形态学滤波

形态学通常表示生物学的一个分支，研究动植物的形态和结构。图像中的形态学是数学形态学。简单来讲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。

膨胀与腐蚀

功能：

• 消除噪声；
• 分割出独立的图像元素，在图像中链接相邻的元素；
• 寻找图像中明显的极大值和极小值区域；
• 求图像的梯度；

膨胀

求局部最大值的操作。将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。

核可以是任何形状，有一个单独定义的参考点，锚点。

膨胀就是计算核覆盖的区域的像素点的极大值，把这个极大值赋值给参考点指定的像素，使图像的高亮区域逐渐增长。

函数：void dilate

腐蚀

消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。

与膨胀相反，求局部最小值的操作。

函数：void erode

开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽

形态学的高级形态，都是建立在腐蚀和膨胀这两个基本操作之上的。

开运算

先腐蚀后膨胀，具有消除亮度较高的细小区域，在纤细点分离物体，对于较大物体，可以在不明显改变其面积的情况下平滑其边界等作用。

闭运算

先膨胀后腐蚀，它具有填充白色物体内细小黑色区域、连接临近物体的作用，也可以在不明显改变其面积的情况下平滑边界。

形态学梯度

膨胀图和腐蚀图之差，对二值图像操作能将团块的边缘突出出来。

顶帽

原图像与开运算的结果图之差，由于开运算放大了裂缝或者局部低亮度的区域，因此原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域。

用来分离比邻近点亮一些的斑块。

黑帽

闭运算的结果图与源图像之差。

黑帽运算后的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域。所以黑帽用来分离比邻近点暗一点的斑块。

漫水填充

用特定的颜色填充连通区域，通过设置可连通像素的上下限和连通方式，达到不同的填充效果。水漫填充操作的结果总是某个连续的区域。

常用来标记或分离图像的一部分，以便对其进行进一步的处理或分析，也能用来获得掩码区域。

图像金字塔和图像尺寸缩放

图像金字塔

是图像多尺度表达的一种，最主要用于图像分割，以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。金字塔底部是待处理图像的高分辨率表示，顶部是低分辨率的近似。

一般两种类型的金字塔：

• 高斯金字塔——用来向下采样（图像变小）；
• 拉普拉斯金字塔——用来从底层图像重建上层未采样图像（上采样，图像变大）；

下采样：高斯核对图像进行卷积，然后将所有的偶数行偶数列都去除，得到的结果图像就是源图像的1/4。

上采样：将图像每个方向扩大到原来的两倍，新增的行和列用0填充，然后使用核对放大后的图像进行卷积，得到新增像素的近似值。

尺寸缩放（插值算法）

• 最近邻
• 线性插值
• 区域插值：利用像素区域关系的重采样插值
• 双三次
• lanczos插值

缩小图像使用双线性插值，放大用双立方

阈值化

最简单的图像分割方法，从图像中提取出需要的部分。阈值的取舍依赖于具体的问题。

固定阈值threshold

对灰度图进行阈值操作得到二值图像，去噪声、过滤掉很小的或很大像素值的像素点。

自适应阈值adaptiveThreshold