【摘要】：人们正在不断地深入研究数学形态学，一方面将数学形态学的理论研究进一步深化，并结合其他方法应用于各种图像处理中；另一方面不断拓展其所能处理的图像种类。数学形态学最初仅用于二值图像处理，后经Sternberg和Comer等人的进一步发展，可用于灰度图像及彩色图像处理。无数研究结果表明，新兴学科———数学形态学尚有相当广阔的空间有待于进一步开拓，必将具有广泛的应用与发展前景。
人们正在不断地深入研究数学形态学，一方面将数学形态学的理论研究进一步深化，并结合其他方法应用于各种图像处理中；另一方面不断拓展其所能处理的图像种类。数学形态学最初仅用于二值图像处理，后经Sternberg和Comer等人的进一步发展，可用于灰度图像及彩色图像处理。近年来，数学形态学理论本身不断完善与发展，人们提出了许多新的理论，如多刻度影像的形态学采样理论［102］、结构元素的优化和最优分解理论［103］、建立在完备格基础上的形态学理论、顺序形态学理论和百分位形态学理论［104］、从标量空间的形态变换到矩阵空间的形态变换［105］。同时，数学形态学在解决图像分析和计算机视觉的实际问题中涌现出很多实用的算法和图像分析模型，例如：影像增强、边界提取、形态滤波模型、影像的尺度分布与相关性分析模型［106］、影像的形态谱分析［107］、形态谱与图像滤波、图像纹理特征度量和抽取［108］、基于形态几何谱的图像形状度量、图像形态骨架编码、图像压缩和重建模型、影像的拓扑结构与几何形态分析［109］、基于数学形态学的分形几何图的产生［110］、基于数学形态学的活动轮廓模型（蛇模型）在视频图像分割领域的应用［111～113］。
总之，数学形态学作为一种崭新的图像分析理论工具，已从欧氏空间发展至非欧氏空间，从适合于二值图像处理发展到适合于灰度图像和彩色图像的处理［114，115］，并且具有快速并行处理、算法设计灵活等特点，为实际图像处理工作提供了有力工具。无数研究结果表明，新兴学科———数学形态学尚有相当广阔的空间有待于进一步开拓，必将具有广泛的应用与发展前景。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
