本章介紹由數學形態學衍生的二值圖像形態學算法，主要包括形態學膨脹、腐蝕、開運算和閉運算四種常用算法，並以此爲基礎講解形態學輪廓提取算法，結合C語言編程實現，通俗易懂，圖文並茂。
[定義與算法]
數學形態學英文爲“Mathematical morphology”， 是一門建立在格論和拓撲學基礎之上的圖像分析學科，數字圖像處理中的形態學算法以此爲基礎發展而來，圖像形態學在目標檢測與識別等方面應用廣泛。
我們常用的基本的運算包括：腐蝕和膨脹、開運算、閉運算、骨架抽取、極限腐蝕、擊中擊不中變換、形態學梯度、Top-hat變換、顆粒分析、流域變換等，內容廣泛，相關研究論文也多如牛毛，可以屬於一個單獨的領域，甚至可以單獨著書論著。
在學習形態學膨脹和腐蝕算法之前，我們先來培養個大概的印象，所謂膨脹就是擴大、增加，將圖像某些信息擴大或者增多；所謂腐蝕就是縮小、減少，將圖像某些信息減少；如何擴大或者縮小呢？總有一個依據或者嚮導，而這個依據或者嚮導就是形態學中的“結構元素”。
對於同一張二值圖像而言，結構元素選取的不同，算法結果也就不同，結構元素的選取往往具有旋轉不變性或者鏡像不變性，如下圖Fig.1所示，所有結構元素的原點(黑色點)都位於中心，其他區域關於中心對稱。Fig.1中所示的結構元素也是常用的幾種類型。我們通過結構元素作爲嚮導，在圖像內部獲取不同的信息，這就是整個形態學的處理過程。
