通常更加高階的形態學變換，如開閉運算、形態學梯度、「頂帽」、「黑帽」等等，都是可以由常用的腐蝕膨脹技術結合來達到想要的效果。
3.形態學梯度（morphological gradient）：
膨脹圖與腐蝕圖之差，數學表示式如下：
對二值影象
進行這一操作可以將團塊（blob）的邊緣突出出來。我們可以用形態學梯度來保留物體的邊緣輪廓
4.頂帽（top hat）:
頂帽運算（top hat）又常常被譯為」禮帽「運算。為原影象與上文剛剛介紹的「開運算「的結果圖之差，數學表示式如下：
頂帽運算往往用來分離比鄰近點亮一些的斑塊。當一幅影象具有大幅的背景的時候，而微小物品比較有規律的情況下，可以使用頂帽運算進行背景提取。
5.黑帽（black hat）：
黑帽（black hat）運算為」閉運算「的結果圖與原影象之差。數學表示式為：
黑帽運算後的效果圖突出了比原圖輪廓周圍的區域更暗的區域，且這一操作和選擇的核的大小相關。
所以，黑帽運算用來分離比鄰近點暗一些的斑塊。
6.api函式實現：
void morphologyex( inputarray src, outputarray dst, int op, inputarraykernel, pointanchor=point(-1,-1), intiterations=1, intbordertype=border_constant, constscalar& bordervalue=morphologydefaultbordervalue() );
另有cv版本的識別符號也可選擇，如cv_mop_close，cv_mop_gradient，cv_mop_tophat，cv_mop_blackhat，這應該是opencv1.0系列版本遺留下來的識別符號，和上面的「morph_open」一樣的效果。
其中，getstructuringelement函式的第乙個引數表示核心的形狀，我們可以選擇如下三種形狀之一:
這裡看的亂七八糟，這是原貼：
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