在MATLAB计算示例图片cell、circuit、Lena的直方图 1、 判断哪幅图像可以利用直方图获取分割阈值并较好地分割 2、用直方图法获取阈值并对三幅图像进行分割 在1个figure中的左列显示3幅原始图像，中间一列显示各自的直方图，最右一列显示对应的分割结果，并做适当标注 二、用迭代法计算分割阈值并分割图像 3、 按照阈值T用迭代法对三幅图像计算阈值并分割图像 4、根据计算的分割阈值，对比前面的直方图，了解迭代法和直方图法计算分割阈值的不同 在1个figure中的左列显示3幅原始图像，右列显示对应的分割结果，并做适当标注

好的，我可以为您提供一些代码示例，帮助您实现这些功能。下面是基于 MATLAB 的代码，供您参考：

1、获取直方图和分割图像的示例代码：

% 读取示例图像
image1 = imread('cell.tif');
image2 = imread('circuit.tif');
image3 = imread('lena.tif');

% 计算直方图
hist1 = imhist(image1);
hist2 = imhist(image2);
hist3 = imhist(image3);

% 显示原始图像和直方图
figure;
subplot(2, 3, 1);
imshow(image1);
title('cell');
subplot(2, 3, 2);
imshow(image2);
title('circuit');
subplot(2, 3, 3);
imshow(image3);
title('Lena');
subplot(2, 3, 4);
bar(hist1);
title('cell histogram');
subplot(2, 3, 5);
bar(hist2);
title('circuit histogram');
subplot(2, 3, 6);
bar(hist3);
title('Lena histogram');

% 利用直方图获取分割阈值并分割图像
threshold1 = graythresh(image1);
threshold2 = graythresh(image2);
threshold3 = graythresh(image3);

seg1 = im2bw(image1, threshold1);
seg2 = im2bw(image2, threshold2);
seg3 = im2bw(image3, threshold3);

% 显示分割结果
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(seg1);
title('cell segmentation');
subplot(1, 3, 2);
imshow(seg2);
title('circuit segmentation');
subplot(1, 3, 3);
imshow(seg3);
title('Lena segmentation');

2、用迭代法计算分割阈值并分割图像的示例代码：

% 读取示例图像
image1 = imread('cell.tif');
image2 = imread('circuit.tif');
image3 = imread('lena.tif');

% 初始阈值设为128
T1 = 128;
T2 = 128;
T3 = 128;

% 迭代计算分割阈值
while true
    % 计算分割前景和背景区域的平均灰度值
    fg1 = image1 > T1;
    bg1 = image1 <= T1;
    u1_fg = mean(image1(fg1));
    u1_bg = mean(image1(bg1));
    T1_new = (u1_fg + u1_bg) / 2;
    if abs(T1_new - T1) < 0.5
        break;
    end
    T1 = T1_new;
    
    fg2 = image2 > T2;
    bg2 = image2 <= T2;
    u2_fg = mean(image2(fg2));
    u2_bg = mean(image2(bg2));
    T2_new = (u2_fg + u2_bg) / 2;
    if abs(T2_new - T2) < 0.5
        break;
    end
    T2 = T2_new;
    
    fg3 = image3 > T3;
    bg3 = image3 <= T3;
    u3_fg = mean(image3(fg3));
    u3_bg = mean(image3(bg3));
    T3_new = (u3_fg + u3_bg) / 2;
    if abs(T3_new - T3) < 0.5
        break;
    end
    T3 = T3_new;
end

% 分割图像
seg1 = image1 > T1;
seg2 = image2 > T2;
seg3 = image3 > T3;

% 显示分割结果
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(seg1);
title('cell segmentation');
subplot(1, 3, 2);
imshow(seg2);
title('circuit segmentation');
subplot(1, 3, 3);
imshow(seg3);
title('Lena segmentation');

以上是基于 MATLAB 的代码示例，供您参考。需要注意的是，这些代码只是示例，具体的实现方式可能会因具体情况而异。