本篇文章我要寫的是基於的腐蝕膨脹算法實現，腐蝕膨脹是形態學圖像處理的基礎，，腐蝕在二值圖像的基礎上做“收縮”或“細化”操作，膨脹在二值圖像的基礎上做“加長”或“變粗”的操作。那么什么是二值圖像呢？把一幅圖片看做成一個二維的數組，那么二值圖像是一個只有0和1的邏輯數組，我們前面 ...

　　本篇文章要分享的是基於MATLAB的腐蝕膨脹算法實現，腐蝕膨脹是形態學圖像處理的基礎，腐蝕在二值圖像的基礎上做“收縮”或“細化”操作，膨脹在二值圖像的基礎上做“加長”或“變粗”的操作。 　　什么是二值圖像呢？把一幅圖片看做成一個二維的數組，那么二值圖像是一個只有0和1的邏輯數組，我們前面 ...

結構元素：設兩幅圖像X、B，若X是被處理對象，B是用來處理X的，那么則把B稱為結構元素。 腐蝕：用結構元素B腐蝕X，過程如下： 1.用結構元素B掃描圖像X的所有像素點（以B的原點為坐標，對應A的各個像素點進行掃描），用結構元素B與X覆蓋的二值X圖像做 “與”操作(也就是B ...

1.圖像膨脹的Matlab實現： 可以使用imdilate函數進行圖像膨脹,imdilate函數需要兩個基本輸入參數，即待處理的輸入圖像和結構元素對象。結構元素對象可以是strel函數返回的對象，也可以是一個自己定義的表示結構元素鄰域的二進制矩陣。此外，imdilate還可以接受兩個可選參數 ...

如果您覺得本文不錯！記得點贊哦！ 一. 圖像形態學簡介： 經驗之談：形態學操作一般作用於二值圖像，來連接相鄰的元素（膨脹）或分離成獨立的元素（侵蝕）。腐蝕和膨脹是針對圖片中的白色（即前景）部分！ 二. 圖像形態學操作 膨脹和腐蝕的算法 ...

膨脹和腐蝕的定義與功能： 膨脹將目標點融合到背景中，向外部擴展。膨脹處理可以將斷裂開的目標物進行合並，便於對其整體的提取。 腐蝕與膨脹意義相反，消除連通的邊界，使邊界向內收縮。腐蝕處理可以將粘連在一起的不同目標物分離，並可以將小的顆粒噪聲去除。 膨脹： 例如： 算法步驟分析 ...

目錄： （一）膨脹 （二）腐蝕 (三)腐蝕代碼（erode） (四)膨脹代碼（dilate） （一）膨脹（或） （二）腐蝕（與） (三)腐蝕代碼（erode） 1 kernel ...

腐蝕、膨脹作為一種簡單、基礎的形態學操作，我之前沒有過多的關注，直到最近發現OpenCV的實現要比自己的實現快幾十倍，才進行了深入研究，發現這個操作也並沒有想象中的那么簡單。 0.准備工作 一般來說，腐蝕和膨脹都是基於二值圖像做的，因此我把經典的lena.jpg轉換成了二值圖像，用於測試效果 ...