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。给出最普遍，最不易报错的完整代码。

以下是MATLAB实现对图像进行去噪、增强处理、全局阈值二值化、膨胀腐蚀处理以及局部阈值二值化的代码：

% 读取图像
I = imread('4.jpg');

% 对图像进行去噪处理
I = medfilt2(I,[3 3]);

% 对图像进行增强处理
I = imadjust(I);

% 对图像进行全局阈值二值化处理
level = graythresh(I);
BW = imbinarize(I, level);

% 对图像进行膨胀腐蚀处理
SE = strel('rectangle',[5,5]);
BW = imdilate(BW,SE);
BW = imerode(BW,SE);

% 对图像进行局部阈值二值化处理
I = im2double(I);
J = adapthisteq(I);
threshold = 0.1;
BW2 = J > threshold;

% 显示处理后的图像
subplot(2,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(2,2,2), imshow(BW), title('Global Thresholding');
subplot(2,2,3), imshow(BW2), title('Local Thresholding');

其中，medfilt2() 函数实现中值滤波去噪处理；imadjust() 函数实现对图像的增强处理；graythresh() 函数实现全局阈值分割；imbinarize() 函数实现对图像的二值化处理；strel() 函数实现构造矩形形态学结构元素；imdilate() 函数实现膨胀处理；imerode() 函数实现腐蚀处理；im2double() 函数实现将图像转为 double 类型；adapthisteq() 函数实现对图像的自适应直方图均衡化；最后，通过 subplot() 函数将原始图像、全局阈值二值化处理后的图像、局部阈值二值化处理后的图像以 2x2 的形式展示出来。