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设计完成了一种具有实用意义的红外图像滤波网络模型及其滤波参数优化学习算法.实验结果表明该方法设计简便,实用性强且易于推广,对提高形态滤波性能效果明显.分析表明,形态滤波器可分解为形态滤波运算和结构元素选择两个基本问题,形态滤波运算规则已由定义本身则确定,于是形态滤波器的最终滤波性能就仅仅取决于结构元素的选择.通过自适应优化训练的目的正是使结构元素具有图像目标的形态结构特征,从而使形态滤波器对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力.