数学形态学诞生于20世纪60年代中期。1964年，法国的马瑟荣和他的学生塞拉研制了基于数学形态学的图像处理系统，将数学形态学引入图像处理领域。1982年，塞拉出版了专著《图像分析与数学形态学》，作为一个数学形态学发展的重要里程碑，它真正地将数学形态学与图像处理联系了起来。最初，数学形态学处理的是二值图像，被称为“二值形态学”。它将二值图像看成集合，运用最简单的集合和集合运算对原始图像进行探测。后来，人们提出了灰度形态学，并利用灰度形态学构造出了大量的算子，在灰度图像处理中获得了广泛的应用。

经过几十年的发展，数学形态学已经成为数字图像处理的重要工具之一，并应用于图像增强、分割、恢复、文理分析、颗粒分析、股价提取、形状分析和细化等方面。

课程思政：我国的遥感卫星通讯技术日新月异，传回地球的高价值图像都需要进行相应的处理，而数学形态学是最常用的一种技术手段。10月16日，神舟十三号发射成功，作为空间站任务的第二艘载人飞船，神舟十三号再次搭乘3名航天员进驻太空。希望同学们也能够在我国航空航天领域有所建树。

形态学基础

形态学是建立在严格的数学理论上的，其数学基础是集合论。在数学形态学中，用集合来描述目标图像或感兴趣区域。在分析目标图像时，需要创建一种几何形态滤波模板，用来收集图像信息，称之为结构元素。结构元素也用集合来描述。

数学形态学运算就是用结构元素对图像集合进行操作，观察图像中各部分的关系，从而提取有用特征进行分析和描述，以达到对图像进行分析和识别的目的。

不同的结构元素对处理结果有很大的影响。在处理和分析图像时，选取适当的结构元素来参与形态学运算，需要遵循以下原则：

（1）结构元素必须在几何上比原图像简单且有界。一般地，结构元素尺寸要明显小于目标图像尺寸。当选取性质相同或相似的结构元素时，以选取图像某些特征的极限情况为宜。

（2）结构元素的形状最好具有某种凸性，如十字形、方形、线形、菱形、圆形。

（3）对于每个结构元素，为了方便地参与形态学运算处理，还需指定一个参考原点。参考点可包含在结构元素中，也可不包含在结构元素中，但运算结果会不同。