在Python3.8中，读入一幅清晰图像1，利用腐蚀操作去除图像中的细小连接处得到图像a1，并显示出图像1和图像a1。

在Python 3.8中，你可以使用OpenCV库来进行图像处理，包括读取、腐蚀（也称为膨胀的逆操作）等操作。首先，确保已经安装了`opencv-python`库，如果没有，可以使用pip进行安装：

pip install opencv-python

下面是一个简单的例子，展示如何实现这个过程：

import cv2
import numpy as np

# 1. 读取图像
image1 = cv2.imread('path_to_your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 假设图片为灰度图
if image1 is None:
    print("无法打开图像文件")
else:
    print("Image 1 loaded successfully")

# 2. 腐蚀操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)  # 定义腐蚀核，这里是一个5x5的矩形结构元素
a1 = cv2.erode(image1, kernel)

# 3. 显示原图像和处理后的图像
cv2.imshow("Original Image", image1)
cv2.imshow("After Erosion (Correlation)", a1)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键，按任意键关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码片段中，我们首先读取了一个图像，然后创建了一个5x5的结构元素作为腐蚀核。`cv2.erode()`函数用于腐蚀图像，即消除较小的白色区域。最后，使用`cv2.imshow()`显示原始图像和处理后的图像。

注意替换 `'path_to_your_image.jpg'` 为你实际图像的路径。