写成matlab代码

当然，我可以帮你理解如何编写MATLAB代码来进行图像的多阈值分割。假设我们使用的是`imbinarize`函数结合数组操作，这是一个基本的例子：

% 加载或创建图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你的图片文件名

% 使用单级阈值分割 (全局阈值)
global_threshold = graythresh(img); % 获取全局阈值
binary_img = imbinarize(img, global_threshold);

% 使用自适应阈值分割 (这里以Niblack为例)
se = strel('disk', 5); % 创建一个3x3的圆盘结构元素
adaptative_threshold = adapthisteq(img, se); % 计算并应用自适应阈值
binary_img_adaptive = imbinarize(adaptative_threshold);

% 如果进行多级阈值分割
thresholds = linspace(min(img(:)), max(img(:)), 3); % 设定三个阈值点
multi_binary = zeros(size(img));
for i = 1:length(thresholds)
    multi_binary(binary_img >= thresholds(i)) = i; % 分割并赋予不同的值
end

% 查看结果
subplot(2, 2, 1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(2, 2, 2), imshow(binary_img), title('Global Thresholding');
subplot(2, 2, 3), imshow(binary_img_adaptive), title('Adaptive Thresholding');
subplot(2, 2, 4), imshow(multi_binary), title('Multi-level Thresholding');

%