在MATLAB中，如何进行图像预处理和形态学操作，以解决实际问题？请以图像去噪为例，说明操作流程及其对图像质量的改善效果。

图像预处理和形态学操作是数字图像处理中非常重要的两个步骤。预处理通常包括图像的读取、显示、保存、调整大小以及空间域和频率域的增强等操作，其目的是为了改善图像的质量，为后续的分析和处理提供更好的基础。而形态学操作则是基于形状的图像分析技术，主要用于图像的细化、粗化、骨架提取、去除噪声以及填充空洞等功能。

参考资源链接：[MATLAB数字图像处理实验教程：图像预处理与形态学应用](https://wenku.csdn.net/doc/32p3qnc9c6?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中，可以利用内置的图像处理工具箱中的函数来实现这些操作。例如，使用imread函数读取图像，imshow显示图像，imwrite保存图像。对于图像增强，可以使用imadjust进行线性对比度调整，或者使用imfilter进行高斯模糊处理来去除噪声。

以图像去噪为例，一个典型的MATLAB操作流程可以是：
1. 使用imread函数读取图像；
2. 使用imnoise函数添加模拟噪声；
3. 使用medfilt2函数应用中值滤波器进行去噪处理；
4. 使用imshow函数显示去噪前后的图像对比；
5. 使用imwrite保存处理后的图像。

例如，假设有一张含有盐噪声的图像，我们可以通过以下MATLAB代码进行去噪处理：

    % 读取图像
    I = imread('noisy_image.jpg');
    % 添加盐噪声
    Inoisy = imnoise(I,'salt & pepper',0.05);
    % 应用中值滤波器去噪
    Idenoised = medfilt2(Inoisy);
    % 显示图像
    figure, imshow(I), title('原始图像');
    figure, imshow(Inoisy), title('含噪声图像');
    figure, imshow(Idenoised), title('去噪后图像');

在这个案例中，中值滤波器（medfilt2）能够有效地去除图像中的随机噪声，而不损害图像的边缘信息。通过图像显示，我们可以直观地看到去噪效果。处理后的图像质量得到了明显改善，为后续的图像分析和理解奠定了基础。

为了深入理解MATLAB在图像预处理和形态学操作方面的应用，推荐阅读《MATLAB数字图像处理实验教程：图像预处理与形态学应用》。这份实验指导书不仅提供了丰富的实验内容，而且每个实验后都附有详细的解答和结果。通过学习和实践这些内容，你将能够更熟练地掌握MATLAB进行图像处理的技巧，并将这些知识应用到解决实际问题中。

参考资源链接：[MATLAB数字图像处理实验教程：图像预处理与形态学应用](https://wenku.csdn.net/doc/32p3qnc9c6?spm=1055.2569.3001.10343)