既然是基于膨胀和腐蚀的运算，那么再让我们详细了解一下膨胀和腐蚀到底对图像做了什么?
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第一种情况，对于二值图像来说
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腐蚀： 核与其覆盖的图像部分做与操作，如果全为1，则该像素点为1，否则为0； 也就是0容易得到，图像更多的地方变黑了，白色部分被腐蚀了
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膨胀： 核与其覆盖的图像部分做与操作，如果全为0，则该像素点为0，否则为1； 也就是1容易得到，图像更多的地方变白了，白色部分膨胀了
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第二种情况，对于一个灰度图像来说
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腐蚀： 某一点的像素值，就是核与图像该部分像素值差的最小值。 所以像素值变低比较容易，亮色部分被腐蚀。
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膨胀： 某一点的像素值，就是核与图像该部分像素值和的最大值。 所以像素值变高比较容易，亮色部分膨胀。
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开运算： 先腐蚀后膨胀，放大裂缝和低密度区域，消除小物体，在平滑较大物体的边界时，不改变其面积
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闭运算： 先膨胀后腐蚀，排除小型黑洞，突触了比原图轮廓区域更暗的区域
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形态学梯度： 形态学梯度 = 膨胀图 - 腐蚀图，保留图像边缘
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顶帽（礼帽）： 顶帽 = 原图 - 开运算，分离邻近点亮一些的斑块，进行背景提取
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黑帽： 黑帽 = 闭运算 - 原图，用来分离比邻近点暗一些的斑块