如何在MATLAB中应用迭代法进行数字图像的阈值分割？请提供示例代码。

迭代法阈值分割是一种有效的图像处理技术，它通过不断迭代过程来自动确定阈值，从而实现图像的分割。为了深入理解这一方法，并掌握如何在MATLAB中实现，建议您参考《MATLAB实现的图像阈值分割方法及代码解析》一书。以下是一个简单的示例代码，展示了如何在MATLAB中使用迭代法进行数字图像的阈值分割：

参考资源链接：[MATLAB实现的图像阈值分割方法及代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/67ha7cfn7e?spm=1055.2569.3001.10343)

% 读取图像
img = imread('image.jpg'); % 请替换为你的图像文件路径
gray_img = rgb2gray(img); % 如果是彩色图像，转换为灰度图像

% 初始化参数
initial_guess = graythresh(gray_img); % 使用OTSU方法初始化阈值
threshold = initial_guess;
change = 255;

% 迭代过程
while change > 1
    % 使用当前阈值分割图像
    bw_img = imbinarize(gray_img, threshold);
    
    % 计算分割后图像的新阈值
    mean_val = (mean2(bw_img) + mean2(~bw_img)) / 2;
    change = abs(mean_val - threshold);
    threshold = mean_val;
end

% 显示结果
imshow(bw_img);
title('分割后的二值图像');

在这段代码中，首先读取并转换图像为灰度图像，接着使用OTSU方法得到一个初始阈值。之后，通过一个循环结构，不断计算分割后两部分（前景和背景）的平均亮度，以此来更新阈值，直到变化量小于1。最后，使用新的阈值进行二值化处理，并显示结果图像。

通过这样的实践，您可以加深对迭代法阈值分割原理的理解，并在实际项目中运用这一技术解决图像分割问题。如果您想进一步提升技能，建议继续参考《MATLAB实现的图像阈值分割方法及代码解析》中提供的更高级的示例和深入解析。

参考资源链接：[MATLAB实现的图像阈值分割方法及代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/67ha7cfn7e?spm=1055.2569.3001.10343)