图像形态学操作：基于CUDA的图像处理算法---彩色图像腐蚀

一、腐蚀和膨胀

1、腐蚀和膨胀的主要功能

（1）消除噪声

（2）分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素

（3）寻找图像中的极大值或者极小值区域

（4）求出图像的梯度

2、膨胀（dilate）

膨胀就是求局部最大值的操作。从数学角度来说，就是将图像与核进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点指定的元素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。

3、腐蚀（erode）

腐蚀和膨胀是相反的操作，腐蚀是求局部最小值的操作。腐蚀操作会使图像中的高亮区逐渐减小。

C++

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <cuda.h>
#include <device_functions.h>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>


using namespace std;
using namespace cv;




//腐蚀
__global__ void erodeInCuda(uchar3 *dataIn, uchar3 *dataOut, S