在MATLAB环境中，如何应用阈值法和边缘检测法对图像进行分割？请结合代码示例和原理详细说明。

数字图像分割是图像处理的核心步骤，其中阈值法和边缘检测法是两种常用的图像分割技术。在MATLAB中实现这两种方法，首先需要了解其基本原理和适用场景。

参考资源链接：[数字图像处理技术：阈值法和边缘检测法图像分割实验](https://wenku.csdn.net/doc/27xundt25w?spm=1055.2569.3001.10343)

阈值法的基本原理是通过设定一个或多个灰度阈值，将图像中的像素点根据灰度值分为目标和背景两部分。这种方法适用于目标和背景对比明显、光照均匀的图像。在MATLAB中，可以使用im2bw函数将图像转换为二值图像，或者使用graythresh函数自动计算最佳阈值。

边缘检测法则侧重于找到图像中亮度变化明显的区域，通常这些区域对应于目标的边缘。边缘检测算子如Sobel、Roberts、Prewitt和Laplacian等可用于此目的。在MATLAB中，可以使用内置函数edge来执行边缘检测，例如使用'canny'方法检测边缘。

下面是MATLAB中使用阈值法和边缘检测法进行图像分割的示例代码：

% 阈值法图像分割示例
I = imread('image.jpg'); % 读取图像
BW = im2bw(I, graythresh(I)); % 自动计算阈值并二值化图像
imshow(BW); % 显示二值化图像

% 边缘检测法图像分割示例
BW_edge = edge(I, 'canny'); % 使用Canny算子进行边缘检测
imshow(BW_edge); % 显示边缘检测结果

% 结合阈值法和边缘检测法
% 可以先使用边缘检测找到边缘，然后用这些边缘指导阈值分割

在实际应用中，这两种方法可以结合使用以获得更好的分割效果。例如，可以先用边缘检测找到图像的边缘，再通过阈值法将边缘内的区域进行分割。此外，还有许多其他图像分割技术，如基于区域的方法、聚类方法、图割算法等，可以根据具体需求选择使用。

对于更深入的学习，推荐参考《数字图像处理技术：阈值法和边缘检测法图像分割实验》一书。本书详细介绍了阈值法和边缘检测法的原理与实验，是理解这些图像分割技术的有力工具。在掌握了基础知识和实验技能之后，进一步的学习将有助于处理更复杂的图像分割任务，并能够运用更多高级图像处理技术解决实际问题。

参考资源链接：[数字图像处理技术：阈值法和边缘检测法图像分割实验](https://wenku.csdn.net/doc/27xundt25w?spm=1055.2569.3001.10343)