如何在MATLAB环境下实现图像的全局阈值分割，并简述其适用场景和潜在的限制？

全局阈值分割是一种常用的图像分割方法，它通过选取一个全局的阈值将图像中的像素点分为两个部分，通常用于图像对比度较高且目标与背景区分明显的场景。在MATLAB中，可以使用imbinarize函数轻松实现全局阈值分割。具体操作如下：首先，使用imread函数读取图像；然后，使用graythresh函数自动计算最佳全局阈值；最后，应用imbinarize函数进行分割。示例代码如下：（代码省略）。

参考资源链接：[MATLAB实现的图像阈值分割算法探索与源码分享](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac9dcce7214c316ec7d3?spm=1055.2569.3001.10343)

适用于全局阈值分割的场景包括具有清晰对比度的医学图像分割、文本图像二值化等。然而，当图像存在光照不均或噪声较多的情况时，全局阈值分割可能会导致分割效果不理想。此外，对于具有复杂背景或多个目标的图像，全局阈值算法也难以获得准确的分割结果。因此，在选择全局阈值分割前，需要对图像的特性和应用场景进行充分考虑。
如果希望深入理解图像阈值分割的更多细节和高级应用，推荐阅读《MATLAB实现的图像阈值分割算法探索与源码分享》。这本书籍详细介绍了不同类型的阈值分割算法，并提供了MATLAB代码实例，不仅涵盖了全局阈值分割，还包括了局部阈值分割和自适应阈值分割等方法。通过本书，读者可以更加全面地掌握图像分割的理论与实践，为进一步的图像处理研究打下坚实的基础。

参考资源链接：[MATLAB实现的图像阈值分割算法探索与源码分享](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac9dcce7214c316ec7d3?spm=1055.2569.3001.10343)