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目錄：
15.1 膨脹與腐蝕理論Dilation and erosion
形態(tài)學(xué)，即數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)(mathematical Morphology）穆趴，是圖像處理中應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)之一只泼，主要用于從圖像中提取對表達(dá)和描繪區(qū)域形狀有意義的圖像分量，使后續(xù)的識別工作能夠抓住目標(biāo)對象最為本質(zhì)〈最具區(qū)分能力－most discriminative）的形狀特征软驰，如邊界和連通區(qū)域等涧窒。同時像細(xì)化、像素化和修剪毛刺等技術(shù)也常應(yīng)用于圖像的預(yù)處理和后處理中锭亏，成為圖像增強技術(shù)的有力補充纠吴。
幾種二值圖像的基本形態(tài)學(xué)運算， 包括腐蝕慧瘤、膨脹戴已， 以及開、閉運算锅减。由于所有形態(tài)學(xué)運算都是針對圖像中的前景物體進(jìn)行的糖儡， 因而首先對圖像前景和背景的認(rèn)定給出必要的說明．
注意： 大多數(shù)圖像，一般相對于背景而言物體的顏色（灰度）更深上煤， 二值化之后物體會成為黑色， 而背景則成為白色著淆， 因此我們通常是習(xí)慣于將物體用黑色（灰度值0）表示劫狠， 而背景用白色（灰度值255）表示拴疤，本章所有的算法示意圖以及所有的Visual C＋＋的程序?qū)嵗甲駨倪@種約定；但Matlab 在二位圖像形態(tài)學(xué)處理中独泞，默認(rèn)情況下白色的（二位圖像中灰度值為1的像素呐矾，或灰度圖像中灰度值為255的像素）
是前景（物體），黑色的為背景懦砂， 因而本章涉及Matlab 的所有程序?qū)嵗侄甲駨腗atlab本身的這種前景認(rèn)定習(xí)慣．
實際上蜒犯， 無論以什么灰度值為前景和背景都只是一種處理上的習(xí)慣， 與形態(tài)學(xué)算法本身無關(guān)荞膘。例如對于上面兩幅圖片罚随， 只需要在形態(tài)學(xué)處理之前先對圖像反色就可以在兩種認(rèn)定習(xí)慣之間自由切換。
腐蝕的作用“ 顧名思義羽资，腐蝕能夠消融物體的邊界淘菩，而具體的腐蝕結(jié)果與圖像本身和結(jié)構(gòu)元素的形狀有關(guān)。如果物體整體上大于結(jié)構(gòu)元素屠升，腐蝕的結(jié)構(gòu)是使物體變“ 瘦”一圈潮改，而
這一圈到底有多大是由結(jié)構(gòu)元素決定的：如果物體本身小于結(jié)構(gòu)元素， 則在腐蝕后的圖像中物體將完全消失：如物體僅有部分區(qū)域小于結(jié)構(gòu)元素〈如細(xì)小的連通3腹暖，則腐蝕后物體會在細(xì)
連通處斷裂汇在，分離為兩部分。
15.2 Dilate膨脹
上面左邊格子脏答，3*3 算子往右走糕殉，在走到第二步的時候碰到了右下角第一個1, 所以就替換中間0為1. 往下繼續(xù)以此類推。膨脹就是用我們結(jié)構(gòu)元素覆蓋下的圖像的像素最大值來覆蓋中心像素以蕴，比如000000的3*3 覆蓋了一個1,所以中心0變?yōu)?糙麦。
之前中值濾波是結(jié)構(gòu)圖像覆蓋下的中值來替換，這里是我們用結(jié)構(gòu)元素覆蓋下的最大值來替換丛肮。
15.3 腐蝕 Erode
最小值替換中心向素
