机器视觉中的灰度形态学

形态转换提取和改变图像中斑点的结构，他们分为两类：
二进制形态学函数，应用于二进制图像。
灰度级形态学函数，应用于灰度级图像。
在灰度形态学中，一个像素与那些周围的像素比较，以使像素值最小（在腐蚀中）或者最大（在膨胀中）。
什么情况下使用灰度形态学
使用灰度形态学函数来过滤或者平滑图像的像素亮度。这些应用包括噪声滤波，不均匀背景校正，灰度特征提取。
灰度形态学的定义

灰度级形态学功能应用于灰度级图像。通过扩展亮区域，可以使用这些功能来改变区域的形状；或者扩这暗区域来改变区域的形状也行。这些函数平滑渐变模式，提高边界地方的对比度。本节讲述下面的灰度形态学功能：

1. 腐蚀

2. 膨胀

3. 打开

4. 关闭

5. 适当打开

6. 适当关闭

7. 自动中值化
   这些功能来源于灰度级腐蚀和膨胀的组合
   

8.