Matlab编写图像腐蚀函数

以下是一个基本的 Matlab 图像腐蚀函数的实现：

function output_img = erosion(input_img, kernel)

% 获取输入图像和卷积核的大小
[img_height, img_width] = size(input_img);
[kernel_height, kernel_width] = size(kernel);

% 计算卷积核的中心点
kernel_center_x = floor(kernel_width/2) + 1;
kernel_center_y = floor(kernel_height/2) + 1;

% 初始化输出图像为全黑图像
output_img = zeros(img_height, img_width);

% 对于每个像素进行操作
for i = 1:img_height
    for j = 1:img_width
        
        % 初始化最小值为最大可能值
        min_val = 255;
        
        % 对于卷积核内的每个像素进行比较
        for k = 1:kernel_height
            for l = 1:kernel_width
                
                % 计算卷积核内的像素位置
                x = i + k - kernel_center_y;
                y = j + l - kernel_center_x;
                
                % 如果像素位置在图像范围内，则进行比较
                if (x > 0 && x <= img_height && y > 0 && y <= img_width)
                    
                    % 如果卷积核内的像素值小于最小值，则更新最小值
                    if (kernel(k, l) == 1 && input_img(x, y) < min_val)
                        min_val = input_img(x, y);
                    end
                    
                end
            end
        end
        
        % 将最小值赋给输出图像
        output_img(i, j) = min_val;
        
    end
end

% 将输出图像转换为 uint8 格式
output_img = uint8(output_img);

end

该函数接受两个参数：输入图像（`input_img`）和卷积核（`kernel`），并返回腐蚀后的图像（`output_img`）。

在函数中，首先获取输入图像和卷积核的大小，然后计算卷积核的中心点。接下来，对于每个像素进行操作，比较卷积核内的像素值，并将最小值赋给输出图像。最后，将输出图像转换为 uint8 格式并返回。