Simone图像算法：图像形态学运算-膨胀、腐蚀、开闭
的有关信息介绍如下：
绪：
形态学(morphology)常应用在生物学中，研究动植物的形态和结构；
图像形态学即数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在格伦和拓扑学基础上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论；
常见图像形态学运算：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、骨架抽取、极线腐蚀、击中击不中变换、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、形态学梯度等；
最基本的形态学操作是：膨胀(dilation)和腐蚀（erosion）；
膨胀和腐蚀的主要用途：
消除噪声；
分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素；
寻找图像中明显的极大值或极小值区；
求出图像的梯度；
【注】：
腐蚀和膨胀是对像素值大的部分而言的，即高亮白部分而不是黑色部分；
膨胀是图像中的高亮部分进行膨胀，领域扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域；
腐蚀是图像中的高亮部分被腐蚀掉，领域缩减，效果图拥有比原图更小的高亮区域；
膨胀原理：
膨胀：求局部最大值；
①定义一个卷积核B，
核可以是任何的形状和大小，且拥有一个单独定义出来的参考点-锚点(anchorpoint)；
通常和为带参考点的正方形或者圆盘，可将核称为模板或掩膜；
②将核B与图像A进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点最大值；
③将这个最大值赋值给参考点指定的像素；
因此，图像中的高亮区域逐渐增长。
腐蚀原理：
腐蚀：局部最小值(与膨胀相反)；
①定义一个卷积核B，
核可以是任何的形状和大小，且拥有一个单独定义出来的参考点-锚点(anchorpoint)；
通常和为带参考点的正方形或者圆盘，可将核称为模板或掩膜；
②将核B与图像A进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点最小值；
③将这个最小值赋值给参考点指定的像素；
因此，图像中的高亮区域逐渐减小。
OpenCV中膨胀函数-dilate()
格式：
void dilate(
InputArray src,//输入
OutputArray dst, //输出
InputArray kernel, //核大小
Point anchor=Point(-1,-1),// 锚位置，(-1，-1)为中心
int iterations=1, //迭代次数
int borderType=BORDER_CONSTANT,//图像边界像素模式
const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()//边界值
)
【注】：
关于核，一般配合getStructuringElement()使用；
getStructuringElement()：返回指定形状和尺寸的结构元素；
格式：
getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1));
参数：
shape：表核的形状，矩形MORPH_RECT;交叉形MORPH_CROSS;椭圆形MORPH_ELLIPSE;
ksize:核尺寸大小；
anchor：锚点的位置，锚点只影响形态学运算结果的偏移；
OpenCV中腐蚀函数-erode()
格式：
void erode(
InputArray src,//输入
OutputArray dst, //输出
InputArray kernel, //核大小
Point anchor=Point(-1,-1),// 锚位置，(-1，-1)为中心
int iterations=1, //迭代次数
int borderType=BORDER_CONSTANT,//图像边界像素模式
const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()//边界值
)
形态学开运算：
开运算(Open Operation)：先腐蚀后膨胀的过程；
功能：
消除小物体；
在纤细处分离物体；
平滑较大的边界并不明显改变其面积；
形态学闭运算：
闭运算(Closing Openration),先膨胀后腐蚀；
功能：
排除小型黑洞(黑斑)；
OpenCV：morphologyEx()
功能：morphologyEx函数利用基本的膨胀和腐蚀技术，来执行更加高级形态学变换，
如开闭运算，形态学梯度，“顶帽”、“黑帽”等等。
void morphologyEx(
InputArray src, //
OutputArray dst,//
int op,//形态学运算的类型
InputArraykernel,
Pointanchor=Point(-1,-1),
intiterations=1,
intborderType=BORDER_CONSTANT,
constScalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() );
【注】：
int op：表示形态学运算的类型，
MORPH_OPEN – 开运算（Opening operation）
MORPH_CLOSE – 闭运算（Closing operation）
MORPH_GRADIENT -形态学梯度（Morphological gradient）
MORPH_TOPHAT - “顶帽”（“Top hat”）
MORPH_BLACKHAT - “黑帽”（“Black hat“）
示例程序：
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
using namespace cv;
int main(int argc, char* argv[])
{
Mat src = imread("misaka.jpg");
Mat dst;
//输入图像
//输出图像
//单元大小，这里是5*5的8位单元
//腐蚀位置，为负值取核中心
//腐蚀次数两次
erode(src,dst,Mat(5,5,CV_8U),Point(-1,-1),2);
imwrite("erode.jpg",dst);
//输入图像
//输出图像
//单元大小，这里是5*5的8位单元
//膨胀位置，为负值取核中心
//膨胀次数两次
dilate(src,dst,Mat(5,5,CV_8U),Point(-1,-1),2);
imwrite("dilate.jpg",dst);
//输入图像
//输出图像
//定义操作：MORPH_OPEN为开操作，MORPH_CLOSE为闭操作
//单元大小，这里是3*3的8位单元
//开闭操作位置
//开闭操作次数
morphologyEx(src,dst,MORPH_OPEN,Mat(3,3,CV_8U),Point(-1,-1),1);
imwrite("open.jpg",dst);
morphologyEx(src,dst,MORPH_CLOSE,Mat(3,3,CV_8U),Point(-1,-1),1);
imwrite("close.jpg",dst);
//定义核
//Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
//进行形态学操作
//morphologyEx(image,image, MORPH_CLOSE, element);
imshow("dst",dst);
waitKey();
return 0;
}
