用matlab，对一幅图片，采用 迭代阈值法 对图像进行 分割，并 与 一般阈值法 的分割效果进行比较，显示处理后的图像。给出代码

以下是使用MATLAB进行迭代阈值法和一般阈值法对图像进行分割的代码：

% 读入图像
I = imread('image.jpg');

% 迭代阈值法分割
T = mean2(I);
T_prev = 0;
while abs(T - T_prev) > 0.5
    T_prev = T;
    foreground = I > T;
    background = I <= T;
    mean_foreground = mean(I(foreground));
    mean_background = mean(I(background));
    T = (mean_foreground + mean_background) / 2;
end
I_iter = imbinarize(I, T);

% 一般阈值法分割
I_thresh = imbinarize(I, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);

% 显示处理后的图像
figure;
subplot(1, 3, 1), imshow(I), title('原图');
subplot(1, 3, 2), imshow(I_iter), title('迭代阈值法分割');
subplot(1, 3, 3), imshow(I_thresh), title('一般阈值法分割');

在上述代码中，我们首先读入了一幅名为 `image.jpg` 的图像，然后使用迭代阈值法和一般阈值法对图像进行分割，并将处理后的图像显示出来。

其中迭代阈值法的实现过程如下：

1. 初始化阈值 T 为图像灰度值的平均值。
2. 根据阈值 T 将图像分成前景和背景两部分。
3. 计算前景和背景的平均灰度值，然后将阈值 T 更新为前景和背景平均灰度值的平均值。
4. 重复步骤 2-3 直到阈值 T 不再改变或者改变很小。

一般阈值法则直接调用 `imbinarize` 函数进行分割，其中 `'adaptive'` 表示使用自适应阈值法，`'Sensitivity'` 参数表示阈值的敏感度，越大分割出的前景越多。

运行上述代码，即可得到经过迭代阈值法和一般阈值法分割后的图像，并进行比较。