1.一种基于数学形态学的岩石颗粒分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：s1：初始化结构元素参数；

s2：用结构元素逐行扫描灰度图f，重叠区域内对应像素点的灰度值相减，选取重叠区域内的最小值作为重叠区域中心位置的新灰度值，扫描结束后就完成结构元素对灰度图的腐蚀，得到灰度腐蚀结果图J；

s3：将灰度腐蚀结果图J与原灰度图f逐点比较取最小值，得到灰度图重建图；

s4：用结构元素逐行扫描灰度图重建图，重叠区域内对应像素点的灰度值相加，选取重叠区域内的最大值作为重叠区域中心位置的新灰度值，扫描结束后就完成结构元素对灰度图重建图的膨胀，得到灰度重建图膨胀图I；

s5：将灰度腐蚀结果图J与灰度重建图膨胀图I逐点比较取最小值，重复迭代n次至迭代结果稳定时，将所有迭代结果逐点比较，选取最小值，得到灰度重建图；比较结束后就完成*了对岩石颗粒图像的孔洞填充，得到岩石颗粒孔洞填充灰度图I；

s6：在完成空洞填充的岩石颗粒灰度图I*中选择一个种子点I*(x,y)；

s7：判断种子点I*(x,y)八邻域内的像素点是否满足生长条件，如果满足生长条件，将种子点八邻域内的像素点加入生长区域内；否则，重新选择，直至满足生长条件为止；

s8：根据生长区域定义新的评价标准；

s9：将生长区域为中心，继续判断生长区域边缘四邻域的像素点是否满足生长条件，将满足生长条件的点并入生长区域内；

s10：重复步骤s8-s9，直到区域边缘四邻域的像素点不再满足生长条件，完成岩石颗粒图像的分割。

2.一种如权利要求1所述的基于数学形态学的岩石颗粒分割方法，其特征在于，所述s1中的结构元素参数包含结构元素的大小、形状、参数值、设置区域生长条件。

3.一种如权利要求2所述的基于数学形态学的岩石颗粒分割方法，其特征在于，所述S2的具体计算方法为：(fΘb)(s,t)＝min{f(s+x,t+y)-b(s,t)|(s+x),(t+y)∈Df,(s,t)∈Db}式中，f表示岩石颗粒灰度图，b表示结构元素，(x,y)表示岩石颗粒灰度图像素点坐标，(s,t)表示结构元素像素点坐标，Df和Db分别是灰度图和结构元素的定义域。

4.一种如权利要求3所述的基于数学形态学的岩石颗粒分割方法，所述s3得到灰度图重建图的公式如下：其中，∧表示逐点比较取最小值，

5.一种如权利要求3所述的基于数学形态学的岩石颗粒分割方法，所述s4中得到灰度重建图膨胀图I的公式如下：

6.一种如权利要求3所述的基于数学形态学的岩石颗粒分割方法，所述s5中得到灰度重建图膨胀图I的公式如下：其中，∨表示逐点比较取最小值。

重复迭代n次至迭代结果稳定时，将所有迭代结果逐点比较，选取最小值，得到灰度重建图，公式如下：比较结束后就完成了对岩石颗粒图像的孔洞填充，得到岩石颗粒孔洞填充灰度图I*。

7.一种如权利要求1所述的基于数学形态学的岩石颗粒分割方法，所述s7的生长条件的判断方法为：计算Ir(x,y)八邻域内的像素点与种子点的灰度值之差的绝对值c1＝|Gr(x,y)-Gr(x±1,y±1)|，其中Gr(x,y)，Gr(x±1,y±1)分别为种子点的灰度值与邻域像素点的灰度值，如果绝对值小于设定阈值c1

8.一种如权利要求7所述的基于数学形态学的岩石颗粒分割方法，所述s8的评价标准的计算方法为：计算生长区域的平均灰度值 作为区域生长的评价标准。

9.一种如权利要求1所述的基于数学形态学的岩石颗粒分割方法，所述s9的生长条件：计算生长区域边缘像素点与平均灰度值的差值的绝对值c2＝|GB-Gm|，GB表示生长区域边缘像素点灰度值，若c2