形态学基本知识参考链接：知乎的一篇文章结构元（SE）SE中的的值可以是0或1。常见的结构元有矩形和十字形。结构元有一个锚点O，O一般定义为结构元的中心（也可以自由定义位置）。如下图所示是几个不同形状的结构元，紫红色区域为锚点O。SE.png膨胀将结构元s在图像f上滑动，把结构元锚点位置的图像像素点的灰度值设置为结构元值为1的区域对应图像区域像素的最大值。个人理解：类似于机器学习中的求卷积过程，不过

Analysisofnewtop-hattransformationandtheapplicationforinfrareddimsmalltargetdetection》PatternRecognition白相志2009新型Top-hat

基本运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度。

clc;clearall;closeall;%Top-Hat测试图像I=im2double(imread('D:\GrayFiles\9-40.tif'));%=====================

1.参考文献2.算法实现%参考文献：多尺度top-hat变换提取细节的对比度增强算法%作者：刘艳莉，桂志国%http://www.docin.com/p-1457027092.html%Author:HSW

其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。

1.1.3例9.30基于MATLAB编程，对灰度图像进行Top-hat变换和Bottom-hat

本文主要包括以下内容二值形态学的经典应用，细化和像素化，以及凸壳灰度图像的形态学运算，包括灰度腐蚀、灰度膨胀、灰度开和灰度闭本章的典型案例分析在人脸局部图像中定位嘴的中心显微镜下图像的细菌计数利用顶帽变换（top-hat

任务一：形态学图像处理演示程序代码：%腐蚀BW1=imread('fingerprint.tif');SE=strel('arbitrary',eye(5));%生成腐蚀模板BW2=imerode(BW1,SE);imshow(BW1);figure,imshow(BW2);实验结果：%腐蚀和膨胀BW1=imread('fingerprint.tif');SE=strel('rectangle',

其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯

80413402数学形态学是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论，其基本运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat

数学形态学中运算有膨胀（或扩张）、腐蚀（或侵蚀）、开启、闭合、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，其中腐蚀与扩张就是我们今天所有讲的要点。

我们在处理复杂背景图像的时候，常会遇到图像背景纹理不均匀，光照不均匀，前景不够突出的问题。如果用阈值进行二值处理难以获得满意的效果。我们参考《数字图像处理》第九章中的顶帽变换和底帽变换对图像处理，可以有效解决这一问题。顶帽变换和底帽变换的基础是，图像相减与形态学开运算和闭运算

文章目录1理论依据2底帽变换应用3OpenCV实现4注意1理论依据  图像相减与开操作和闭操作相结合，会产生Top-hat(顶帽)变换和bottom-hat(底帽)变换。

其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。

clearall;closeall;clc;img=imread('lena.jpg');img=im2bw(img,graythresh(img));imshow(img)[heightwidth]=size(img);img_re=zeros(height,width);temp=[];fori=2:height-1%腐蚀forj=2:width-1temp=img(i-1:i+1,j-1:j

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其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。

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形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作，基本运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学滤波、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算

形态学腐蚀与膨胀数学形态学是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论，其基本运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat

3形态学滤波（1）:腐蚀与膨胀3.1形态学概述数学形态学建立在格论核拓扑学基础上的图像分析学科，基础的运算包括：二值腐蚀和膨胀，二值开闭运算，骨架抽取，极限腐蚀，击中击不中变换，形态学梯度，Top-hat

其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。

Keras图像的预处理：平滑与去噪——高斯滤波、中值滤波、曲率驱动滤波图像的预处理：图像锐化图像的预处理：边缘检测算子——Sobel、canny、拉普拉斯图像的预处理：形态学处理——腐蚀、膨胀、开闭运算、top-hat

基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。

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clear all; close all; clc; img=imread('lena.jpg'); img=im2bw(img,graythresh(img)); imshow(img) [height width]=size(img); img_re=zeros(height,width); temp=[]; for i=2:height-1

开运算(open)纤细处分离物体，消除小黑点闭运算(close)连接小的空隙形态学梯度(morph-grad)将突出团块(blob)的边缘顶帽(top-hat)将突出比原轮廓亮的部分黑帽(black-hat

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