上面segmented_img(repmat(~morph_img, [1 1 3])) = 0;代码报错，报错显示试图沿模糊的维增大数组如何修改代码

抱歉，我之前的代码有误。可能是因为 `morph_img` 的尺寸和 `img` 不匹配，导致不能直接使用 `repmat` 扩展为 RGB 图像。下面是修改后的代码：

% 读入原始图像
img = imread('lung.jpg');

% 将图像转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% 对图像进行高斯滤波，以平滑图像
smooth_img = imgaussfilt(gray_img, 2);

% 对图像进行阈值分割，得到二值图像
bw_img = imbinarize(smooth_img, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);

% 对二值图像进行形态学操作，以去除小的噪点并填充空洞
se = strel('disk', 5);
morph_img = imclose(imopen(bw_img, se), se);

% 将二值图像转换为 RGB 图像
segmented_img = repmat(morph_img, [1 1 3]);

% 将肺实质区域的像素设置为红色
segmented_img(:,:,1) = segmented_img(:,:,1) .* img(:,:,1);
segmented_img(:,:,2) = segmented_img(:,:,2) .* 0;
segmented_img(:,:,3) = segmented_img(:,:,3) .* 0;

% 在原始图像上显示分割结果
imshow(img + segmented_img);

这个算法的基本思路与之前的代码相同，不同之处在于将二值图像 `morph_img` 直接扩展为 RGB 图像，然后将肺实质区域的像素设置为红色。最后在原始图像上显示分割结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，并不一定适用于所有的图像数据。在实际应用中，您可能需要根据具体的数据情况进行一些调整和优化。