利用 MATLAB 编程实现，读取数字图像， （1）计算 NDVI； （2）设定阈值为 0.7，提取植被覆盖区域。 （3）指定结构元素，利用数学形态学操作步骤（2）结果执行去除斑点噪声、填充孔洞 （执行腐蚀、膨胀、开启、闭合等操作。

在MATLAB中，你可以按照以下步骤来实现上述图像处理功能：

1. **读取数字图像**:
使用`imread`函数从文件或网络获取图像数据，例如：

   img = imread('image_file.jpg'); % 替换 'image_file.jpg' 为你实际的图像路径

2. **计算NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)**:
首先，你需要获取图像的红光波段（通常位于RGB通道的第二个位置，如BGR表示法下的B）和近红外波段（如果可用，比如IR通道）。然后按公式计算NDVI：

   R = img(:,:,2); % 红色通道
   NIR = img(:,:,3); % 近红外通道假设在同一图像上，若有其他通道请对应替换
   NDVI = (NIR - R) ./ (NIR + R);

3. **设置阈值并提取植被覆盖区域**:
用`imbinarize`将NDVI转换为二值图像，设定阈值为0.7：

   threshold = 0.7;
   binary_img = imbinarize(NDVI, threshold);

4. **运用形态学操作去除斑点噪声和填充孔洞**:
a. **腐蚀（Erosion）**: 减少物体边缘的小突起，可以消除噪点。使用`imerode`函数：

   se = strel('disk', 5); % 选择结构元素（这里是一个5像素直径的圆盘形）
   binary_img_eroded = imerode(binary_img, se);

b. **膨胀（Dilation）**: 扩大物体边界内的小空隙，用于填充孔洞。使用`imdilate`函数：

   binary_img_dilated = imdilate(binary_img_eroded, se);

c. **开启运算（Opening）**: 先腐蚀再膨胀，主要用于去除孤立的背景噪声点：

   binary_img_opened = imopen(binary_img_dilated, se);

d. **闭合运算（Closing）**: 先膨胀再腐蚀，用于封闭物体轮廓上的孔洞：

   binary_img_closed = imclose(binary_img_opened, se);

以上就是整个流程。最后，你可以用`imshow`展示处理后的图像：

imshow(binary_img_closed);