1、圖像濾波與分割方法是圖像處理、計算機視覺、模式識別等領域內(nèi)的關鍵問題。圖像處理技術在生產(chǎn)生活各個領域的廣泛應用，為我們帶來了重大的經(jīng)濟和社會效益。近年來，這一技術應用的深度和廣度不斷擴大，發(fā)展勢頭有增無減。本文對圖像處理技術中的濾波方法和圖像分割方法進行研究，提出了一些新的算法，并主要將它們應用在光測力學圖像和生物醫(yī)學圖像的處理與分析中。研究所獲成果如下： 提出了改進旋濾波方法。該方法由于使用了新的判斷當前點切線方向的方法和帶噪

2、聲檢測的一維濾波方法，不僅實現(xiàn)了濾波同時不產(chǎn)生模糊和畸變效應的目的，還能夠明顯抑制密度較大的孤立噪聲點，非常適合平滑高噪聲的電子散斑條紋圖。 提出了基于旋濾波思想的邊緣檢測新方法。該方法通過以切線兩側的灰度(顏色)變化值代替當前點的灰度(顏色)值得到目標圖像的輪廓圖。對有噪聲的圖像，新算子無需事先平滑，而是借助噪聲檢測技術，直接就能得到邊界圖。 提出了適于彩色圖像分割的神經(jīng)網(wǎng)絡模型——ERBF網(wǎng)絡模型。ERBF網(wǎng)絡采用動