matlab利用图像分割测试cell.tif图像中的微小结构：先调用imcomplement（）对图像进行处理，再调用graythresh（）函数获取图像阈值，用im2bw( )函数对图像分割；选用大小为6的圆盘结构元素，对分割图像先闭运算结果图B1、再开运算结果图B2，通过B1&B2得到检测结果图。显示原图、分割图像、删除微小结构后图像B2、检测结果的图像(B1&B2)实现代码

以下是Matlab利用图像分割测试cell.tif图像中的微小结构的示例代码：

% 读入图像
img = imread('cell.tif');

% 对图像进行处理
img = imcomplement(img);

% 获取图像阈值
threshold = graythresh(img);

% 对图像进行分割
bw_img = im2bw(img, threshold);

% 选用大小为6的圆盘结构元素
se = strel('disk', 6);

% 对分割图像进行闭运算
B1 = imclose(bw_img, se);

% 对闭运算结果进行开运算
B2 = imopen(B1, se);

% 得到检测结果图
result_img = B1 & B2;

% 显示原图、分割图像、删除微小结构后图像B2、检测结果的图像(B1&B2)
subplot(2, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(2, 2, 2);
imshow(bw_img);
title('Segmented Image');
subplot(2, 2, 3);
imshow(B2);
title('Removed Small Structures (B2)');
subplot(2, 2, 4);
imshow(result_img);
title('Detection Result (B1&B2)');

在以上代码中，我们首先读入图像，并对其进行处理，使用`imcomplement()`函数对图像进行反转。接着，我们调用`graythresh()`函数获取图像阈值，使用`im2bw()`函数对图像进行分割。然后，我们选用大小为6的圆盘结构元素，对分割图像进行闭运算和开运算，得到删除微小结构后的图像B2。最后，我们对闭运算结果和开运算结果进行逻辑与运算，得到检测结果图。最终，我们将原图、分割图像、删除微小结构后图像B2、检测结果的图像(B1&B2)显示出来，方便对比。