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1、dilate函数
该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式：
BW2=dilate(BW1，SE)
BW2=dilate(BW1，SE，…，n)
其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执行膨胀操作n次。
2、erode 函数
该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式：
BW2= erode(BW1，SE)
BW2= erode(BW1，SE，…，n)
其中：BW2= erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2= erode(BW1，SE，…，n)表示执行腐蚀操作n次。
3、bwmorph函数
该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。它的格式如下：
① BW2=bwmorph(BW1，operation)
② BW2=bwmorph(BW1，operation，n)
其中：对于格式①，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算；对于格式②，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算n次。operation为下列字符串之一：
‘clean’：除去孤立的像素(被0包围的1)
‘close’：计算二值闭合
‘dilate’：用结构元素计算图像膨胀
‘erode’：用结构元素计算图像侵蚀
4、imclose函数
该函数功能是对灰度图像执行形态学闭运算，即使用同样的结构元素先对图像进行膨胀操作后进行腐蚀操作。调用格式为：
IM2=imclose(IM,SE)
IM2=imclose(IM,NHOOD)
5、imopen函数
该函数功能是对灰度图像执行形态学开运算，即使用同样的结构元素先对图像进行腐蚀操作后进行膨胀操作。调用格式为：
IM2=imopen(IM,SE)
IM2=imopen(IM,NHOOD)
3用MATLAB编程实现图像去噪
3.1 二值形态学消除图像噪声
用二值形态学方法对图像中的噪声进行滤除的基本思想[4]是：使用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到消除图像噪声的目的。下面是二值形态学消除图像噪声的一个实例。
首先将tire.tif图像加入椒盐噪声，这种噪声前面已经介绍过，它在亮的图像区域内是暗点，而在暗的图像区域内是亮点，再对有噪声图像进行二值化操作，再对有噪声图像进行开启操作，由于这里的结构元素矩阵比噪声的尺寸要大，因而开启的结果是将背景上的噪声点去除了，最后对前一步得到的图像进行闭合操作，将轮胎上的噪声点去掉了。
1、dilate函数
该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式：
BW2=dilate(BW1，SE)
BW2=dilate(BW1，SE，…，n)
其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执行膨胀操作n次。
2、erode 函数
该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式：
BW2= erode(BW1，SE)
BW2= erode(BW1，SE，…，n)
其中：BW2= erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2= erode(BW1，SE，…，n)表示执行腐蚀操作n次。
3、bwmorph函数
该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。它的格式如下：
① BW2=bwmorph(BW1，operation)
② BW2=bwmorph(BW1，operation，n)
其中：对于格式①，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算；对于格式②，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算n次。operation为下列字符串之一：
‘clean’：除去孤立的像素(被0包围的1)
‘close’：计算二值闭合
‘dilate’：用结构元素计算图像膨胀
‘erode’：用结构元素计算图像侵蚀
4、imclose函数
该函数功能是对灰度图像执行形态学闭运算，即使用同样的结构元素先对图像进行膨胀操作后进行腐蚀操作。调用格式为：
IM2=imclose(IM,SE)
IM2=imclose(IM,NHOOD)
5、imopen函数
该函数功能是对灰度图像执行形态学开运算，即使用同样的结构元素先对图像进行腐蚀操作后进行膨胀操作。调用格式为：
IM2=imopen(IM,SE)
IM2=imopen(IM,NHOOD)
3用MATLAB编程实现图像去噪
3.1 二值形态学消除图像噪声
用二值形态学方法对图像中的噪声进行滤除的基本思想[4]是：使用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到消除图像噪声的目的。下面是二值形态学消除图像噪声的一个实例。
首先将tire.tif图像加入椒盐噪声，这种噪声前面已经介绍过，它在亮的图像区域内是暗点，而在暗的图像区域内是亮点，再对有噪声图像进行二值化操作，再对有噪声图像进行开启操作，由于这里的结构元素矩阵比噪声的尺寸要大，因而开启的结果是将背景上的噪声点去除了，最后对前一步得到的图像进行闭合操作，将轮胎上的噪声点去掉了。
下面是算法实现的程序代码：
I1=imread('tire.tif'); %读灰度图tire.tif
I2=imnoise(I1,'salt & pepper'); %在图像上加入椒盐噪声
figure,imshow(I2) %显示加椒盐噪声后的灰度图像
I3=im2bw(I1); %把加椒盐噪声后的灰度图像二值化
figure,imshow(I3) %显示二值化后的图像
I4=bwmorph(I3,'open'); %对二值噪声图像进行二值形态学开运算
figure,imshow(I4) %显示开运算后的图像
I5=bwmorph(I4,'close'); %对上述图像进行形态学闭运算
figure,imshow(I5) %显示最终处理后的图像