图像形态学处理中的膨胀与腐蚀介绍

本文主要是对图像形态学处理中的膨胀、腐蚀运算方法介绍及在图像中实现的理论基础，并非是实例示范，具体案例在后面的文章中会逐一讲解学习。

什么是图像处理中的形态学

数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、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、流域变换等。

形态学运算方法

由于形态学的运算方法很多，本文只讲相似的几种，其它的内容后面讲。

腐蚀运算

腐蚀运算可以理解为“与”运算，假设我们构建了如下图所示的结构体B，腐蚀运算时，会逐个像素比对被处理图像A与B结构体的重合情况，当完全重合时记录当前结构体中心像素位置为C1，比对完整个被处理图像A后得到一张图像C，该图像就是腐蚀运算后的图像。

图像形态学处理腐蚀运算介绍

总结：“与”运算，有0即0，全1为1。

注意：大家有没有发现上图中的错误呢？

膨胀运算

膨胀运算可以理解为“或”运算也是一种卷积操作，假设我们构建了如下图所示的结构体B，膨胀运算就是拿着B在处理图像A中对比，如果结构体B中存在处理图像A的交集（重合部分），则记录该位置C1，这样不断移动结构体B在处理图像A中的位置，得到一张记录着所有点C的图像，这张图就是膨胀运算后的图。

图像形态学处理膨胀运算介绍

总结：“或”运算，有1即1，全0为0。