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不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了，认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的，一切看运气和当时的兴趣。本来研究完了就放在那里了，一直比较懒的去做总结，但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料，能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用，决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧，毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的。而且也具有一定的工程价值。 怎么说呢，其实在很早浏览matlab的图像处理工具箱的时候，就无数次的看到过这些函数，但是无奈当时不知道他们有什么用，就没怎么鸟他， 其实M还是很重视他们，这个从他们在工具箱里占用的函数列表篇幅里就能完美的看的出： 　　在Intensity and Binary Images功能区域里，除去红线划除掉的2个算法和这个重构没有啥关系，其他的都可以认为是imreconstruct衍生出来的产物。 一、重点函数 我们先重点来看下imrecontruct函数的介绍，重要的文字描述有以下内容： imreconstruct Morphological reconstruction Syntax 　　　　　　IM = imreconstruct(marker,mask) 　　　　　　IM = imreconstruct(marker,mask,conn) Description 　　IM = imreconstruct(marker,mask) performs morphological reconstruction of the image marker under the image mask. marker and mask can be two intensity images or two binary images with the same size. The returned image IM is an intensity or binary image, respectively. marker must be the same size as mask, and its elements must be less than or equal to the corresponding elements of mask. By default, imreconstruct uses 8-connected neighborhoods for 2-D images and 26-connected neighborhoods for 3-D images. For higher dimensions, imreconstruct uses conndef(ndims(I),'maximal'). IM = imreconstruct(marker,mask,conn) performs morphological reconstruction with the specified connectivity. conn can have any of the following scalar values. 　　他的意思是从用户提供的mask图像中重建原图，似乎讲的很模糊啊，有点不知所云。 　　看看有没有更多的信息呢，在M对应帮助文档的尾部，有这样一段话： Algorithms 　　　　imreconstruct uses the fast hybrid grayscale reconstruction algorithm described in [1]. References 　　　　[1] Vincent, L., "Morphological Grayscale Reconstruction in Image Analysis: Applications and Efficient Algorithms," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 2, No. 2, April, 1993, pp. 176-201. 看到没有，有参考资料，我就喜欢matlab和halcon这样比较开明的软件，即使不提供源代码，他也会提供一些非常有用的资料，比如参考资料，比如论文或者计算的数学公式。 　　拜托几个朋友，FQ终于下载到了这个对应的文章，于是像饥饿的老鼠一样扑在面包上苦心的研究了几天，终于有所成。