形态学滤波（2）：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽

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一、开运算

开运算，就是先腐蚀后膨胀的过程

数学表达式：

　　dst = open(src,element) = dilate(erode(src, element))

开运算可以用来消除小物体，在纤细点处分离物体，并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。

二、闭运算

闭运算，就是先膨胀后腐蚀的过程

数学表达式：

　　dst = open(src,element) = erode(dilate(src, element))

闭运算可以用来排除小型黑洞（黑色区域）

三、形态学梯度

 形态学梯度，就是膨胀图与腐蚀图之差

数学表达式：

　　dst = morph-grad(src,element) = dilate(src, element) - erode(src, element)

对二值图进行这一操作可以将团块的边缘突出出来，我们可以用形态学梯度来保留物体的边缘轮廓

四、顶帽

顶帽（礼帽）运算，就是原图像与“开运算”的结果图之差

数学表达式：

　　dst = tophat(src,element) = src - open(src,element)

因为开运算带来的结果是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的区域更明亮的区域，且这一操作与选择的核的的大小相关。

顶帽运算往往用来分离比临近点亮一些的斑块，在一幅图像具有大幅的背景，而微小物品比较有规律的情况下，

可以使用顶帽运算进行背景提取

五、黑帽

黑帽运算，就是“闭运算”的结果图与原图像之差

数学表达式：

　　dst = blackhat(src,element) = close(src,element) - src 

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，且这一操作和选择的核的大小相关

黑帽运算用来分离比临近点暗一些的斑块，效果图有着非常完美的轮廓

六、核心函数：morphologyEx()

1 void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst,
2                                 int op, InputArray kernel,
3                                 Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
4                                 int borderType = BORDER_CONSTANT,
5                                 const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );

形态学滤波（2）：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽

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原文地址：http://www.cnblogs.com/Nelsoner/p/6783477.html