在MATLAB中，如何利用形态学操作对图像进行预处理，以及如何进行直方图均衡化以优化图像对比度？请提供相应的代码示例。

为了深入理解和掌握MATLAB在视觉检测和图像处理中的应用，特别是形态学操作和直方图均衡化技术，强烈推荐参考《MATLAB数字图像处理：视觉检测技术实验指南》。这本书能够为你提供实验性的指导，帮助你从理论到实践全面掌握技术要点。

参考资源链接：[MATLAB数字图像处理：视觉检测技术实验指南](https://wenku.csdn.net/doc/ycq655zzbz?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中进行形态学操作之前，需要先对图像进行预处理，包括读取、显示和保存等步骤。预处理的目的是为了提高图像质量，为后续分析打下良好基础。例如，可以使用imread函数读取图像，使用imshow函数显示图像，以及使用imwrite函数保存图像。

形态学操作主要用于图像中的噪声去除和形状的强化。最基本的形态学操作包括膨胀（dilation）和腐蚀（erosion），以及它们的组合开运算（opening）和闭运算（closing）。例如，要对图像进行腐蚀操作，可以使用imerode函数。结构元素的选择对于形态学操作至关重要，应根据图像的特点和目标检测的需求来决定。结构元素可以是矩形、椭圆形或者自定义形状。

在形态学操作之后，直方图均衡化可以进一步优化图像的对比度。直方图均衡化通过拉伸图像的灰度范围，增加图像的全局对比度。在MATLAB中，可以使用histeq函数来实现这一操作。例如，假设有一个灰度图像img，其直方图均衡化的代码如下：

    img_eq = histeq(img); % 应用直方图均衡化
    imshow(img_eq); % 显示处理后的图像

通过上述步骤，可以有效地利用MATLAB进行图像的形态学处理和直方图均衡化，从而达到提高图像对比度的目的。为了进一步学习和掌握图像处理的更深层次知识，建议深入阅读《MATLAB数字图像处理：视觉检测技术实验指南》。这份资料不仅包含了丰富的实验指导，还有助于你理解图像处理背后的数学原理和算法设计，为解决实际问题奠定坚实的基础。

参考资源链接：[MATLAB数字图像处理：视觉检测技术实验指南](https://wenku.csdn.net/doc/ycq655zzbz?spm=1055.2569.3001.10343)