1、“.....由图可以看出，在确定的参数下概率伪形态学方法得到的边缘更加清晰，与背景对比度较高，更加平滑。总体上讲，概率伪形态学能获得较理想的边缘结果。结语本文主要对概率伪形态学方法中参数的自适应设置进行探讨，通过高斯函数规定化直方图后再进行参数设置，对比在原图像进行参数估计，前者得到的参数能使概率伪形态学的基本运算结果和传统形态学方法的基本运算结果误差更小，后者得到图像的轮廓线较粗，使得腐蚀膨胀后的图像细节结构难以辨析，但前者更好地保持了图像的细节和结构，轮廓线更分明，视图效果更好......”。

2、“.....通过对比在不同参数下者的误差，来验证存在参数使者误差最小，进步比较得到经过高斯规定化图像直方图上得到的参数下的误差更小。即概率伪形态学在此参数下的运算结果更好的逼近传统数学形态学得到的真实运算结果。摘要概率伪形态学是种新的形态学处理方法，与传统形态学的基本运算不同，它无需对原数据进行排列而求得极值，而是基于切比摘要概率伪形态学是种新的形态学处理方法，与传统形态学的基本运算不同，它无需对原数据进行排列而求得极值......”。

3、“.....其中参数可用来调节伪极值与实际极值的逼近程度，并使概率伪形态学方法兼具线性和非线性特性。通过对图像直方图进行规定化处理自适应地确定参数，减小了直接在原直方图上估计参数造成的误差。与传统形态学方法对比，概率伪形态学方法的腐蚀膨胀结果较好地保持图像的形状和细节结构，同时在边缘提取中得到的结果较理想。即概率伪形态学在數学图像处理阮秋琦，阮宇智，译版北京电子工业出版社，肖斌，毕秀丽，王振邦种基于高斯函数的直方图规定化算法铁道学报，赵通，王国胤，肖斌基于多峰高斯函数的直方图规定化算法计算机科学，黎光明......”。

4、“.....戴海琦概率理论偏态分布数据方差分量标准误估计江西师范大学学报，尹星云数学形态学的基本原理和发展科学创新导报，。结语本文主要对概率伪形态学方法中参数的自适应设置进行探讨，通过高斯函数规定化直方图后再进行参数设置，对比在原图像进行参数估计，前者得到的参数能使概率伪形态学的基本运算结果和传统形态学方法的基本运算结果误差更小，从视图效果来看，参数下的概率伪形态学比传统数学形态学抗噪性强，能更好地保持图像的细节结构和形状。对彩色图像进行的伪腐蚀伪膨胀运算是在空间上进行......”。

5、“.....具有相关性，在这种颜色空间上更适用也可在其他如等颜色空间概率伪形态学的自适应参数设置研究论文原稿，。，学的基本运算伪腐蚀伪膨胀。与传统形态学定义边缘序方法对比，边缘序方法将各分量分开处理来进行运算，容易引入假色，的应用能有效的缓解了此问题。本文首先阐述概率伪形态学方法定义的基本运算，再在灰度图像上讨论参数的选取，并说明在参数下的伪极值很好的逼近真实极值，然后对参数的作用意义进行分类。最后，通过误差分析验证，在选取的值下概率伪形态学方法得到的基本运算结果与传统灰度形态学的结果数值上相似......”。

6、“.....概率伪形态学方法抗造性强，能更好的保持了图像的细节结构和形状，另尝试执行该方法。另外由于概率伪形态学方法应用在处理彩色图像，图像数据通过在不相关的特征方向上进行投影得到新数据空间，考虑将该方法应用到图像去噪中，对去除高斯非相关性噪声有显著效果，后续会沿这个方向作进步探究。参考文献运用两种方法进行边缘提取，概率伪形态学方法能得到边缘更加清晰，轮廓线条更加平滑。概率伪形态学的自适应参数设置研究论文原稿。将概率伪形态学在参数下边缘提取结果与传统形态学比较，在相同形状尺寸的结构元素下......”。

7、“.....图是在方形结构元素作用下概率伪形态学和传统形态学边缘提取结果，由图可以看出，在确定的参数下概率伪形态学方法得到的边缘更加清晰，与背景对比度较高，更加平滑。总体上讲，概率伪形态学能获得较理想的边缘结概率伪形态学的自适应参数设置研究论文原稿。概率伪形态学方法是在伪形态学，的基础上提出来的，不同于传统数学形态学需要考虑数据序关系定义问题，基于切比雪夫不等式估计邻域内的两個伪极值，来定义形态学的基本运算，并从灰度图像推广到彩色图像。在彩色图像处理过程中结合主成分析法......”。

8、“.....重新定义了形理论偏态分布数据方差分量标准误估计江西师范大学学报视图效果来看，参数下的概率伪形态学比传统数学形态学抗噪性强，能更好地保持图像的细节结构和形状。对彩色图像进行的伪腐蚀伪膨胀运算是在空间上进行，由于该空间上的个轴表示基色的数量级，具有相关性，在这种颜色空间上更适用也可在其他如等颜色空间上尝试执行该方法。另外由于概率伪形态学方法应用在处理彩色图像，图像数据通过在不相关的特征方向上进行投影得到新数据空间，考虑将该方法应用到图像去噪中......”。

9、“.....后续会沿这个方向作进步探究。夫不等式估计邻域内数据的两个伪极值来定义腐蚀和膨胀结果，其中参数可用来调节伪极值与实际极值的逼近程度，并使概率伪形态学方法兼具线性和非线性特性。通过对图像直方图进行规定化处理自适应地确定参数，减小了直接在原直方图上估计参数造成的误差。与传统形态学方法对比，概率伪形态学方法的腐蚀膨胀结果较好地保持图像的形状和细节结构，同时在边缘提取中得到的结果较理想。概率伪形态学的自适应参数设置研究论文原稿。将概率伪形态学在参数下边缘提取结果与传统形态学比较......”。