1. 主要内容（形态学的操作主要在二值图像的分析上使用，具有很重要的意义）
   开操作 open
   闭操作 close
   形态学梯度 Morphologica l Gradient
   顶帽 top hat
   黑帽 black hat
   (1)相关API

morphologyEx(src,dest,CV_MOP_BLACKHAT,kernel);
//Mat src    输入图像
//Mat dest   输出结果
//int OPT-   CV_MOP_OPEN/CV_MOP_CLOSE/CV_MOP_GRADIENT/
//CV_MOP_TOPHAT/CV——MOP_BLACKHAT      形态学操作类型
//Mat  kernel    结构元素
//int  lteration    迭送次数，默认为1

2. 开操作——open

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

先腐蚀再膨胀
可以去掉小的对象，假设对象是前景色（白色），背景是黑色

3. 闭操作——close

dst=close(cre,element)=erode(dilate(src,elemen))

先膨胀再腐蚀
可以填充小的洞（fill hole），假设对象是前景色，背景是黑色

4. 形态学梯度——Morphological Gradient

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

膨胀减去腐蚀
又称为基本梯度(其他还包括内部梯度，方向梯度)

5. 顶帽——top hat
   顶帽是原图像与开操作之间的差值图像

6. 顶帽——black hat
   顶帽是原图像与闭操作之间的差值图像

7. 资料扩展

浅析计算机数字图像处理中的基本图像类型
计算机数字图像处理又称为数字图像处理, 它是指将图像信号转化为数字矩阵存放在计算机中, 并利用计算机对其加工处理的过程。在计算机数字图像处理中, 按照颜色的多少可以将图像分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像3种。目前绝大多数的图像图形处理软件都支持这3种类型的图像。
1黑白图修
黑白图像中,每个像素要么是黑,要么是白。其色彩没有中间过渡颜色的图像。黑白图像一般用来描述文字或者图形,它的优点就是占用存储空间少,缺点是不能描述细节,如当表示人物,风景的图像时,它只能描述其轮廓,而不能描述人物、风景的细节,
黑白图像是每个像素只有两个可能值的数字图像。这种图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取,因此在存储矩阵中,黑白图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。这两个可取的值分别对应于关闭和打开,关闭表征该像素处于背景,而打开表征该像素处于前景。以这种模式来操作图像可以更容易识别出图像的基本结构特征,特别是轮廓特征。这种非0即1的图像在很多图像处理算法中是必须的。它还经常出现在数字图像处理中作为图像掩码或者在图像分割、二值化和dithering的結果出现
黑白图像操作只返回与黑白图像的形式或结构有关的信息,如果希望对其他类型模式的图像进行这样的操作,则首先要将其转换为黑白图像的图像格式。把一个图像转换成黑白图像的操作叫做值化。“二值化”的关键是选取合适的“阈值,低于这个阈值的像索被转换成黑色,高于这个阈值的像素被转换成白色。在很多图像处理软件中使用"调值"运算进行文字识别、轮廓分析等。“二值代也可以通过调用MATLAB提供的im2bw()来实现。
2灰度图像
灰度图像的每个像素通常用一个byte表示,分别代表256个灰度级。人眼能够识别的灰度级大约是100个。通常,最高的灰度级(255)呈现最亮的像素,最低的灰度级(1)呈现最暗的像素,在最暗和最亮的像素之间有256个不同的灰度级
灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以是任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。但是灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色,而灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的灰色深度,也就是说黑与白之间有不同深度的灰色存在。
通常一幅完整待编辑的图像是RGB模式,它由红绿蓝3个通道组成。红色、绿色、蓝色3个通道的缩览图都是以灰度形式显示的。用不同的灰度色阶来表示红色绿色蓝色在图像中的比重。
8个采样位2 56个灰度级,这种精度刚刚能够避免图像中可见的条带失真,并且非常易于编程。在医学图像与遥感图像这些技术应用中经常采用更多的级数以充分利用每个采样10或12位的传感器精度,并且避免计算时的近似误差。在这样的应用领域采样16位即65536级很流行。
3彩色图像
在计算机处理中,彩色图像的颜色信息可以用多种形式呈现,这些表示彩色图像的不同方式叫做图像的"色彩空间",也可以称之为色彩模式。彩色图像涌常使用RGB色彩模式和HSL色彩模式。RGB模式使用红绿蓝三原色呈现图像色彩。HSL模式通常使用色相、饱和度和亮度呈现图像色彩。
3.1 RGB色彩模式
一个能发出光波的物体称为有源物体,它的颜色由该物体发出的光波决定,使用RGB相加混合模型。计算机彩色显示器的输入需要RGB3个彩色分量,通过3个分量的不同比例,在显示屏幕上合成所需要的任意颜色。在RGB色彩模式,任意彩色光F的配色方程可表达为
F=IR) (红色百分比) +g[G] (绿色百分比) +b[B] (蓝色百分比)
3.2 HSL色彩模式
HSL和HSV (也叫做HSB)是对RGB色彩空间中点的两种有关系的表示,它们尝试描述比RGB更准确的感知颜色联系,并仍保持在计算上简单。HSL表示hue (色相)、 saturation (泡和度) ighness (亮度),HSV表示hue、 saturation. value (色调)而HSB表示hue,saturation, Drightness (（度)。
有时,图像的色彩信息是必要的。比如,从红苹果中挑出青苹果,就必须使用色彩信息。有的时候色彩信息是没有必要的,这时候通常把彩色图像转换成灰度图像或黑白图像。比如文字识别,通常用黑白图像处理即可。有些图像处理算法,只能用于灰度图像和黑白图像
在不同的彩色模式间切换编辑处理图像,可以简化一些常见的编辑问。比如,判定两个物体颜色是否相同,如果用RGB彩色模式,就需要分别比较R、 G、B值,但是如果把图像转换成HSL彩色模式,那么只要比较其中的hue的值就可以了。
合理地运用黑白图像、灰度图像、彩色图像以及彩色图像的不同彩色模式,是进行图像处理的第一步