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ADAPTIVE FILTERING USING MORPHOLOGICAL OPERATORS AND GENETIC ALGORITHMS

Romulus Terebes  Monica Borda  Olivier Lavialle  Pierre Baylou  
【摘要】:正 Morphological filters are an important class of non-linear image processing and analysis tools. In the recent years they have found a wide range of applications such as noise reduction, edge detection and object recognition, adaptive filters being also reported. It is accepted that the design of a filter for a specific task requires a good knowledge of mathematical morphology. In this paper we investigate a genetic algorithm approach for finding an optimal morphological filter, using a combination of classical operators and adaptive ones. Some examples in applying the proposed method in noise reduction tasks are shown.

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