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mathematical morphology
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对数数学形态学为图像分析提供新方法
已开发出一个名为对数数学形态学（LMM）的新框架，以解决传统数学形态学在图像分析中的局限性。LMM 利用对数图像处理框架创建对光照变化具有鲁棒性的算子，这是加性结构函数不能准确模拟图像强度变化的一个常见问题。该方法以物理原因模拟光照变化，从而能够更准确地分析光照不一致的图像。
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新的机器学习算法利用数学形态学进行形状和密度分析
研究人员将来自视觉计算的数学形态学理论引入机器学习，以更好地分析数据中的形状和密度。他们开发了一种新颖的聚类算法，该算法使用形态学重建来保持簇的形状和密度，提供内置的噪声去除和噪声处理功能。此外，还提出了一种结合闵可夫斯基距离和切比雪夫距离的新距离度量，该度量在形态学操作方面比欧几里得距离快得多，并在各种数据集的 k-NN 分类中取得了很高的准确性。