基于MATLAB的自定义图像膨胀实现方案

资 源 简 介

本项目通过独立编写MATLAB函数，模拟imdilate的形态学膨胀效果，支持自定义结构元素，适用于二值及灰度图像，实现区域扩展与断裂修复功能，避免依赖内置工具箱。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像膨胀效果自定义实现

项目介绍

本项目独立开发了一个能够模拟MATLAB内置函数imdilate膨胀效果的图像处理函数。通过实现形态学膨胀算法，可对二值图像或灰度图像进行处理，实现目标区域的扩展和连接断裂区域的修复功能。项目支持用户自定义结构元素的大小和形状，能够灵活处理不同尺寸的图像输入，为图像分析应用提供了基础工具支持。

功能特性

• 形态学膨胀算法：完整实现了基于结构元素的形态学膨胀操作
• 多格式图像支持：可处理二值图像（逻辑矩阵）和灰度图像（数值矩阵）
• 灵活的结构元素：支持预定义形状（如圆形、方形等）或自定义二维矩阵
• 边界处理优化：提供多种边界填充方式（对称填充、复制填充等）
• 性能优化：采用二维卷积运算优化技术，提升处理效率
• 动态结构元素生成：可根据需求动态生成不同形状和大小的结构元素

使用方法

基本调用

% 使用预定义结构元素 output_image = custom_imdilate(input_image, 'disk', 5);

% 使用自定义结构元素 se = [0 1 0; 1 1 1; 0 1 0]; output_image = custom_imdilate(input_image, se);

高级选项

% 指定边界处理方式 output_image = custom_imdilate(input_image, 'square', 3, 'Padding', 'symmetric');

% 获取处理参数信息 [output_image, process_info] = custom_imdilate(input_image, 'disk', 4);

输入参数说明

1. 输入图像：二值图像（逻辑矩阵）或灰度图像（数值矩阵）
2. 结构元素：预定义形状字符串或自定义二维矩阵
3. 可选参数：边界填充方式（'symmetric'、'replicate'等）

输出结果

1. 处理后的图像矩阵：与输入图像尺寸相同的数值矩阵
2. 膨胀效果可视化图像：可直接显示或保存的膨胀结果
3. 处理过程参数记录：包含使用的结构元素信息和处理耗时

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（仅用于参考比较，核心功能不依赖）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了完整的图像膨胀处理流程，包括图像数据读取与验证、结构元素的动态生成与配置、基于卷积优化的形态学膨胀算法执行、多种边界条件的处理适配、处理结果的可视化展示以及性能参数的记录与输出。该文件整合了所有核心功能模块，提供了完整的用户接口和错误处理机制。