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组件树方法是数学形态学理论及方法的进一步发展,它利用一系列阈值截集产生连通分量,构造其上的层次关系。利用组件树方法发展出的一系列高效的图像处理算法,非常适合图像底层特征的快速提取,在广大的领域,尤其是医学图像处理领域,得到了广泛的应用。对组件树方法的发展和现状进行了系统的回顾,概述了现存的组件树建树算法以及基于组件树的图像处理算法。对组件树在多值(彩色)图像相关领域、树的快速构建、并行化处理算法方面的研究进行了展望。 相似文献
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为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。 相似文献
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