matlab中实现膨胀和腐蚀两种基本形态学处理，并且结合两种方法，实现二值图像的开运算，闭运算和边缘提取

在MATLAB中，形态学操作是一种基于集合论的图像处理技术，主要用于分析和修改图像的结构。主要有三种基本操作：膨胀、腐蚀和开运算/闭运算。

1. **膨胀**（Erosion）：这是通过从每个像素点开始，向周围的8邻域（上、下、左、右、左上、右上、左下、右下）查找白色像素并替换中心像素为黑色的过程。膨胀可以缩小物体边界，去除小的噪声点。

se = strel('disk', size); % 创建一个大小为size的结构元素，比如3x3的圆形
eroded_image = imerode(binary_image, se);

2. **腐蚀**（Dilation）：与膨胀相反，腐蚀是从每个像素点开始，查找其8邻域内的黑色像素并将它们设为中心像素。腐蚀会扩大物体边界，有时用于连接断裂的部分。

dilated_image = imdilate(binary_image, se);

3. **开运算**（Opening）：先进行腐蚀，然后进行膨胀，这个过程通常用于消除噪声，保留大的连通区域而去除小的细节。

opened_image = imopen(binary_image, se);

4. **闭运算**（Closing）：先进行膨胀，然后进行腐蚀，作用于腐蚀后的结果，用于填充小空洞并封闭物体轮廓。

closed_image = imclose(binary_image, se);

5. **边缘检测**（Edge Detection）：形态学边缘检测常用的是Sobel算子或Canny算子，不是直接形态学操作的结果，但可以根据需要在形态学操作之后进行。

sobel_edges = imfilter(binary_image, fspecial('sobel')); % 使用Sobel算子
canny_edges = edge(binary_image, 'canny'); % 使用Canny算法