形態學處理
數學形態學（也稱圖像代數）表示以形態為基礎對圖像進行分析的數學工具。他的基本O思想是用具有一定形態的結構元素去量度和提取圖像中的對應形狀以達到對圖像分析和識別的目的。數學形態學的應用可以簡化圖像數據，保持他們基本的形狀特征，并出去不相干的結構。數學形態學的算法有天然的并行實現的結構。
在圖像處理方面，二值形態學經常應用到對圖像進行分割，細化，抽取骨架，邊緣提取，形狀分析，角點檢測，分水嶺算法等等。由于其算法簡單，算法能夠并行運算所以經常應用到硬件中。
形態學運算中腐蝕，膨脹，開運算和閉運算。
1. 腐蝕
腐蝕是一種消除邊界點，使邊界向內部收縮的過程。可以用來消除小且無意義的物體。
腐蝕的算法：
用3x3的結構元素，掃描圖像的每一個像素
用結構元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作
如果都為1，結果圖像的該像素為1。否則為0。
結果：使二值圖像減小一圈
2. 膨脹
膨脹是將與物體接觸的所有背景點合并到該物體中，使邊界向外部擴張的過程。可以用來填補物體中的空洞。
膨脹的算法：
用3x3的結構元素，掃描圖像的每一個像素
用結構元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作
如果都為0，結果圖像的該像素為0。否則為1
結果：使二值圖像擴大一圈
3. 開運算
先腐蝕后膨脹的過程稱為開運算。用來消除小物體、在纖細點處分離物體、平滑較大物體的邊界的同時并不明顯改變其面積。
dst = open(src, element) = dilate(erode(src,element))
4. 閉運算
先膨脹后腐蝕的過程稱為閉運算。用來填充物體內細小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界的同時并不明顯改變其面積。
dst = open(src, element) = erode(dilate(src,element))
5. 形態學梯度
膨脹圖與腐蝕圖之差。
能夠保留物體的邊緣輪廓
6. 頂帽
原圖像與開運算結果圖之差
dst = tophat(src, element) = src - open(src, element)
7. 黑帽
閉運算結果圖與原圖像之差
