在MATLAB中，如何应用Canny算子进行图像边缘检测，并结合阈值分割技术提高图像分割的准确性？请提供详细步骤和示例代码。

图像处理中的边缘检测和阈值分割是图像分析的重要步骤，而在MATLAB中实现这些功能则可以借助其图像处理工具箱。Canny算子是检测图像边缘的一个非常有效的方法，它能在不同噪声水平下检测出图像中的弱边缘。而阈值分割技术则是一种将图像像素值分为两部分的方法，以实现对图像区域的分离。当两者结合时，可以利用Canny算子检测出的边缘信息来确定阈值分割的初始阈值，这样可以大大提高图像分割的准确性。

参考资源链接：[MATLAB图像分割算法研究：Canny边缘检测与阈值分割](https://wenku.csdn.net/doc/4zdharkb3o?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中，首先需要加载图像，然后使用edge函数应用Canny算子进行边缘检测。接着，可以使用imbinarize函数对结果进行二值化处理，最后利用graythresh函数自动计算阈值来进行阈值分割。以下是具体的步骤和示例代码：

    % 读取图像
    img = imread('image.png');
    % 转换为灰度图像
    grayImg = rgb2gray(img);
    % 使用Canny算子进行边缘检测
    edges = edge(grayImg, 'canny');
    % 显示边缘检测结果
    imshow(edges);
    % 对Canny边缘检测结果进行二值化处理
    binaryEdges = imbinarize(edges);
    % 自动计算阈值
    level = graythresh(grayImg);
    % 进行阈值分割
    thresholdedImg = imbinarize(grayImg, level);
    % 显示阈值分割结果
    imshow(thresholdedImg);

在上述代码中，首先将图像转换为灰度图像，然后应用Canny算子进行边缘检测。通过imbinarize函数，可以将边缘检测结果转换为二值图像，方便后续处理。接着，利用graythresh函数自动计算出最佳阈值，最后使用imbinarize函数进行阈值分割，将图像转换为二值图像以实现分割。需要注意的是，阈值分割的准确性高度依赖于图像特性，因此在某些情况下，可能需要人工设定阈值或进行后处理，以达到更好的分割效果。

为了深入理解和学习更多的图像分割技术，可以参考《MATLAB图像分割算法研究：Canny边缘检测与阈值分割》一文，该资料详细探讨了Canny边缘检测和阈值分割的原理和应用，对于解决图像分割中遇到的问题具有很高的参考价值。

参考资源链接：[MATLAB图像分割算法研究：Canny边缘检测与阈值分割](https://wenku.csdn.net/doc/4zdharkb3o?spm=1055.2569.3001.10343)