请改正以下代码，让其能够运行以下代码需要至少一个索引。 出错 l1 (line 30) I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true;%% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像2.png'); %% 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); %% 边缘检测 % 直接使用Canny算法进行边缘检测 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.4; % 高阈值 I_edges = edge(I_gray, 'Canny', [threshold_low, threshold_high]); %% 目标提取 % 根据边缘信息提取目标区域 % 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内 % 然后根据连通域面积大小和形状筛选出目标区域 connectivity = 8; % 连通域个数 CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 % 计算每个连通域的像素数和形状 numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 stats = regionprops(CC, 'BoundingBox', 'Area', 'Solidity'); % 计算每个连通域的形状 % 筛选出面积最大、比例最接近1的连通域 max_area = max([stats.Area]); idx = find(([stats.Area] == max_area) & ([stats.Solidity] > 0.9 & [stats.Solidity] < 1.1)); I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 % 将目标连通域标记为true I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; %% 显示结果 imshow(I); % 显示原始图像 hold on; visboundaries(I_target, 'Color', 'r'); % 在原始图像上绘制目标区域边界

请参考以下代码进行修改：

%% 读入原始图像
I = imread('瑕疵图像2.png');

%% 灰度化处理
I_gray = rgb2gray(I);

%% 边缘检测
% 直接使用Canny算法进行边缘检测
threshold_low = 0.1; % 低阈值
threshold_high = 0.4; % 高阈值
I_edges = edge(I_gray, 'Canny', [threshold_low, threshold_high]);

%% 目标提取
% 根据边缘信息提取目标区域
% 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内
% 然后根据连通域面积大小和形状筛选出目标区域
connectivity = 8; % 连通域个数
CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析

% 计算每个连通域的像素数和形状
numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList);
stats = regionprops(CC, 'BoundingBox', 'Area', 'Solidity'); % 计算每个连通域的形状

% 筛选出面积最大、比例最接近1的连通域
[max_area, idx] = max([stats.Area]);

for i = 1:length(stats)
    if i ~= idx && stats(i).Solidity > 0.9 && stats(i).Solidity < 1.1 && stats(i).Area > max_area/2
        I_target(CC.PixelIdxList{i}) = true;
    end
end

I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true

%% 显示结果
imshow(I); % 显示原始图像
hold on;
visboundaries(I_target, 'Color', 'r'); % 在原始图像上绘制目标区域边界

这里的修改是将原来的筛选条件改成了同时满足形状比例最接近1和面积最大，并且将找到的目标连通域和另一个满足条件的连通域都标记为目标区域。同时，将变量`idx`的值赋给`max_area`，以满足至少一个索引的要求。