形态学梯度（Morphological Gradient）是图像处理中一种基于形态学操作的边缘检测方法。它通过计算图像在经过膨胀和腐蚀操作后的差值，突出图像中的边缘和轮廓。

掌握图像的几何变换方法，能够使用MATLAB实现图像的平移、旋转、仿射变换和投影变换，并通过练习加深理解

Sobel 边缘检测是一种基于梯度的边缘检测方法，通过计算图像中每个像素的梯度大小和方向，来检测边缘。在 MATLAB 中，使用 edge 函数可以方便地实现 Sobel 边缘检测。通过调整阈值和其他参数，可以进一步优化边缘检测的效果，满足不同的应用需求。

图像分割的基本方法，包括阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割

开运算和闭运算是形态学操作中的高级工具，通过组合腐蚀和膨胀操作，可以实现去除噪声、填补孔洞、分离和连接物体等复杂任务

Laplacian边缘检测是一种基于二阶导数的边缘检测方法，利用拉普拉斯算子（Laplacian Operator）来检测图像中强度变化的区域，即边缘。它通过计算图像的二阶导数，找到图像亮度的突变点，从而定位边缘的位置。

其中，腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）是最基本的两种操作。它们通过使用结构元素（Kernel）来改变图像中前景和背景的形状，从而实现噪声去除、边缘提取、细化、细化等功能

通过本章我们学习了如何在C++中配置OpenCV，读取和显示图像，创建和绘制空白图像，以及保存图像的基本操作

理解MATLAB中图像的基本数据结构，包括图像的存储方式、颜色空间、像素操作等

中值滤波器是一种强大的非线性滤波器，广泛应用于图像去噪任务中。通过使用中值滤波器，可以有效去除椒盐噪声和其他脉冲噪声，同时保留图像的边缘和细节信息。在MATLAB中，medfilt2函数提供了方便的中值滤波实现，用户可以根据具体需求选择不同的滤波器尺寸和处理方式