一个简短的MATLAB代码，是关于二值图像的形态学梯度边缘检测。

往复式逐行扫描是一种提高激光共焦扫描显微成像帧速的有效方式, 然而随着帧速的提高, 这种扫描方式在图像重构时会带来更严重的图像错位。根据高速振镜运动特性, 分析了激光共焦高速扫描显微成像系统逐行扫描下的重构图像错位原理, 设计了基于形态学梯度的重构图像错位评价算法, 并且结合搜索错位评价最小点的单目标约束粒子群算法实现了重构图像错位校正。经实验验证, 该算法适用于成像帧速高达300 frame/s的重构图像错位校正; 与未进行错位校正的图像相比, 校正后的成像分辨率提高了68.83%, 同时该算法能够适用于不同振镜搭配方式和不同扫描帧速的图像重构。

针对传统边缘检测算法存在定位精度低、对噪声敏感等缺点，提出一种基于形 态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法。利用改进的数学形态学梯度算子进行边缘 点的粗定位，再利用三次样条插值法对提取出的边缘图像进行插值运算，最后利用数学 形态学细化算子将提取出的边缘进行细化，可有效地检测出图像边缘，实现亚像素边缘 检测。实验结果表明，这种方法能准确地检测出边缘，优于传统的边缘检测方法。

为了提高图像的边缘检测性能,将蚁群算法引入图像边缘检测。阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理,提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值,使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节,具有较好的检测效果。

浅墨出品，分享精神至上~ 图片素材是当前热映的美国队长2的海报，非常酷！ 我们用滑动条来控制迭代次数，动态得到不同效果的形态学操作图。 效果有：开闭运算，腐蚀膨胀，黑帽和顶帽。 博文《【OpenCV入门教程之十一】 形态学图像处理（二）：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽合辑》的配套详细注释源代码。 博文链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/24599073 1.已将dll打包到Release文件夹下，运行Release文件夹中的exe可以直接看到运行结果. 2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。可以参看我写的配置博文： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19809337 3.编写环境：Visual Studio 2010 4.写作当前代码时配套使用的OpenCV版本： 2.4.8 5.推荐代码结合博文一起看，学习效果更佳。 by浅墨