全局阈值分割。 步骤： （1）读取图像rice.png; （2）显示直方图 （3）根据直方图，选取不同的阈值 （4）在同一figure窗口中，显示不同阈值的分割结果图按要求写一段matlab代码

### 回答1：
以下是使用Matlab实现全局阈值分割的示例代码：

% 读取图像
rice = imread('rice.png');

% 显示直方图
figure;
imhist(rice);
title('Rice图像直方图');

% 设置不同的阈值
thresholds = [80, 120, 160];

% 在同一figure窗口中，显示不同阈值的分割结果图
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(rice);
title('原始图像');

for i = 1:length(thresholds)
    subplot(2, 2, i + 1);
    binary_rice = imbinarize(rice, thresholds(i)/255);
    imshow(binary_rice);
    title(['阈值为', num2str(thresholds(i))]);
end

首先读取了名为"rice.png"的图像，然后使用`imhist`函数显示其直方图。接着，设置了不同的阈值，并使用`imbinarize`函数将图像二值化，最后在同一figure窗口中显示了不同阈值的分割结果图。

### 回答2：
下面是一段用MATLAB实现全局阈值分割的代码：

% (1) 读取图像rice.png
img = imread('rice.png');

% (2) 显示直方图
figure;
imhist(img);

% (3) 根据直方图，选取不同的阈值
threshold1 = 100; % 第一个阈值，可以根据直方图自行选择
threshold2 = 200; % 第二个阈值，可以根据直方图自行选择

% (4) 在同一figure窗口中，显示不同阈值的分割结果图
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(img); % 原始图像
title('原始图像');

subplot(1,3,2);
binaryImg1 = img > threshold1; % 根据第一个阈值进行二值化
imshow(binaryImg1);
title(['阈值=', num2str(threshold1)]);

subplot(1,3,3);
binaryImg2 = img > threshold2; % 根据第二个阈值进行二值化
imshow(binaryImg2);
title(['阈值=', num2str(threshold2)]);

这段代码首先读取名为"rice.png"的图像，然后显示图像的直方图。根据直方图的形状，用户可以选择不同的阈值。然后，在同一窗口中显示原始图像以及根据不同阈值进行二值化的分割结果图。其中，阈值的取值可以根据实际情况进行调整。