输出的就是二值图像。 　　形态学，即数学形态学(Mathematical Morphology),是 ...

图像的形态学处理：借助数学方法对图像进行处理，图像形态学大部分通过集合的思想实现，（特点，处理速度快，算法思路清晰） 基本思想：用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中对应的元素 数学形态学是由法国矿业学院博士生赛拉和导师马瑟荣于1964年提出来的 通过腐蚀处理可以将目标图像收缩 ...

　　开运算：先腐蚀后膨胀，作用是使狭窄的白色连接断开，消除白点。 　　闭运算：先膨胀后腐蚀，作用是使狭窄的白色连接弥合，消除黑点。 　　开运算和闭运算是对偶的，然而与腐蚀膨胀不同的是，对于某图像应用多次开或闭运算，和只进行一次运算的效果相同。 一、MATLAB实现 ...

1、二值图像边界提取、轮廓提取 如果一个点的8邻域都是1，则可以认为这个点是内部的点而不是边界上的点，可以删除这类点，剩下的就是边界上的点。根据腐蚀的特性，使用3*3的结构元素对图像进行腐蚀，可以得到内部的点，那么再用原图减去腐蚀图，就得到了图像的边界。 2、形态学方法图像 ...

形态学通常表示生物学的一个分支，研究动植物的形态和结构。图像中的形态学是数学形态学。简单来讲就是基于形状的一系列图像处理操作。 基本运算包括：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 ...

对图像进行形态学变换。变换对象一般为灰度图或二值图，功能函数放在morphology子模块内。 一 膨胀（dilation) 原理：一般对二值图像进行操作。找到像素值为1的点，将它的邻近像素点都设置成这个值。1值表示白，0值表示黑，因此膨胀操作可以扩大白色值范围，压缩黑色值范围。一般用来扩充 ...

除了之前写的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算。还有很多其它形态学计算。 1、图像梯度 形态学梯度就是膨胀图与腐蚀图之差，梯度从原区域的膨胀中减去了原区域的收缩，保留了图像的外边缘部分，也就是图像的轮廓。 2、顶帽（Top Hat） 顶帽变换是指原始图像减去其开运算的图像，得到 ...

　　前几篇博客介绍了二值图像的形态学图像处理，本篇博客整理一下灰度形态学的相关图像处理，最后实现基于灰度形态学梯度的边缘检测效果。 一、腐蚀（Erode） 　　灰度形态学腐蚀，即求局部最小值。以 3x3 模板为例，即找出该模板的最小值作为输出即可。 　　通过灰度形态学腐蚀，图像中 ...