Matlab编写图像腐蚀函数

图像腐蚀是一种基础的形态学操作，可以用于去除图像中的噪声或者将图像中的细小物体分离出来。在 MATLAB 中，可以使用 `imerode` 函数来实现图像腐蚀操作。

下面是一个简单的 MATLAB 函数，用于对输入的二值化图像进行腐蚀操作：

function outImg = myErosion(inImg, se)
% inImg：输入二值化图像
% se：结构元素，可以是预定义的元素（如 strel('disk',r)）或自定义的元素
% outImg：腐蚀后的输出图像

% 获取结构元素的大小
s = size(se);
% 获取结构元素的中心位置
c = floor(s/2)+1;

% 获取输入图像的大小
[r, c] = size(inImg);
% 初始化输出图像
outImg = false(r, c);

% 对每个像素进行操作
for i = 1:r
    for j = 1:c
        % 如果当前像素为前景（白色）
        if inImg(i,j)
            % 对于结构元素中的每个像素
            for k = 1:s(1)
                for l = 1:s(2)
                    % 计算结构元素中的像素坐标
                    x = i+k-c(1);
                    y = j+l-c(2);
                    % 如果结构元素中的像素超出了图像边界，则跳过
                    if x<1 || x>r || y<1 || y>c
                        continue;
                    end
                    % 如果结构元素中的像素为背景（黑色）
                    if ~se(k,l)
                        % 则将当前像素设为背景
                        outImg(i,j) = false;
                        break;
                    end
                end
                % 如果当前像素已经被设为背景，则跳出循环
                if ~outImg(i,j)
                    break;
                end
            end
            % 如果结构元素中的所有像素都是前景（白色），则将当前像素设为前景
            if outImg(i,j)
                outImg(i,j) = true;
            end
        end
    end
end

在函数中，`inImg` 表示输入的二值化图像，`se` 表示结构元素。函数首先获取结构元素的大小和中心位置，然后对输入图像中的每个像素进行操作。如果当前像素为前景（白色），则对结构元素中的每个像素进行判断。如果结构元素中的像素超出了图像边界，则跳过。如果结构元素中的像素为背景（黑色），则将当前像素设为背景。如果结构元素中的所有像素都是前景（白色），则将当前像素设为前景。最终输出腐蚀后的图像 `outImg`。

使用该函数可以实现对二值化图像的腐蚀操作，可以自定义结构元素进行不同形状的腐蚀操作。