请帮我用matlab程序写一段关于二值化参考图像真值和二值化测试图像之间的ROC曲线

好的，以下是一个简单的 MATLAB 代码来生成 ROC 曲线：

% 读取参考图像真值和测试二值化图像
ref = imread('reference_image.png');
test = imread('test_image.png');

% 计算 TP、FP、TN、FN 数量
TP = sum(test(:) == 1 & ref(:) == 1);
FP = sum(test(:) == 1 & ref(:) == 0);
TN = sum(test(:) == 0 & ref(:) == 0);
FN = sum(test(:) == 0 & ref(:) == 1);

% 计算 ROC 曲线上的点
sensitivity = TP / (TP + FN);
specificity = TN / (TN + FP);
FPR = 1 - specificity;
TPR = sensitivity;
threshold = 0.5; % 设定阈值

% 绘制 ROC 曲线
figure;
plot(FPR, TPR, 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot([0, 1], [0, 1], 'k--');
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('ROC Curve');
grid on;

请将 `reference_image.png` 和 `test_image.png` 替换为你自己的图像文件名，并确保它们都是二值化图像。在运行代码之前，你需要将代码中的 `threshold` 设定为你希望使用的阈值。

运行代码后，你应该会得到一个 ROC 曲线，其中蓝色线条代表真正率（TPR） vs. 假正率（FPR），虚线代表随机猜测的曲线。你也可以添加多个不同阈值的点来绘制完整的 ROC 曲线。