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中国科学院动物研究所昆虫进化与功能形态学研究组长期致力于功能形态学的研究，通过借助传统光镜、扫描电镜、显微CT和计算机三维重建等技术方法，对昆虫相关结构的形态及功能进行研究，探讨进化规律及其在仿生学领域中的应用。因研究组需要，研究组拟招聘博士后人员1-2名，主要方向：图像识别、人工智能、仿生机器人等方面。
数学形态学在紫外目标检测中的应用
形态学 差分图像 目标检测
2009/11/19
由于我国的紫外成像探测技术起步较晚、技术较为落后，有关紫外图像处理方面的研究报道很少。在以往相关研究工作的基础上，针对紫外成像探测系统的日盲紫外小目标图像序列，设计了一种基于数学形态学和图像差分相结合的空间小目标提取方法。首先对原始图像进行灰度形态开运算处理，以减弱噪声和突出目标；然后采用自适应阈值算法对图像序列进行绝对差分运算；从而检测出潜在的目标。实验表明，该算法既能去除背景和噪声干扰，又可有...
基于数学形态学的编码标志点识别算法
编码标志点 点云 数学形态学
2009/6/29
特殊编码标志点的使用是摄影测量中经常使用的一种手段，针对由此带来的标志点识别问题，主要以数学形态学为工具，对采集的标志点图像做若干次形态学运算后，提取出每个标志点所在区域的边界，进一步结合所提出的标志点特征向量准确地识别出该标志点．实验表明，该算法对较理想图像，识别率为100%，较坏情形可达94%以上。
复杂背景下人脸检测的数学形态学运算方法
人脸检测 肤色模型 形态学算子
2009/5/6
皮肤的颜色特性被广泛地应用于人脸检测和跟踪中，本文采用HSV空间与归一化RGB空间相结合的肤色模型，提取原始图像中的类肤色区域作为候选人脸目标；采用数学形态学算子，分别用来完成去除噪声和干扰，分离侯选目标，提取眼睛嘴巴“孔洞”，以及标示人脸轮廓等处理过程。大量实验表明，该方法能有效地剔除臂和手等非人脸肤色目标；能克服人脸遮挡，姿势和方向变化，大小差异，光照变化等造成的困难；该方法的计算开销较小，易...
基于数学形态学的脱机手写体汉字识别方法
数学形态学 脱机手写体 汉字识别
2009/1/19
笔画特征是一种有效的脱机手写体汉字的识别特征，但是笔画细化往往会造成字体的变形，提出一种无需细化预处理的笔画特征提取方法，通过数学形态学中的腐蚀、膨胀等运算，采用不同的、具有自适应性的结构元素对汉字图像进行笔画分解，并利用弹性网格提取其方向特征，最后使用广义KL变换对特征向量的维数进行压缩，去除冗余信息。实验结果验证了本方法的有效性。
基于数学形态学的分形编码
分形 数学形态学 多级变尺度矢量迭代
2008/12/24
从分形的基本性质出发,把数学形态学中的基本运算(如膨胀)发展到一个变尺度的
多级矢量迭代过程.由两者的结合,提出了一个新的分形编码的方法.它以形态学中的结构
元素B以及尺度变化率r作为分形的信息进行存储及生成,并从求骨架关节点方法中寻求这
个编码,给出实验结果,并与传统的迭代函数系统(IFS)的分形编码做了比较.