形态学重建

作者:Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods和Steven L. Eddins

形态学重建是一种有用但鲜为人知的方法，用于提取图像中形状的有意义信息。这些形状可以是任何东西:扫描文本文件中的字母，荧光染色的细胞核，或者远红外望远镜图像中的星系。您可以使用形态重建来提取标记的对象，找到被黑暗像素包围的明亮区域，检测或删除触及图像边界的对象，检测或填充对象孔，过滤掉虚假的高点或低点，并执行许多其他操作。

从本质上说，形态重建是洪水填充的一种推广，它根据另一幅图像的特征(称为遮罩)来处理一幅图像(称为标记)。标记图像中的高点或峰值指定了处理开始的位置。当被迫适应掩膜图像时，峰值会散开或膨胀。扩散处理继续进行，直到图像值停止变化。