在MATLAB中，如何结合使用大津算法进行图像二值化，并应用边缘检测技术来提取目标轮廓？

图像二值化是数字图像处理中的基础步骤，特别是在目标检测和轮廓提取任务中。大津算法因其能自动计算出最优的全局阈值而广泛应用于二值化过程中。在MATLAB中实现这一功能，您可以遵循以下步骤：

参考资源链接：[MATLAB图像二值化：大津算法与边缘检测应用](https://wenku.csdn.net/doc/4kfoyrsrye?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，读取图像并将其转换为灰度图像，这是大多数图像处理算法的前提：

S = imread('image_path'); % 读取图像
I = rgb2gray(S); % 转换为灰度图像

接着，使用大津算法自动确定二值化阈值：

bw = im2bw(I, graythresh(I)); % 使用大津算法进行二值化

在这里，`graythresh`函数自动计算一个灰度阈值，使得目标和背景的类内方差最小化，类间方差最大化。

然后，您可以选择不同的边缘检测算子来提取图像的边缘，这些边缘对应于目标的轮廓。例如，应用Canny算子：

edges = edge(I, 'canny'); % 使用Canny算子进行边缘检测

最后，使用`imshow`函数显示二值化后的图像和边缘检测结果：

subplot(1, 2, 1); imshow(I); title('原始灰度图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(edges); title('Canny边缘检测');

以上步骤结合了大津算法的二值化和Canny边缘检测算法，能够有效地提取图像中的目标轮廓。通过这种方式，您可以将处理后的图像用于后续的图像分析和特征提取工作。

为了深入理解这些过程，并学习更多关于图像二值化和边缘检测的知识，您可以参考以下资源：《MATLAB图像二值化：大津算法与边缘检测应用》。这份资料详细讲解了从基本的图像处理到高级技术的各个方面，提供了丰富的实例和深入的理论知识，帮助您更好地掌握图像二值化和边缘检测技术，为解决实际问题打下坚实基础。

参考资源链接：[MATLAB图像二值化：大津算法与边缘检测应用](https://wenku.csdn.net/doc/4kfoyrsrye?spm=1055.2569.3001.10343)