形態の基本的な概念
基本的な考え方：構造要素のいくつかの態様で形状に対応して抽出された画像、知識分析目的を測定します。なお、画像セグメンテーション、エッジ検出、特徴抽出を含む画像処理の様々な態様において使用することができます。
構造要素：特定の構造及び設計の画像情報を検出するために画像の特定の形状及びサイズの基本要素の形態学的変換は、画像の構成情報を収集するプローブと呼びます。
構成要素の多くの種類がありますなど、円形、正方形、直鎖、ASは、検出画像の構造特性を研究するための知識（形状、大きさ、色及び階調情報）を運ぶことができます。
あって形態学的操作：バイナリ収縮と膨張、開閉動作の二値化、スケルトン抽出、ヒットミス変換します。
形態学的な四つの基本的な演算子：膨張、浸食、開口及び組成を閉じ、これらの基本的な動作は、派生と有用モルフォロジーアルゴリズムに組み合わせることができます。
侵食操作
浸食操作のアイデア：（テンプレートに似て）定義構造要素は、構造要素は、画像全体に移動させ、各画素に、全て同じ画像の構成要素に対応する画素位置を保持する画素の画素値のみを移動させます値。
腐食効果の計算：内部へ収縮が構造要素オブジェクトが除去されたよりも小さくすることができるように、オブジェクトの境界、境界点を除去します。異なるサイズの構造要素、異なるサイズのオブジェクトの削除を選択します。2つのオブジェクト間の微細な通信は、2つのオブジェクトをエッチングすることによって分離することができました。
浸食演算：
浸食演算模式図：
基本的な方法：
ドラッグ要素Xのドメイン構造は、構造要素Bは、X画像におけるフラット（x、y）の利点の中心に移動される各位置で、一般的に移動可能です。
対応する構成要素内の各画素が同じ画素近傍（x、y）を中心として、その後、保持（x、y）の画素と同一である場合。
条件が満たされていないため収縮効果内側境界に、すべてのピクセルを削除します。
浸食操作のC言語
- 腐食のレベル：左側と右側を処理しません
- 垂直エッチング：上下2列は処理されません
- 腐食のフルレンジ：4週間を処理しません
INT画像[ 120 ] [ 180 ]。 memsetの（画像、0、はsizeof （イメージ））; // 全方位腐蚀运算 ため（int型 I = 1 ; I <Use_ROWS- 1 ; I ++ ） { ための（int型、J = 1、J <Use_Line - 1 ; J ++ ） { 場合（Image_Use [I、J] == 255 && Image_Use [I、J + 1] == 255 && Image_Use [I、 + J - 1 ] == 255 ） { イメージ[I、J] = 255 。 } } }
拡張
拡張の考え：画素値が1つの画素、これの保持に少なくとも等しい画像の構成要素上の画素に対応する場合に定義構造要素（テンプレート類似）は、構造要素は、画像全体に移動させ、各画素に移動させます画素点の値。
拡張効果は：境界外側に拡張するように腐食、2値化対象物の境界点の拡大とは対照的に、オブジェクトと背景の点接触は、オブジェクトに組み込まれました。2つのオブジェクト間の距離が比較的近い場合、画像セグメンテーションのために有用な、2つのオブジェクトを一緒に通信するオブジェクトの空洞を埋めます。
腐食の拡大と比較すると：
- 拡張：画像（構造化要素よりも小さな孔）と、画像のエッジに小さな凹部内に穴を埋めます。
- 腐食：画像成分の除去エッジ、及び画像縮小、それらは補体ように拡大しました。
- 膨張と収縮：相互に逆の操作は組み合わせをカスケード接続することができません。
事業の拡大：
拡張操作の概略図：
C拡張言語
- 水平方向の拡張：左右は処理されません
- 垂直拡張：上下2列は処理されません
- オールラウンドの拡大は：4週間を処理しません
INT画像[ 120 ] [ 180 ]。 memsetの（画像、0、はsizeof （イメージ））; // 全方位膨胀运算 ため（int型 I = 1 ; I <Use_ROWS- 1 ; I ++ ） { ための（int型、J = 1、J <Use_Line - 1 ; J ++ ） { 場合（Image_Use [I、J] == 255 | | Image_Use [I、J + 1] == 255 || Image_Use [I、 + J - 1 ] == 255 ） { イメージ[I、J] = 255 。 } } }