形态学重建

形态学重建是一种有用但鲜为人知的方法，用于提取图像中有关形状的有意义信息。这些形状可以是任何东西:扫描文本文档中的字母，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，找到被暗像素包围的明亮区域，检测或删除接触图像边界的对象，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。

从本质上讲，形态重建是对洪水填充的一种概括，它基于另一种称为掩模的图像的特征来处理一种称为标记的图像。标记图像中的高点或峰值指定处理开始的位置。峰顶散开或扩张，同时被迫适应掩模图像。扩散处理继续进行，直到图像值停止变化为止。

这段节选自第二版利用MATLAB进行数字图像处理教授形态学重建意味着什么，说明了一些有用的二值图像操作，并展示了如何使用函数图像处理工具箱™快速执行这些操作。