用MATLAB对4.jpg 对图像进行去噪、增强处理; 运用全局阀值进行二值化; 用膨胀腐蚀等形态学方法实现提取。 运用局部阀值进行二值化。

首先，导入图像并显示：

img = imread('4.jpg');
imshow(img);

然后，对图像进行去噪和增强处理，可以使用MATLAB的`medfilt2`和`imadjust`函数：

% 去噪
img_denoised = medfilt2(img);

% 增强
img_enhanced = imadjust(img_denoised);

接下来，使用全局阈值进行二值化，可以使用MATLAB的`graythresh`和`imbinarize`函数：

% 全局阈值二值化
global_threshold = graythresh(img_enhanced);
img_global_binary = imbinarize(img_enhanced, global_threshold);

然后，使用膨胀和腐蚀等形态学方法进行提取，可以使用MATLAB的`imdilate`和`imerode`函数：

% 膨胀
se = strel('disk', 5);
img_dilated = imdilate(img_global_binary, se);

% 腐蚀
img_eroded = imerode(img_dilated, se);

最后，使用局部阈值进行二值化，可以使用MATLAB的`adaptiveThreshold`函数：

% 局部阈值二值化
img_local_binary = imbinarize(img_enhanced, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);

完整代码如下：

img = imread('4.jpg');
imshow(img);

% 去噪
img_denoised = medfilt2(img);

% 增强
img_enhanced = imadjust(img_denoised);

% 全局阈值二值化
global_threshold = graythresh(img_enhanced);
img_global_binary = imbinarize(img_enhanced, global_threshold);

% 膨胀
se = strel('disk', 5);
img_dilated = imdilate(img_global_binary, se);

% 腐蚀
img_eroded = imerode(img_dilated, se);

% 局部阈值二值化
img_local_binary = imbinarize(img_enhanced, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1); imshow(img); title('原图');
subplot(2,2,2); imshow(img_global_binary); title('全局阈值二值化');
subplot(2,2,3); imshow(img_eroded); title('形态学提取');
subplot(2,2,4); imshow(img_local_binary); title('局部阈值二值化');