导入一张图像，对其进行二值化，然后实现二值图像的腐蚀和膨胀运算，观察和记录连续执行腐蚀和膨胀运算后，二值图像的变化过程。

在计算机视觉和图像处理领域，首先，你需要使用编程语言如Python，并利用其图像处理库，比如OpenCV，来导入图像。假设你已经有一个名为`image.jpg`的图片文件：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 使用0表示灰度图像

接着，对图像进行二值化，这通常通过阈值操作完成，例如全局阈值或Otsu's方法：

_, binary_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

这里，`_, binary_img` 表示忽略返回的阈值，仅保留二值化的结果。

腐蚀和膨胀操作是形态学基本操作，可以消除小噪声点并连接相连的像素区域。腐蚀通常用于减小物体边界，膨胀则用于扩大物体。在OpenCV中，这两个操作分别是：

kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)  # 创建一个3x3的结构元素
corroded_img = cv2.erode(binary_img, kernel)
dilated_img = cv2.dilate(corroded_img, kernel)

现在，你可以使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像、二值图像以及处理后的图像，对比它们的变化：

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Binary Image', binary_img)
cv2.imshow('Corrosion Result', corroded_img)
cv2.imshow('Dilation Result', dilated_img)

cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键，0表示无限等待
cv2.destroyAllWindows()

执行以上步骤后，可以看到腐蚀会去除二值图像边缘的一些细节，而膨胀会使边缘变得更明显，有时可能会合并相邻的白色区域。