% 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');这段matlab代码图三和图四为什么是白色的？怎么解决

在这段MATLAB代码中，图三和图四中的白色区域是由于使用了默认的imshow函数参数。imshow默认使用的是“显示范围自适应”的方式，即将像素值最小的点对应为黑色，像素值最大的点对应为白色。在这个例子中，分割后的图像只有两种像素值（0和1），因此imshow函数将1对应为白色。

要解决这个问题，可以通过将imshow函数中的显示范围手动设置为[0,1]之间的范围来显示正确的图像。

例如，可以将代码中的subplot(2, 2, 3)和subplot(2, 2, 4)的imshow函数修改为以下代码：

subplot(2, 2, 3);imshow(img_dilated, []);title('Dilated Image');
subplot(2, 2, 4);imshow(img_eroded, []);title('Final Segmented Image');

这样就可以正确地显示分割后的图像，黑色表示硬币区域，白色表示背景区域。