数学形态学(Mathematical Morphology)诞生于1964年
数学形态学(Mathematical Morphology)诞生于1964年，是由法国巴黎矿业学院博士生赛拉(J. Serra)和导师马瑟荣，在从事铁矿核的定量岩石学分析及预测其开采价值的研究中提出“击中/击不中变换”， 并在理论层面上第一次引入了形态学的表达式，建立了颗粒分析方法。他们的工作奠定了...
形态学技术资料
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形态学技术，作为图像处理与分析的核心方法之一，通过结构元素对图像进行腐蚀、膨胀等操作，有效实现噪声去除、边缘检测及特征提取等功能。广泛应用于机器视觉、医学影像分析、自然场景理解等领域。掌握形态学不仅能够帮助工程师解决实际项目中的复杂问题，更是深入学习计算机视觉不可或缺的基础。探索我们的66个精选资源，从基础理论到高级应用，助您成为该领域的专家。
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查看全部66个资源 »数学形态学的数学基础和所用语言是集合论
数学形态学的数学基础和所用语言是集合论，因此它具有完备的数学基础，这为形态学用于图像分析和处理、形态滤波器的特性分析和系统设计奠定了坚实的基础。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特性，并除去不相干的结构。数学形态学的算法具有天然的并行实现的结构， 实现了形态学分析和处理算法的并行，...
灰度形态学讲解
图文并茂讲解灰度形态学的计算方法，包括腐蚀、膨胀、开、闭运算。...
基于形态学的权重自适应图像去噪
基于形态学的权重自适应图像去噪，对学习MATLAB帮助很大。...
基于OpenCV的计算机视觉技术实现.rar
OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑...
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