Matlab图像处理基础_5_二值形态学操作
原理收缩和膨胀是数学形态学最基本的变换，数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域，
给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。
膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一
层的处理。若输出图像为g(i,j),则它们的定义式为二值图像目标X是E的子集。用B代表结构元素，
Bs代表结构元素B关于原点（0 , 0）的对称集合：
即Bs是B旋转180°获得的。给出了三种简单的结构元素。
有膨胀和腐蚀变换：
（1）.Matlab中用imdilate函数实现膨胀。用法为：
Imdilate(X,SE).其中X是待处理的图像，SE是结构元素对象。
例如:
bw = imread('text.tif');
se = strel('line',11,90);
bw2 = imdilate(bw,se);
imshow(bw), title('Original')
figure, imshow(bw2), title('Dilated')
（2）.Matlab用imerode函数实现图像腐蚀。用法为:
Imerode(X,SE).其中X是待处理的图像，SE是结构元素对象。
例如:
I = imread('cameraman.tif');
se = strel('ball',5,5);
I2 = imerode(I,se);
imshow(I), title('Original')
figure, imshow(I2), title('Eroded')
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