1 形态学概述
图形处理中的形态学主要是指数学形态学。
数学形态学（Mathematical morphology）是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。
基本运算：二值腐蚀和膨胀，二值开闭运算，骨架抽取，极限腐蚀，击中击不中变换，形态学梯度，Top-hat变换，颗粒分析，流域变换，灰值腐蚀和膨胀，灰值开闭运算，灰值形态学梯度等。
2 膨胀与腐蚀作用
（1） 消除噪声；
（2） 分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素；
（3） 寻找图像中的明显的极大值或极小值区域；
（4） 求出图像的梯度；
注意： 腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分；
膨胀：邻域扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域；
腐蚀：原图中的高亮部分被腐蚀，邻域缩小，效果图拥有比原图更小的高亮区域。
膨胀或腐蚀：将图像（或图像的一部分区域，A）与核（B）卷积。
核： 可以是任何开关和大小，它拥有一个单独定义的参考点，称为锚点。
3 膨胀
膨胀：求局部最大值操作。从数学角度来说，就是将图像与核进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点指定的元素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。
4 腐蚀
腐蚀： 与膨胀是一对相反的操作，腐蚀是求局部最小值的操作， 腐蚀操作会使图像中的高亮区逐渐减小。
5 开运算
开运算是先腐蚀后膨胀，主要用于消除小物体，在纤细处分离物体，并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积，同时抑制比结构元小的亮细节。
6 闭运算
闭运算是先膨胀后腐蚀，用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积，同时抑制比结构元小的暗细节。
7 形态学梯度
是将膨胀图与腐蚀图相减，对二值化图像进行这一操作可以将边缘突出来，可以使用形态学梯度来保留物体的边缘轮廓。
8 顶帽变换和黑帽变换
顶帽变换就是用源图像减去开运算图像。因为开运算带来的结果放大了裂缝或者局部低亮度的区域。因此，从原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮廓周围区域更明亮的区域。 顶帽一般用于校正不均匀光照的影响（补充：均匀光照在从背景中提取目标的处理中扮演核心的角色）。
黑帽变换变是用闭运算减去源图像，黑帽运算后的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域。黑帽运算一般用来分离比邻近点暗一些的斑块。
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