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。这些形状几乎可以是任何东西: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对象，查找被暗像素包围的明亮区域，检测或删除触摸图像边界的对象，检测或填充对象孔，过滤掉虚假的高点或低点，以及执行许多其他操作。

从本质上讲，形态重建是一种洪水填充的泛化，它根据另一幅图像(称为掩模)的特征处理一幅图像(称为标记)。标记图像中的高点或峰值指定处理开始的位置。峰值散开，或扩张，同时被迫适应蒙版图像。扩展处理继续进行，直到图像值停止变化。

节选自第二版的基于MATLAB的数字图像处理教授形态重构的含义，说明对二值图像的一些有用操作，并展示如何使用图像处理工具箱™快速执行这些操作。