图像腐蚀和图像膨胀Matlab代码

该代码首先实现了图像的腐蚀处理和图像的膨胀处理。然后，经过先腐蚀(Erosion)处理，后膨胀(Dilation)处理得到了Opening Image；又经过先膨胀(Dilation)处理，后腐蚀(Erosion)处理得到了Closing Image。 程序执行后能够得到原始图像、膨胀后图像、腐蚀后图像、Opening Image和Closing Image这五幅图像的对比显示结果。

%Function:Gray-Scale Morphological Operations

clc;clear all;close all;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%  Input & Imread  %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
se=[111;111;111;111]; %Structuring Element
I0=imread（‘yourimage.jpg‘）;
I=rgb2gray（I0）;
imshow（I[]）;title（‘Original Image‘）;
I=double（I）;
[im_heightim_width]=size（I）;
[se_heightse_width]=size（se）;
halfheight=floor（se_height/2）;
halfwidth=floor（se_width/2）;
[se_origin]=floor（（size（se）+1）/2）;
image_dilation=padarray（Ise_origin0‘both‘）; %Image to be used for dilation
image_erosion=padarray（Ise_origin256‘both‘）; %Image to be used for erosion

%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%  Dilation  %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for k=se_origin（1）+1:im_height+se_origin（1）
    for kk=se_origin（2）+1:im_width+se_origin（2）
        dilated_image（k-se_origin（1）kk-se_origin（2））=max（max（se+image_dilation（k-se_origin（1）:k+halfheight-1kk-se_origin（2）:kk+halfwidth-1）））;
    end
end
figure;imshow（dilated_image[]）;title（‘Image after Dilation‘）;

%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%  Erosion  %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%
se=se‘;
for k=se_origin（2）+1:im_height+se_origin（2）
    for kk=se_origin（1）+1:im_width+se_origin（1）
        eroded_image（k-se_origin（2）kk-se_origin（1））=min（