算法介绍
- 击中：击中其实是一种模板匹配，如果一个结构元（模板）与图像中的一个连通区域完全相等，那么腐蚀的结果将是一个点，这就算是“击中”了，因为找到了完全一致的模式（模式的含义去查一下吧，这里的模式和模式识别的模式含义相同），但如果模板与联通区域去不完全相同，但腐蚀后的结果还是一个点，我们也称为一种“击中”，但不是严格的击中，比如我们的模板是一个直径为10的实心圆形，连通区域是一个直径为10的实心圆和一个直径为1的实心圆的并列排布，其腐蚀结果也是一个点，但其不是完美的击中，要找到完美的击中，必须在模板外面加个边框（或者是背景），这样的结果就不会出现不完美击中，我们可以选模板外一圈黑色的背景（红色背景）作为边框，与上述连通区域做击中操作，很明显。。击不中。。完美击中和不完美的击中都有很多用途，后面的操作中会继续用到。
上图，看图更明确：
红色表示背景，击中结果是只能有一个像素被点亮
一般性的匹配，不关心背景，只寻找一个模式
- 孔洞填充：最简单的理解，一个白色的圆环，背景为黑，想要的结果是一个白色的实心圆，这就用到了孔洞填充，孔洞填充的一个缺点在于，必须已知一个种子点，从种子点向外膨胀至整个孔洞。
下图中红色为种子点，黑色为背景
种子点和原图
填充后结果 - 连通分量提取：与孔洞填充类似，孔洞处理的是被连通分量包围的背景，连通分量提取是提取的连通分量，而非中间的孔洞。所以从公式上看也非常相似。连通分量提取也需要种子点，所以也不是很智能。
四个连通分量，红点为示例种子点 -
凸壳：是为了找到一个凹陷的物体外壳，以不完美命中（腐蚀）为主要操作，通过调整结构元，加上原图，得到相关结果。
原图
凸壳添加结果
添加的凸壳 -
细化：细化和骨架有点类似，但涉及到一个是否同伦操作，来贴一下同伦的含义，拓扑学的一个概念，是连通性的一个概念定义，如果变换不改变连通结构，则视为同伦，或者同伦树不变，以下来自百度百科对同伦的解释，wiki的数学有点复杂，不好理解：
这个解释的很形象，尤其是终结者的实例，很形象。上图：
原图放大好多倍以后，每个方框是一个像素：结果
- 骨架：使用形态学腐蚀减去结果的开运算的骨架与细化相比，缺少的就是同伦性，即骨架操作得到的并不是原图像的同伦变换，而且这种骨架有些地方并不是一个像素，而是多个像素，使得这种骨架算法应用不是很广泛，但骨架却应用相当广泛
- 形态学重建：提取原始图像中包含某些特定特征的连通区域，需要一个模板和一些种子点，比如重建开操作提取文字中有长竖“I”这种结构的，先用长竖对图像进行几次腐蚀（命中），使之得到一些点，在膨胀这些点，并以原图作为模板，最终得到包含长竖的字母。