该算法进行了深入的研究。

全文共分三章第章介绍了数学形态学的发展状况以及其在等来定义所有的图像都必须以合理的方式转换为集合。

本文的研究内容及安排本文首先从数学形态学的基本理论入手，对数学形态学在图像处理中的理论基础进行了详尽的分析和讨论。

接着把数学形态学的基本运算运用到等来定义所有的图像都必须以合理的方式转换为集合。

本文的研究内容及安排本文首先从数学形态学的基本理论入手，对数学形态学在图像处理中的理论基础进行了详尽的分析和讨论。

接着把数学形态学的基本运算运用到二值图像中去，通过组合，形成了些形态学分析算法和系列形态学处理算法，这些算法主要包括膨胀腐蚀开闭等运算，并对这些算法进行了深入的研究。

全文共分三章第章介绍了数学形态学的发展状况以及其在数字图像处理中所应用概况第二章详尽介绍了数学形态学的基本运算及其基本性质第三章用形态学滤波器去处理图像噪声。

二数学形态学的基本运算基本概念二值腐蚀和膨胀二值图像是指那些灰度只取两个可能值的图像，这两个灰度值通常取为和。

习惯上认为取值的点对应于景物中的点，取值为的点构成背景。

这类图像的集合表示是直接的。

考虑所有值点的集合即物体，则与图像是对应的。

我们感兴趣的也恰恰是集合的性质。

如何对集合进行分析呢数学形态学认为，所谓分析，即是对集合进行变换以突出所需要的信息。

其采用的是主观探针与客观物体相互作用的方法。

探针也是个集合，它由我们根据分析的目的来确定。

术语上，这个探针称为结构元素。

选取的结构元素大小及形状不同都会影响图像处理的结果。

剩下的问题就是如何选取适当的结构元素以及如何利用结构元素对物体集合进行变换。

为此，数学形态学定义了两个最基本的运算称为腐蚀和膨胀。

二值腐蚀运算腐蚀是表示用种探针即种形状的基元或结构元素对个图像进行探测，以便找出图像内部可以放下该基元的区域。

它是种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。

可以用来消除小且无意义的物体。

腐蚀的实现同样是基于填充结构元素的概念。

利用结构元素填充的过程，取决于个基本的欧氏空间概念平移。

我们用记号表示个集合沿矢量平移了段距离。

集合被腐蚀，表示为，其定义为其中称为输入图像，称为结构元素。

由将平移仍包含在内的所有点组成。

如果将看作模板，那么，则由在将模板平移的过程中，所有可以填入内部的模板的原点组成。

根据原点与结构元素的位置关系，腐蚀后的图像大概可以分为两类如果原点在结构元素的内部，则腐蚀后的图像为输入图像的子集，如图所示。

如果原点在结构元素的外部，则腐蚀后的图像可能不再输入图像的内部，如图所示。

图腐蚀类似于收缩图腐蚀不是输入图像的子集腐蚀除了用填充形式表示外，还有个更重要的表达形式∩这里腐蚀可以通过将输入图像平移属于结构元素，并计算所有平移的交集而得到。

二值膨胀运算膨胀是腐蚀运算的对偶运算，可以通过对补集的腐蚀来定义。

我们以表示集合的补集，表示关于坐标原点的反射。

那么，集合被膨胀，表示为，其定义为在图中，为个包含原点的圆盘，利用对进行膨胀的结果是使扩大了。

因为膨胀是利用结构元素对图像补集进行填充，因而它表示对图像外部滤波处理。

而腐蚀则表示对图像内部作滤波处理。

图利用圆盘膨胀如果结构元素为个圆盘，那么，膨胀可填充图像中的小孔相对于结构元素而言比较小的孔洞，及在图像边缘处的小凹陷部分。

而腐蚀可以消除图像中小的成分，并将图像缩小，从而使其补集扩大。

膨胀还可以通过相对结构元素的所有点平移输入图像，然后计算并集得到，可用如下表达式描述此方程定义的膨胀，历史上称为珑和。

本文对要测试的原始图像如图分别进行了腐蚀运算和膨胀运算得到的结果如图，所示此式可以表明，当图像用个大的结构元素去腐蚀时，其结果与用和连续腐蚀时相同，而腐蚀结果与用结构元素的腐蚀顺序无关。

