果,提高了图像的目标检测和识别能力。

数学形态学在图像处理中的应用，方法腐蚀，膨胀。主要应用是边缘检测

文章提出了一种基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取方法。根据汉字的结构特点，定义了一组新的结构元素序列，保持了原样本图像汉字的连通性和拓扑性的骨架，有效地抑制样本细化后汉字笔划的扭曲和歪斜；在此细化的结果基础上，定义了一种新的汉字笔划提取算法，准确提取出原汉字的横竖撇捺笔划的形状、形态及形式结构信息，取得了理想的效果。

电力系统工程应用，是束洪春教授那本书的精华版

结合小波变换和数学形态学的优点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法.基于数学形态学的边缘检测,对现有的检测算子进行改进,构造了一种抗噪型边缘检测算子,并使用不同方向的线型结构元素;基于小波变换的边缘检测能有效地保留图像边缘的细节信息,使提取的边缘完整连续.实验结果表明,本研究提出的算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声的影响,提高了检测的精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.

结合小波变换和数学形态学的优点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法.基于数学形态学的边缘检测,对现有的检测算子进行改进,构造了一种抗噪型边缘检测算子,并使用不同方向的线型结构元素;基于小波变换的边缘检测能有效地保留图像边缘的细节信息,使提取的边缘完整连续.实验结果表明,本研究提出的算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声的影响,提高了检测的精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.

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。