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1-形态梯度
一般来说，形态梯度（ ）是膨胀图像和侵蚀图像之间的差异得到的图像，也是基本梯度。 数学表达式如下：
梯度用于描述位于图像灰度级发生剧烈变化的区域的目标边界或边缘。 形态梯度结合膨胀或侵蚀与原始图像的差异，增强结构元素领域的像素强度并突出高亮区域的外围。 计算图像的形态梯度是一项重要的形态学操作。 膨胀和腐蚀基本操作经常结合使用来实现一些复杂的图像形态梯度。 可以计算四种常见的梯度类型：
基本渐变
——基本梯度是扩张图像减去腐蚀图像得到的差分图像。 称为梯度图像，也是该方法支持的一种计算形态梯度的方法。 用这种方法得到的梯度称为基本梯度。
内部梯度
————原始图像减去腐蚀图像得到的差异图像，称为图像的内部梯度。
外部梯度
————是对图像进行膨胀，然后减去原图像得到的差分图像，称为图像的外部梯度。
方向梯度
————方向梯度是以X方向和Y方向的直线作为结构元素得到的图像梯度。 以X方向的直线作为结构元素，分别经过膨胀和腐蚀后得到图像。 计算出差值后，称为X方向梯度。 使用Y方向 将直线作为结构元素分别进行膨胀和腐蚀后得到图像，其差值称为Y方向梯度。
