对matlab系统自带的图像eight，利用全局阈值分割的方法分割出目标图像硬币，并指出存在的错分现象，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！matlab代码怎么写？

以下是利用全局阈值分割和数学形态学算法来分割图像中硬币的MATLAB代码：

% 读入图像
img = imread('eight.tif');

% 全局阈值分割
threshold = graythresh(img);
img_segmented = imbinarize(img, threshold);

% 显示分割结果
subplot(2, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(2, 2, 2);
imshow(img_segmented);
title('Segmented Image');

% 利用膨胀算法完成硬币的整体分割
se = strel('disk', 20);
img_dilated = imdilate(img_segmented, se);

% 显示膨胀后的结果
subplot(2, 2, 3);
imshow(img_dilated);
title('Dilated Image');

% 利用腐蚀算法消除错分现象
se = strel('disk', 10);
img_eroded = imerode(img_dilated, se);

% 显示最终结果
subplot(2, 2, 4);
imshow(img_eroded);
title('Final Segmented Image');

首先，读入一张名为eight.tif的图像。然后，使用`graythresh`函数计算全局阈值，然后使用`imbinarize`函数将图像分割成二值图像。接着，使用`strel`函数创建一个圆形的结构元素，利用`imdilate`函数将二值图像进行膨胀操作，得到硬币的整体分割结果。然后，再次使用`strel`函数创建一个圆形的结构元素，利用`imerode`函数将膨胀后的图像进行腐蚀操作，以消除错分现象。最终，将分割前后的图像和膨胀/腐蚀的结果显示在一张图上。

需要注意的是，这段代码中的膨胀和腐蚀算法的具体参数（如结构元素的大小和形状）需要根据具体情况进行调整和优化。同时，在实际应用中，可能需要采用更复杂的分割算法和更精细的处理步骤来得到更好的结果。