MATLAB图像腐蚀、膨胀、开闭。

MATLAB提供了一些图像形态学操作函数，包括腐蚀、膨胀、开闭等。

1. 图像腐蚀

图像腐蚀可以用于去除二值图像中的小物体或噪点。MATLAB中的`imerode`函数可以对二值图像进行腐蚀操作。示例如下：

img = imread('example.png'); % 读取二值图像
se = strel('square', 3); % 构造一个3x3的正方形结构元素
eroded_img = imerode(img, se); % 对图像进行腐蚀操作

2. 图像膨胀

图像膨胀可以用于填补二值图像中的空洞或连接分散的物体。MATLAB中的`imdilate`函数可以对二值图像进行膨胀操作。示例如下：

img = imread('example.png'); % 读取二值图像
se = strel('square', 3); % 构造一个3x3的正方形结构元素
dilated_img = imdilate(img, se); % 对图像进行膨胀操作

3. 图像开操作

图像开操作可以用于去除二值图像中的小物体或噪点，同时保留较大的物体。MATLAB中的`imopen`函数可以对二值图像进行开操作。示例如下：

img = imread('example.png'); % 读取二值图像
se = strel('square', 3); % 构造一个3x3的正方形结构元素
opened_img = imopen(img, se); % 对图像进行开操作

4. 图像闭操作

图像闭操作可以用于填补二值图像中的空洞或连接分散的物体，同时保留较小的物体。MATLAB中的`imclose`函数可以对二值图像进行闭操作。示例如下：

img = imread('example.png'); % 读取二值图像
se = strel('square', 3); % 构造一个3x3的正方形结构元素
closed_img = imclose(img, se); % 对图像进行闭操作

以上四个操作都是基于结构元素的形态学操作，具体的操作效果会根据不同的结构元素而有所差异。在实际应用中，需要根据具体的需求选取合适的结构元素并进行参数调整。