编写一个程序，通过图像的形态操作去掉"AB"图像中的噪声点和线条。

这个问题需要使用图像处理的知识，以下是一个基本的思路：

1. 读取"AB"图像。
2. 将图像转换为灰度图像并进行二值化处理，将图像中的噪点和线条转化为白色，背景转化为黑色。
3. 对二值化后的图像进行形态学操作，包括膨胀和腐蚀操作，以去除噪点和线条。
4. 对形态学操作后的图像进行连通域分析，将不同的连通域分别提取出来，以获得目标区域。
5. 将目标区域进行后处理，包括填充操作和边缘平滑操作，以得到最终的结果。

下面是一个简单的 Python 代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('AB.jpg')

# 转换为灰度图像并进行二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 形态学操作
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=3)

# 连通域分析
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(contours)):
    area = cv2.contourArea(contours[i])
    if area < 100:
        cv2.drawContours(closing, [contours[i]], 0, 0, -1)
    else:
        cv2.drawContours(closing, [contours[i]], 0, 255, -1)

# 后处理
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=3)
closing = cv2.medianBlur(closing, 3)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', closing)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码主要实现了图像的读取、灰度化和二值化处理，然后对二值化图像进行形态学操作和连通域分析，最后进行后处理得到最终结果。