在MATLAB中如何实现图像的全局阈值分割？请详细说明其适用场景以及可能遇到的限制。

在MATLAB中实现图像的全局阈值分割通常涉及到选取一个全局阈值，将图像中的像素点分为两部分，一种是前景（对象），另一种是背景。这个过程可以通过MATLAB内置的函数如graythresh()来自动选取阈值，也可以手动指定一个阈值来进行分割。以下是详细步骤：

参考资源链接：[MATLAB实现的图像阈值分割算法探索与源码分享](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac9dcce7214c316ec7d3?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，读取图像并转换为灰度图像（如果图像是彩色的）。这可以通过imread()和rgb2gray()函数来完成。
2. 使用imbinarize()函数进行二值化处理。如果是自定义阈值，可以直接在imbinarize()函数中指定；如果是自动阈值，可以先用graythresh()函数获取一个阈值。
3. 最后，查看二值化后的图像以确认是否达到了预期的分割效果。

全局阈值分割适用于图像的对比度较高，前景和背景之间的亮度差异比较明显的情况。在这样的图像中，全局阈值能够相对准确地区分前景和背景。然而，全局阈值分割也存在一些限制。例如，当图像受到噪声干扰或者光照不均匀时，全局阈值分割可能无法得到满意的结果。这是因为全局阈值是固定的，不能适应图像中不同区域的亮度变化。

当图像中包含多个对象，且这些对象之间亮度差异较大时，全局阈值分割往往不能准确分割出所有的对象。此外，全局阈值分割方法也不适用于边缘模糊、纹理复杂或者目标形状不规则的图像。

要解决这些限制，可以考虑使用局部阈值分割、自适应阈值分割或者结合边缘检测和区域提取的算法来进行图像分割。这些方法能够在一定程度上克服全局阈值方法的局限性，提高分割的准确性和鲁棒性。

为了更好地理解全局阈值分割技术及其限制，建议参考《MATLAB实现的图像阈值分割算法探索与源码分享》。这本书不仅详细介绍了全局阈值分割方法，还包含了丰富的MATLAB源代码和实际案例分析，能够帮助读者更加深入地掌握这一技术。

参考资源链接：[MATLAB实现的图像阈值分割算法探索与源码分享](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac9dcce7214c316ec7d3?spm=1055.2569.3001.10343)