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在图像处理中，术语形态学是指分析形状以填充小孔、去除噪声、提取轮廓等的一组操作。形态学操作很像空间卷积中的过滤过程。有两个部分在起作用：结构元素和预定义的计算规则。
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- 结构元素（SE）类似于卷积中的内核，在输入图像的每个像素上点对点移动。结构元素一次与一个像素邻域重叠。结构元素中的每个像素都与输入图像中其右下方的像素进行比较。
- 与卷积过程不同，形态学运算是逻辑运算（例如AND、OR、NOT）而不是算术运算。
结构元素从一个点移动到另一个点 ↑
众所周知，逻辑运算只适用于0/1像素。这就是大多数形态学技术处理二值图像的原因。然而，一些技术也可以扩展到灰度图像。
结构元件的形状和尺寸
结构元素本质上是像素矩阵，每个像素值为零或一。 SE 的大小是矩阵的维度，而形状则由 1 和 0 的模式指定。结构元素的形状和尺寸是灵活的并且取决于感兴趣对象的成像几何形状。例如，线性 SE 可以检测线性线。
线性、方形和各向同性圆盘是 SE 常用的形状。中心像素称为原点。
原始形态学运算：腐蚀和膨胀
侵蚀
腐蚀用 SE 探测输入图像并检查 SE 是否“适合”相应的像素邻域。如果对于每个“1”像素，对应的像素也为“1”，则称结构元素适合像素邻域。侵蚀缩小了区域的大小并导致变薄。
A 表示输入图像，B 表示 SE，腐蚀计算如下：
侵蚀的视觉效果包括：
- 剥去边缘的小细节
- 扩大一个区域内封闭的孔
- 将松散连接的对象分开，并扩大不同区域之间的间隙
扩张
膨胀使用 SE 探测输入图像，并检查 SE 是否“命中”或与相应的像素邻域相交。如果对于任何“1”像素，对应的像素为“1”，则称结构元素命中像素邻域。膨胀扩大了区域的大小并导致增厚。
'A' 表示输入图像，'B' 表示 SE，膨胀如下：
膨胀的视觉效果包括：
- 由于分辨率差而弥合字符差距
- 连接相邻区域或缩小区域之间的间隙
- 修复小范围缺陷和噪音
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