第二章数学形态学的基本运算
2.1二值腐蚀和膨胀
二值图象是指那些灰度只取两个可能值的图象，这两个灰度值通常取为0和1。习惯上认为取值1的点对应于景物中的点，取值为0的点构成背景。这类图象的集合表示是直接的。考虑所有1值点的集合(即物体)X，则X与图象是一一对应的。我们感兴趣的也恰恰是X集合的性质。
如何对集合X进行分析呢?数学形态学认为，所谓分析，即是对集合进行变换以突出所需要的信息。其采用的是主观“探针”与客观物体相互作用的方法。“探针”也是一个集合，它由我们根据分析的目的来确定。术语上，这个“探针”称为结构元素。选取的结构元素大小及形状不同都会影响图象处理的结果。剩下的问题就是如何选取适当的结构元素以及如何利用结构元素对物体集合进行变换。为此，数学形态学定义了两个最基本的运算，称为腐蚀和膨胀即1。
2.1 .1二值腐蚀运算
腐蚀是表示用某种“探针”(即某种形状的基元或结构元素)对一个图象进行探测，以便找出图象内部可以放下该基元的区域。它是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。腐蚀的实现同样是基于填充结构元素的概念。利用结构元素填充的过程，取决于一个基本的欧氏空间概念—平移。我们用记号A二表示一个集合A沿矢量x平移了一段距离。即:
集合A被B腐蚀，表示为AB，其定义为:
其中A称为输入图象，B称为结构元素。AB由将B平移x仍包含在A内的所有点x组成。如果将B看作模板，那么，AB则由在将模板平移的过程中，所有可以填入A内部的模板的原点组成。根据原点与结构元素的位置关系，腐蚀后的图象大概可以分为两类:
(1)如果原点在结构元素的内部，则腐蚀后的图象为输入图象的子集，如图2.1所示。
(2)如果原点在结构元素的外部，那么，腐蚀后的图象则可能不在输入图象的内部，如图2.2所示。
图2.1腐蚀类似于收缩
腐蚀除了用填充形式表示外，还有一个更重要的表达形式:
数学形态学的应用研究
摘要
对信号进行分析时通常采用传统的傅立叶变换方法，傅立叶变换是时域和频域相互转换的数学工具，从物理意义上讲其实质是将信号分解成许多不同频率的正弦波的叠加。这样我们可以把对波形函数的研究转化为对其变换的研究。当信号中混杂着噪声时，通常的方法是将混杂着噪声的信号变换到频域，根据有用信号和噪声在频域所占的频段不同，通过低通、高通、带通或带阻滤波器对噪声加以滤除，再进行信号的重构，恢复原信号，但现实中的噪声和有用信号通常在频域中是分不开的，例如随机噪声、白噪声等。
为了解决这一问题，人们一直在寻找新的方法。近些年来，基于图象或信号直观特点的数学形态学，在图象处理领域取得了广泛的应用。它摒弃了传统的数值建模及分析的观点，从集合的角度来刻画和分析图象。其研究图象几何结构的基本思想是利用一个结构元素去探测一个图象，看是否能够将这个结构元素很好的填放在图象的内部，同时验证填放结构元素的方法是否有效。因此，形态学算子的性能将主要以几何方式进行刻画。这种显式的几何描述特点更适合视觉信息的处理和分析。
在信号处理领域，Matlab作为功能强大的应用型软件，其傅立叶分析工具箱和小波分析工具箱己经非常成熟，研究者可以将其提供的功能函数应用到实际工作中去，但是形态学工具箱目前还主要集中在二维图象处理上，在一维信号处理方面并没有提供相应的函数，鉴于数学形态学在图象处理方面取得的骄人成绩，开发其一维信号处理工具箱以便研究人员更好的应用就显得有价值。
本文即是在深入研究数学形态学基本理论的基础上，编写出其一维信号形态处理函数，包括腐蚀、膨胀、开、闭等多种形态运算，并应用这些基本函数对一维信号的降噪滤波特性予以仿真分析，加深对该方法相关特性的认识。
关键词:数学形态学;结构元素;腐蚀;膨胀
数学形态学(Mathematical Morphology)诞生于1964年，是由法国巴黎矿业学院博士生赛拉(J. Serra)和导师马瑟荣，在从事铁矿核的定量岩石学分析及预测其开采价值的研究中提出“击中/击不中变换”，并在理论层面上第一次引入了形态学的表达式，建立了颗粒分析方法。他们的工作奠定了这门学科的理论基础，如击中/击不中变换、开闭运算、布尔模型及纹理分析器的原型等。数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。
