形态学重建

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。你可以使用形态学重构来提取标记的物体，找到被黑暗像素包围的明亮区域，检测或移除触摸图像边界的物体，检测或填充物体空洞，滤除虚假的高点或低点，以及执行许多其他操作。

本质上是一种泛化的洪水填充，形态学重构处理一幅图像，称为标记，基于另一幅图像的特征，称为掩模。标记图像中的高点或峰值指定处理从何处开始。当被迫适应面具图像时，峰值会展开或扩张。扩散处理继续进行，直到图像值停止变化。

这段摘录自第二版的基于MATLAB的数字图像处理介绍形态重构的含义，举例说明对二值图像的一些有用的操作，并展示如何使用函数图像处理工具箱™来快速执行这些操作。