利用matlab，设计程序实现对自选图像的最优阈值分割。

以下是一个利用Matlab实现的简单阈值分割程序：

% 读入图像
img = imread('your_image.jpg');

% 将图像转化为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 通过Otsu方法计算最优阈值
threshold = graythresh(gray_img);

% 利用最优阈值对图像进行二值化
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);

% 显示原图像和二值化图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(binary_img);
title('Binary Image');

这个程序中，我们首先读入了一张彩色图像，然后将其转换为灰度图像。接着，我们通过Otsu方法计算出了最优阈值，并利用这个阈值对图像进行了二值化处理。最后，我们在画布上同时显示了原图像和二值化图像。

你可以将上述代码保存为一个.m文件，然后在Matlab命令行中运行它。当然，在运行程序之前，你需要将程序中的`your_image.jpg`替换成你自己的图像路径。