图像形态处理（膨胀腐蚀）的理论及其Matlab代码实现

关于图像分割和hough变换（19_01_23学习进度）

图像形态处理（文字区域识别）

数学形态学是一种用于图像处理和模式识别的技术手段。其核心理念是借助特定形状的结构元素来测量与提取图像中的特征以实现分析与识别。通过数学形态学进行物体几何结构分析的过程等同于主体与客体相互靠近的过程。运用数学形态学的基本概念与运算方法可将结构元素进行灵活组合与分解最终实现形态变换以达到分析目标。

膨胀

膨胀的核心概念是将所有接触物体的背景像素纳入其范围之内。边界向外延伸的过程称为膨胀运算，在此过程中特定区域会不断扩展以覆盖更多像素点。该算法特别适用于修复物体内部存在的空隙或缺陷。膨胀运算的具体实现方式是通过逐个比较图像中心像素与其周边像素的关系来确定是否进行像素值更新的操作。二值图像的膨胀算法可以通过matlab提供的imdilate函数来实现，在调用时需要指定适当的结构元素以及运算参数设置以确保预期效果

    Z=imerode（X,B）

设X为一个M×N尺寸的二值图像矩阵，则B则作为结构元素参与运算处理；其组成仅限于由0和1数值构成的数据集合；输出结果Z则同样具有与输入图像X相同的空间尺寸；该运算过程遵循以下步骤：

    >> X=imread('number.bmp');
    >> B=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];