对4.jpg （1）对图像进行去噪、增强处理; （2）运用全局阀值进行二值化; （3）用膨胀腐蚀等形态学方法实现提取。 （4）运用局部阀值进行二值化；用MATLAB

好的，我来为您介绍一下如何在MATLAB中实现对图像的去噪、增强处理、全局阈值二值化、形态学提取和局部阈值二值化。

1. 图像去噪、增强处理

MATLAB中有很多去噪和增强图像的函数，这里我们可以使用imnoise和imadjust函数。imnoise函数可以加入噪声，而imadjust函数可以调整图像的对比度和亮度。

代码示例：

I = imread('4.jpg'); % 读入图像
J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02); % 加入椒盐噪声
K = imadjust(J, [0.2 0.8], [0 1]); % 调整图像对比度和亮度
imshow(K);

2. 全局阈值二值化

全局阈值二值化可以使用MATLAB中的graythresh函数，该函数会返回一个自适应阈值，可以将图像二值化。

代码示例：

I = imread('4.jpg'); % 读入图像
I = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
level = graythresh(I); % 自适应阈值
BW = imbinarize(I, level); % 二值化图像
imshow(BW);

3. 形态学提取

形态学提取可以使用MATLAB中的imdilate和imerode函数进行膨胀和腐蚀操作，可以将二值化后的图像进行形态学处理，提取出需要的部分。

代码示例：

I = imread('4.jpg'); % 读入图像
I = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
level = graythresh(I); % 自适应阈值
BW = imbinarize(I, level); % 二值化图像
SE = strel('disk', 3); % 创建一个半径为3的圆形结构元素
BW2 = imdilate(BW, SE); % 对二值化图像进行膨胀操作
BW3 = imerode(BW2, SE); % 对膨胀后的图像进行腐蚀操作
imshow(BW3);

4. 局部阈值二值化

局部阈值二值化可以使用MATLAB中的adaptthresh和imbinarize函数，该函数可以根据图像的局部特征进行阈值二值化。

代码示例：

I = imread('4.jpg'); % 读入图像
I = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
level = adaptthresh(I, 11); % 自适应阈值
BW = imbinarize(I, level); % 二值化图像
imshow(BW);

以上是对图像进行去噪、增强处理、全局阈值二值化、形态学提取和局部阈值二值化的MATLAB代码示例，您可以根据需要进行调整和优化。