形态学通常表示生物学的一个分支，研究动植物的形态和结构。图像中的形态学是数学形态学。简单来讲就是基于形状的一系列图像处理操作。
基本运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度。
膨胀与腐蚀
功能：
- 消除噪声；
- 分割出独立的图像元素，在图像中链接相邻的元素；
- 寻找图像中明显的极大值和极小值区域；
- 求图像的梯度；
膨胀
求局部最大值的操作。
核可以是任何形状，有一个单独定义的参考点，锚点。
膨胀就是计算核覆盖的区域的像素点的极大值，把这个极大值赋值给参考点指定的像素，使图像的高亮区域逐渐增长。
函数：void dilate
腐蚀
与膨胀相反，求局部最小值的操作。
函数：void erode
开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽
形态学的高级形态，都是建立在腐蚀和膨胀这两个基本操作之上的。
开运算
先腐蚀后膨胀，用来消除小物体，在纤细点出分离物体，并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。
闭运算
先膨胀后腐蚀，排除小型黑洞（黑色区域）
形态学梯度
膨胀图和腐蚀图之差，对二值图像操作能将团块的边缘突出出来。
顶帽
原图像与开运算的结果图之差，由于开运算放大了裂缝或者局部低亮度的区域，因此原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域。
用来分离比邻近点亮一些的斑块