请写出完成以下要求的代码：打开一幅图像 Image，使用 Matlab 图像处理函数，对其进行下列变换： （1）将 Image 灰度化为 gray，对其进行阈值分割转换为 BW； （2）对 BW 进行数学形态学滤波； （3）对 BW 进行边缘跟踪，用红色线在图中标出； （4）计算各区域边界点的傅里叶描绘子并用四分之一点重建边界；

以下是完成以上要求的 Matlab 代码：

% 读入图像
Image = imread('your_image_path');

% 图像灰度化
gray = rgb2gray(Image);

% 阈值分割
threshold = graythresh(gray);
BW = imbinarize(gray, threshold);

% 数学形态学滤波
se = strel('disk', 5);
BW = imclose(BW, se);

% 边缘跟踪
BW_edge = edge(BW, 'sobel');
[B, L] = bwboundaries(BW_edge, 'noholes');

% 绘制红色边界线
figure, imshow(Image), hold on
for k = 1:length(B)
    boundary = B{k};
    plot(boundary(:, 2), boundary(:, 1), 'r', 'LineWidth', 2)
end

% 计算傅里叶描绘子并重建边界
fourier_descriptor = cell(1, length(B));
for k = 1:length(B)
    boundary = B{k};
    fourier_descriptor{k} = cpx2desc(fourier(boundary(:, 2) + 1i * boundary(:, 1)), 30);
    quarter_desc = fourier_descriptor{k}(1:ceil(end/4));
    quarter_desc = [quarter_desc, zeros(1, length(fourier_descriptor{k}) - length(quarter_desc))];
    boundary_recon = ifft(fourier(quarter_desc));
    x = real(boundary_recon);
    y = imag(boundary_recon);
    plot(x, y, 'g', 'LineWidth', 2)
end

其中，`your_image_path` 是你需要读入的图像的路径。在这段代码中，我们首先将图像灰度化并进行阈值分割，然后对二值图像进行形态学滤波。接下来，我们使用 `edge` 函数对二值图像进行边缘跟踪，并使用 `bwboundaries` 函数找到边界。最后，我们计算每个边界的傅里叶描绘子，并用四分之一点重建边界，并将重建后的边界用绿色线绘制在图像上。