Matlab图像处理基础_5_二值形态学操作

森之张卫东

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')