matlab利用全局阈值分割的方法分割出目标图像，同时利用数学形态学中的膨胀或腐蚀算法完成硬币的整体的分割代码

好的，这里是一个利用全局阈值分割的方法分割出目标图像，并且利用数学形态学中的膨胀或腐蚀算法完成整体分割的示例代码：

% 读入原始图像
I = imread('example.png');

% 计算全局阈值
level = graythresh(I);

% 对图像进行二值化
BW = imbinarize(I, level);

% 定义一个结构元素
se = strel('disk', 5);

% 对二值化图像进行膨胀操作
I_dilate = imdilate(BW, se);

% 对膨胀后的图像进行腐蚀操作
I_erode = imerode(I_dilate, se);

% 显示原始图像和分割结果
subplot(1, 3, 1), imshow(I), title('原始图像');
subplot(1, 3, 2), imshow(BW), title('二值化图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(I_erode), title('分割结果');

在上面的代码中，`imread` 函数用于读入原始图像，`graythresh` 函数用于计算全局阈值，`imbinarize` 函数用于将图像二值化。然后，通过 `strel` 函数定义了一个半径为 5 的圆形结构元素，该结构元素用于膨胀和腐蚀操作。

接下来，使用 `imdilate` 函数对二值化图像进行膨胀操作，使用 `imerode` 函数对膨胀后的图像进行腐蚀操作。最后，使用 `subplot` 函数将原始图像、二值化图像和分割结果显示在同一张图像上。

这里的膨胀和腐蚀操作可以根据具体情况进行调整，以达到最好的分割效果。

希望这些信息能够对您有所帮助！