如果您觉得本文不错！记得点赞哦！ 一. 图像形态学简介： 经验之谈：形态学操作一般作用于二值图像，来连接相邻的元素（膨胀）或分离成独立的元素（侵蚀）。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色（即前景）部分！ 二. 图像形态学操作 膨胀和腐蚀的算法 ...

1.图像的腐蚀 　　图像的腐蚀和膨胀都是相对于像素值高（白色方向）说的，腐蚀简单的说就是白色”被腐蚀“了，也就是像素值低（黑色方向）的变多，白色变少。 　　腐蚀的原理是利用一个内核对图像进行卷积（扫描），内核中有一个点被定义为锚点，然后提取内核覆盖区域的像素最小值（黑色方向）来替换锚点位置 ...

数字图像处理中的形态学 转自：http://blog.csdn.net/sunny3106/archive/2007/08/15/1745485.aspx （摘自某文献，因为贴图的数目有限制，后面的公式图片没有能够上，电脑重装后文档已经找不到了，囧） 一 引言 ...

图像的腐蚀和膨胀实际上是利用卷积进行计算，首先导包： 然后生成一个正方形的核： 输出： 当然我们作运算的时候都是使用的正方形的核，这里也展示下生成椭圆核的方法： 生成十字形的核： 利用卷积进行图像的腐蚀：可以使黑色的点 ...

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101377611 1、图像腐蚀 图像的腐蚀过程与图像的卷积操作类似，都需要模板矩阵来控制运算的结果，在图像的腐蚀和膨胀中这个模板矩阵被称为结构元素。与图像卷积相同，结构元素可以任意指定图像的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容 ...

此文原文http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/16/2214015.html#2619948 腐蚀 　　把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion ...

原理：在特殊领域运算形式——结构元素（Sturcture Element），在每个像素位置上与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。运算结构是输出图像的相应像素。运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。 结构元素：膨胀和腐蚀操作的最基本组成部分，用于测试输出图像，通常要比待处理的图像小 ...

本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现，腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础，腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作，膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作。 什么是二值图像呢？把一幅图片看做成一个二维的数组，那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组，我们前面Sobel ...