原理

形态学是图像处理中常见的名词，图像处理的形态学基本属于数学形态学的范畴，是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。膨胀操作是其中最基本的一种运算。

简单来说，膨胀就是通过一个蒙版进行图像像素值的修改。针对某一像素点，以其为中心建立蒙版，蒙版中的最大值赋值给该像素点，这就实现了膨胀操作；当处理二值化图像时，图像只有0和255的数值，如果某一灰度值为0的点的蒙版中出现了255，则将该点置为255。效果图见下方图1图2。

函数原型

void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,int borderType = BORDER_CONSTANT,const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );

参数说明

InputArray类型的src，输入图像，如Mat类型。
OutputArray类型的dst，输出图像。
InputArray类型的kernel，膨胀操作的内核也就是上面所说的蒙版。为NULL时，默认表示以参考点为中心3*3的核。一般配合函数getStructuringElement使用，该函数可以构造一个指定形状和尺寸的蒙版。
Point类型的anchor，锚点。默认值（-1，-1），表示位于单位中心，一般不用。
int类型的iterations，迭代使用的次数，默认值为1。
int类型的borderType，推断图像外部像素的边界模式，我OpenCV版本的默认值为BORDER_CONSTANT。如果图像边界需要扩展，则不同的模式下所扩展的像素，其生成原则不同。
const Scalar&类型的borderValue，当边界为常数时的边界值，默认值为morphologyDefaultBorderValue()。

测试代码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ctime>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{cv::Mat test = cv::Mat::zeros(64, 64, CV_8UC1);cv::rectangle(test, cv::Rect(30, 30, 5, 5), 255, -1);cv::Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));cv::Mat result;cv::dilate(test, result, element);imshow("original", test);imshow("result", result);waitKey(0);system("pause");return 0;
}