在圖像處理中，術語形態學是指分析形狀以填充小孔、去除噪聲、提取輪廓等的一組操作。形態學操作很像空間卷積中的過濾過程。有兩個部分在起作用：結構元素和預定義的計算規則。

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• 結構元素（SE）類似于卷積中的內核，在輸入圖像的每個像素上點對點移動。結構元素一次與一個像素鄰域重疊。結構元素中的每個像素都與輸入圖像中其右下方的像素進行比較。
• 與卷積過程不同，形態學運算是邏輯運算（例如AND、OR、NOT）而不是算術運算。

結構元素從一個點移動到另一個點 ↑

眾所周知，邏輯運算只適用于0/1像素。這就是大多數形態學技術處理二值圖像的原因。然而，一些技術也可以擴展到灰度圖像。

結構元件的形狀和尺寸

結構元素本質上是像素矩陣，每個像素值為零或一。 SE 的大小是矩陣的維度，而形狀則由 1 和 0 的模式指定。結構元素的形狀和尺寸是靈活的并且取決于感興趣對象的成像幾何形狀。例如，線性 SE 可以檢測線性線。

線性、方形和各向同性圓盤是 SE 常用的形狀。中心像素稱為原點。

原始形態學運算：腐蝕和膨脹

侵蝕

腐蝕用 SE 探測輸入圖像并檢查 SE 是否“適合”相應的像素鄰域。如果對于每個“1”像素，對應的像素也為“1”，則稱結構元素適合像素鄰域。侵蝕縮小了區域的大小并導致變薄。

A 表示輸入圖像，B 表示 SE，腐蝕計算如下：

侵蝕的視覺效果包括：

• 剝去邊緣的小細節
• 擴大一個區域內封閉的孔
• 將松散連接的對象分開，并擴大不同區域之間的間隙

擴張

膨脹使用 SE 探測輸入圖像，并檢查 SE 是否“命中”或與相應的像素鄰域相交。如果對于任何“1”像素，對應的像素為“1”，則稱結構元素命中像素鄰域。膨脹擴大了區域的大小并導致增厚。

'A' 表示輸入圖像，'B' 表示 SE，膨脹如下：

膨脹的視覺效果包括：

• 由于分辨率差而彌合字符差距
• 連接相鄰區域或縮小區域之間的間隙
• 修復小范圍缺陷和噪音

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