数字图像处理学
第9章数学形态学原理
（第一讲）
9.1 数学形态学的发展
“数学形态学（Mathematical Morphology）
是一种应用于图像处理和模式识别领域的新的方
法。形态学是生物学的一个分支,常用它来处理动
物和植物的形状和结构。
“数学形态学”的历史可追溯到十九世纪的Eular.steiner.Crofton和本世纪的Minkowski。1964年，法国学者J.Serra对铁矿石的岩相进行了定量分析，以预测铁矿石的可轧性。几乎在同时，G.Matheron研究了多孔介质的几何结构、渗透性及两者的关系，他们的研究成果直接导致“数学形态学”雏形的形成。
随后，J.Serra和G.Matheron在法国共同建立了枫
丹白露（Fontainebleau）数学形态学研究中心。
在以后的几年的研究中，他们逐步建立并进一步完
善了“数学形态学”的理论体系，此后，又研究了
基于数学形态学的图像处理系统。
“数学形态学”是一门建立在严格的数学理论基础上的科学。G.Matheron 于1973年出版的《Ensembles aleatoireset geometrie integrate》一书严谨而详尽地论证了随机集论和积分几何，为数学形态学奠定了理论基础。1982年，J.Serra出版的专著《Image Analysis and Mathematical Morphology》是数学形态学发展的里程碑，它表明数学形态学在理论上已趋于完备，在实际应用中不断深入。
此后，经过科学工作者的不断努力，J.Serra主编的《Image Analysis and Mathematical Morphology》Volume2、Volume3相继出版，1986年，CVGIP（Computer Vision Graphics and Image Processing）发表了数学形态学专辑，从而使得数学形态学的研究呈现了新的景象。同时，枫丹白露研究中心的学者们又相继提出了基于数学形态学方法的纹理分析模型系列，从而使数学形态学的研究前景更加光明。
- 1 - 数学形态学
数学形态学是一种新兴的研究领域，它旨在分析几何图形的结构，形状和功能之间的关系。它的研究，使用广义的概念，为许多不同的问题提供解决方案，其中包括拓扑、图像处理、科学可视化、结构生物学和信号处理等。
数学形态学是一个综合性的学科，它运用多种数学工具和科学原理来描述和分析图形学中出现的复杂形状，是形状和几何的综合科学。它的本质是把复杂的形状分解成不同的形状元素，再利用数学中的手段将这些元素组合起来，以描述和揭示形状结构之间的联系。
数学形态学是一门基于计算机的学科，它使用计算机技术，通过对几何图形和形状的像素分析，捕捉形状中各种特征，分析不同形状间的关系，建立并匹配形状，以及重建和综合形状信息。同时，它也旨在将计算机技术与形状分析结合起来，用于解决计算机的实际应用问题，如机器视觉和图像处理。
数学形态学广泛地应用于各种领域，如机器人系统，空间科学，图形学，地理和空间信息，甚至分子生物学等。它还可以用于将几何图形可视化，以及应用于工程设计，以更直观的方式表示几何形状，并为设计者和设计家提供视觉上的参考。
数学形态学的研究不仅仅局限于几何图形，同时也研究自然现象中出现的结构，并尝试描述和表述自然界中出现的复杂形状。从自然现象中抽象出来的形状，往往能够帮助科学家们更好地理解现象，并最终基于研究结果，为实际应用研发有效的算法或具备一定属性的形 - 2 - 状。
总的来说，数学形态学是一种立足于数学的研究领域，它涉及到多层次的形状分析，以及形状和空间之间的关系，研究和分析丰富多彩的形状属性。它旨在更好地理解形状，并为许多实际问题提供解决方案，同时也为计算机视觉和机器人系统提供支撑及应用。
