（1）腐蝕和膨脹：相對於灰度值而言的增加減少
腐蝕和膨脹的理解：選定模板後計算模板內的有效最小值，然後替換模板中心點，膨脹則選取最大值，所以腐蝕以後灰度值變低，有效的非空白圖像增加；而膨脹後灰度值變高，圖像的白色明亮部分變多。
膨脹可以去除其他的被錯誤檢測出來的小物體，然後再腐蝕恢復因膨脹消失的原本的物體(因膨脹而消失的小物體則不會再恢復)。一般步驟：開運算(去白色噪聲點)+膨脹(去誤檢測顏色噪點)+腐蝕(恢復原本物體)
腐蝕和膨脹函數：imdilate(image,B); --image爲被膨脹圖像 ---B爲結構元素(模板)
imerode(image,B);
模板生成函數： strel('XX',3); ---XX代表模板形狀，square方形，disk圓形，diamond菱形等
---4代表中心點與模板最遠點的距離，
---strel('square',3); 代表3*3的方形模板，且權值都爲1
（2）開運算和閉運算：
開運算：先膨脹後腐蝕，有助於去除灰度值較高(白色)的噪聲點，用與消除小物體，在纖細點處分離物體；
閉運算：先腐蝕後膨脹，有利於消除黑色噪聲點，去除小黑色區域。
-----開閉運算結合使用效果更好
開閉運算函數：imopen(image,template); ---image表示處理的圖像，template表示生成的模板
imclose(image,template);
參考：https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/78302209