根据这性质，我们可以只存储些简单而基本的结构元素，等等，旦需要时便可由他们对图像做连续腐蚀，以取代各种复杂的结构元素。

腐蚀和膨胀运算具有以下的性质腐蚀膨胀和图像之并由上式可知腐蚀运算是不可交换的，但腐蚀运算具有结合律。

此式可以表明，当图像用个大的结构元素原始图像如图分别进行了腐蚀运算和膨胀运算得到的结果如图，所示。

图原始图像图腐蚀图像图膨胀图像腐蚀和膨胀的代数性质膨胀满足两个最基本的运算关系，个是交换律，另个是结合律。

即从而使其补集扩大。

膨胀还可以通过相对结构元素的所有点平移输入图像，然后计算并集得到，可用如下表达式描述此方程定义的膨胀，历史上称为珑和。

本文对要测试的示对图像内部作滤波处理。

图利用圆盘膨胀如果结构元素为个圆盘，那么，膨胀可填充图像中的小孔相对于结构元素而言比较小的孔洞，及在图像边缘处的小凹陷部分。

而腐蚀可以消除图像中小的成分，并将图像缩小其定义为在图中，为个包含原点的圆盘，利用对进行膨胀的结果是使扩大了。

因为膨胀是利用结构元素对图像补集进行填充，因而它表示对图像外部滤波处理。

而腐蚀则表属于结构元素，并计算所有平移的交集而得到。

二值膨胀运算膨胀是腐蚀运算的对偶运算，可以通过对补集的腐蚀来定义。

我们以表示集合的补集，表示关于坐标原点的反射。

那么，集合被膨胀，表示为像可能不再输入图像的内部，如图所示。

图腐蚀类似于收缩图腐蚀不是输入图像的子集腐蚀除了用填充形式表示外，还有个更重要的表达形式∩这里腐蚀可以通过将输入图像平移内部的模板的原点组成。

根据原点与结构元素的位置关系，腐蚀后的图像大概可以分为两类如果原点在结构元素的内部，则腐蚀后的图像为输入图像的子集，如图所示。

如果原点在结构元素的外部，则腐蚀后的图示为，其定义为其中称为输入图像，称为结构元素。

由将平移仍包含在内的所有点组成。

如果将看作模板，那么，则由在将模板平移的过程中，所有可以填入腐蚀的实现同样是基于填充结构元素的概念。

利用结构元素填充的过程，取决于个基本的欧氏空间概念平移。

我们用记号表示个集合沿矢量平移了段距离。

集合被腐蚀，表。

二值腐蚀运算腐蚀是表示用种探针即种形状的基元或结构元素对个图像进行探测，以便找出图像内部可以放下基元该换档的时候不换档，使发动机工况严重不好，造成整个换档过程中发动机声音的异常和平顺性的不良，有时还可能使发动机熄火。

离合器结合规律受离合器释放行程油门开度发动机转速档位和车速载荷等素影响，主要控制目标是结合量和结合速度。

而离合器接合控制主要指接合速度的控制，大体上分快慢快三个阶段。

其中直接影响换档品质的是第二阶段，如果接合过快将造成换档冲击，甚至熄火若过慢将使离合器滑磨时间过长，有损其寿命。

控制的参数主要是离合器主从动片转速差及两边扭矩值，实验表明在扭矩值大致相同，转速差小于定值时接合离合器既能保证换档时间又不会产生冲击，离合器磨损也不太严重。

换档时序是发动机离合器变速器三者协调动作的时序，它们的配合情况对换档时间有很大的影响。

减小换挡时间最重要的是尽可能地缩小离合器滑摩时间。

如果延长空载阶段时间，将减小离合器主从动盘转速差。

有利于缩短滑摩时间。

如果尽可能缩短空载时间，挂上新挡后立即接合离合器，如果离合器接合速度控制的新方法可行，也可以在较短的时间内完成离合器的接合。

其次是减小齿轮同步时间，这可以通过两种方式实现减小齿轮间转速差增大换挡力。

运用和通讯策略，通过总线实现发动机和变速器之间的联合控制，能够达到最优控制，获得最理想的换档品质。

硬件系统元器件性能对换档品质的影响硬件系统元器件实现功能的基础，硬件系统里执行机构传感器电子元器件液压系统等都对换档品质有影响，硬件参数的选择对换档品质的提高是至关重要的。

伴随汽车理论技术的发展，微处理器的技术的日益成熟和电子技术在汽车上的广泛应用，人们已经不再只局限于满足汽车的代步功能，对汽车动力性经济性的要求逐步向易操纵性机动性安全性转移，智能型汽车日益成为人们目光中的焦点。

