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提出了一种实现形态滤波器参数优化设计的遗传学习算法（Genetic Training Algorithm for Morphological Fitters, GTAMF）.采用新的交叉与变异算子——曲面体交叉与主从式变异，通过优化搜索全局以获得滤波性和时效性兼优的形态滤波器参数.实验结果表明该方法设计方便，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学运算和结构元选择两个基本问题，形态学运算的规则已由定义本身而确定，于是形态滤波器的最终滤波性能就仅仅取决于结构元的选择