用MATLAB写一段腐蚀填充图像的代码

以下是一段MATLAB代码实现腐蚀填充图像的功能：

% 读取图像
img = imread('image.png');

% 设置结构元素
se = strel('disk', 10);

% 腐蚀处理
erodedImg = imerode(img, se);

% 填充处理
filledImg = imfill(erodedImg, 'holes');

% 显示原图和处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图像');
subplot(1,2,2), imshow(filledImg), title('腐蚀填充后的图像');

以上代码中，首先使用 `imread` 函数读取图像；然后利用 `strel` 函数创建一个半径为10的圆形 `disk` 结构元素，作为腐蚀操作的核；接着使用 `imerode` 函数对原图像进行腐蚀处理，将图像中白色区域缩小；最后使用 `imfill` 函数对处理后的图像进行填充，将黑色区域填充为白色。

注意：这里的代码仅供参考，实际应用可能需要根据具体情况进行调整。

相关问题

用MATLAB写一段对肺部CT图像进行腐蚀填充的代码

好的，以下是一个简单的MATLAB代码可以对肺部CT图像进行腐蚀填充：

% 读取肺部CT图像
im = imread('lung_ct.jpg');
imshow(im);

% 腐蚀操作
se = strel('disk', 5); % 创建一个半径为5的圆形结构元素
im_erode = imerode(im, se);
figure, imshow(im_erode);

% 填充操作
im_filled = imfill(im_erode, 'holes');
figure, imshow(im_filled);

上述代码中，我们首先读取肺部CT图像，然后创建一个半径为5的圆形结构元素进行腐蚀操作，接着使用`imfill`函数进行填充操作。最后，我们可以通过`imshow`函数来显示腐蚀填充后的图像。

matlab基于数学形态学的图像分割代码

以下是一个基于数学形态学的图像分割的 Matlab 代码示例：

% 加载图像
img = imread('example.png');

% 灰度化处理
gray_img = rgb2gray(img);

% 二值化处理
binary_img = imbinarize(gray_img);

% 定义结构元素
SE = strel('disk',5);

% 腐蚀操作
eroded_img = imerode(binary_img,SE);

% 膨胀操作
dilated_img = imdilate(eroded_img,SE);

% 填充空洞
filled_img = imfill(dilated_img, 'holes');

% 获取边界
boundary_img = imsubtract(filled_img, eroded_img);

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(boundary_img), title('分割结果');

这段代码将加载一张图片，进行灰度化和二值化处理，并通过腐蚀、膨胀、填充空洞等形态学操作，得到图像的边界，最后将原始图像和分割结果在一个窗口中显示出来。你可以根据自己的需要调整参数和操作顺序，以获得更好的分割效果。