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ZIP基于MATLAB的图像腐蚀膨胀（完美运行）

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资源介绍:

图像腐蚀和膨胀是图像处理中常用的基本操作，用于处理二值图像或灰度图像。这两个操作主要用于去除噪声、分离连接的图像区域、增强边缘等。 图像腐蚀(Erosion)的基本思想是将图像中的物体进行收缩。具体操作是：对于图像中的每个像素，将它的邻域与一个结构元素进行比较，如果邻域内的所有像素都与结构元素对应位置上的像素相同，则该像素保持不变，否则该像素被置为0(对于二值图像来说)或被赋予邻域内像素的最小值(对于灰度图像来说)。 图像膨胀(Dilation)的基本思想是将图像中的物体进行扩张。具体操作是：对于图像中的每个像素，将它的邻域与一个结构元素进行比较，如果邻域内的至少一个像素与结构元素对应位置上的像素相同，则该像素保持不变，否则该像素被置为1(对于二值图像来说)或被赋予邻域内像素的最大值(对于灰度图像来说)。 图像腐蚀和膨胀操作通常会结合使用，称为开运算和闭运算。开运算先进行腐蚀操作再进行膨胀操作，主要用于去除小的噪声，平滑物体边缘。闭运算先进行膨胀操作再进行腐蚀操作，主要用于填充物体内部的小空洞，连接断开的物体。 在图像处理软件或库中，通常提供了腐蚀和膨胀的函数供用户调用，可以根
I=imread('1.jpg'); %载入图像 I1=I; figure(1) imshow(I1); title('原图像') %%%%%结构1%%%%% se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素 I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀 figure(2) imshow(I2); title('膨胀后图像[结构元素1]'); %%%%%结构2%%%%% se=strel('disk',2); %生成圆形结构元素 I3=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀 figure(3); imshow(I3); title('膨胀后图像[结构元素2]'); %%%%%结构3%%%%% se=strel('disk',3); %生成圆形结构元素 I4=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀 figure(4); imshow(I4); title('膨胀后图像[结构元素3]'); mainfc; %%%%%%%%结构4%%%% se=strel('disk',9); %生成圆形结构元素 I5=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀 figure(5); imshow(I5); title('膨胀后图像[结构元素4]'); %%%%%%%%%%%选择两幅腐蚀图作差运算 result=I5-I4 figure(6) imshow(result) title('膨胀作差图');
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