商家的人车生活，以人为本等宣传口号也侧面体现了人们对汽车的个性化人性化的期望。

在汽车智能化的发展方向上，自动变速器的智能化占有重要席。

而自动变速器的智能化又集中体现在换挡规律的制定上。

为顺应潮流，为满足人们对汽车的新要求，加强各自车型的竞争优势，目前，世界各大厂商在新车型的换挡规律上大做文章，最引人注意的是标致雪铁龙集团和雷诺公司开发的自动变速器竟内置了种换挡规律之多。

在人车路的大系统中，汽车控制的优劣，主要反映在车辆与环境路的协调车辆与人的协调，故电子自动控制系统可存储多种规律供驾驶员选用，不仅有经济性规律动力性又称运动型规律，而且还有般日常规律环境温度以及随外界条件变化的规律等。

即换挡点可以自由设能在市场上形成竞争力。

所以对换档品质的研究就成为技术体系研究中关键的环。

发展分为三个阶段半自动的阶段全自动阶段和智能阶段。

结构分为硬件和软件两部分，硬件系统包括被控对象执行机构传感器等软件系统由实现控制策略的软件组成。

自动变速器的换档性能的优劣对整车性能有很大的影响。

自动变速器换档品质问题研究是自动变速箱研究领域中的个重要研究课题。

换档品质的控制通过电液系统来完成。

控制器根据实时的油门开度车速等信该算法进行了深入的研究。

全文共分三章第章介绍了数学形态学的发展状况以及其在等来定义所有的图像都必须以合理的方式转换为集合。

本文的研究内容及安排本文首先从数学形态学的基本理论入手，对数学形态学在图像处理中的理论基础进行了详尽的分析和讨论。

接着把数学形态学的基本运算运用到等来定义所有的图像都必须以合理的方式转换为集合。

本文的研究内容及安排本文首先从数学形态学的基本理论入手，对数学形态学在图像处理中的理论基础进行了详尽的分析和讨论。

接着把数学形态学的基本运算运用到二值图像中去，通过组合，形成了些形态学分析算法和系列形态学处理算法，这些算法主要包括膨胀腐蚀开闭等运算，并对这些算法进行了深入的研究。

全文共分三章第章介绍了数学形态学的发展状况以及其在数字图像处理中所应用概况第二章详尽介绍了数学形态学的基本运算及其基本性质第三章用形态学滤波器去处理图像噪声。

二数学形态学的基本运算基本概念二值腐蚀和膨胀二值图像是指那些灰度只取两个可能值的图像，这两个灰度值通常取为和。

习惯上认为取值的点对应于景物中的点，取值为的点构成背景。

这类图像的集合表示是直接的。

考虑所有值点的集合即物体，则与图像是对应的。

我们感兴趣的也恰恰是集合的性质。

如何对集合进行分析呢数学形态学认为，所谓分析，即是对集合进行变换以突出所需要的信息。

其采用的是主观探针与客观物体相互作用的方法。

探针也是个集合，它由我们根据分析的目的来确定。

术语上，这个探针称为结构元素。

选取的结构元素大小及形状不同都会影响图像处理的结果。

剩下的问题就是如何选取适当的结构元素以及如何利用结构元素对物体集合进行变换。

为此，数学形态学定义了两个最基本的运算称为腐蚀和膨胀。

二值腐蚀运算腐蚀是表示用种探针即种形状的基元或结构元素对个图像进行探测，以便找出图像内部可以放下该基元的区域。

它是种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。

可以用来消除小且无意义的物体。

腐蚀的实现同样是基于填充结构元素的概念。

利用结构元素填充的过程，取决于个基本的欧氏空间概念平移。

我们用记号表示个集合沿矢量平移了段距离。

集合被腐蚀，表示为，其定义为其中称为输入图像，称为结构元素。

由将平移仍包含在内的所有点组成。

如果将看作模板，那么，则由在将模板平移的过程中，所有可以填入内部的模板的原点组成。

根据原点与结构元素的位置关系，腐蚀后的图像大概可以分为两类如果原点在结构元素的内部，则腐蚀后的图像为输入图像的子集，如图所示。

如果原点在结构元素的外部，则腐蚀后的图像可能不再输入图像的内部，如图所示。

图腐蚀类似于收缩图腐蚀不是输入图像的子集腐蚀除了用填充形式表示外，还有个更重要的表达形式∩这里腐蚀可以通过将输入图像平移属于结构元素，并计算所有平移的交集而得到。

二值膨胀运算膨胀是腐蚀运算的对偶运算，可以通过对补集的腐蚀来定义。

我们以表示集合的补集，表示关于坐标原点的反射。

那么，集合被膨胀，表示为，其定义为在图中，为个包含原点的圆盘，利用对进行膨胀的结果是使扩大了。

因为膨胀