基于MATLAB的图像阈值分割算法的研究及边缘计算

摘要：
图像分割是图像处理中的重要任务之一，它将一幅图像划分成若干个具有一定语义的区域，为后续的图像分析和理解提供基础。阈值分割是图像分割中最简单且常用的方法之一，它基于图像的灰度值将图像分为不同的区域。本文研究了基于MATLAB的图像阈值分割算法，并结合边缘计算技术进行了优化和改进。文章将详细介绍阈值分割算法的原理和流程，并给出相应的MATLAB源代码。

关键词：图像分割、阈值分割、MATLAB、边缘计算

1. 引言
   图像分割是计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容，它在目标检测、图像识别、医学图像分析等应用中起着至关重要的作用。阈值分割是图像分割的一种简单而有效的方法，它通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的区域。阈值分割方法通常适用于图像具有明显的灰度差异的情况，例如目标与背景的灰度差异较大的图像。

2. 阈值分割算法原理
   阈值分割算法的基本原理是将图像的灰度值与预设的阈值进行比较，根据比较结果确定像素所属的区域。常见的阈值分割方法包括全局阈值法、自适应阈值法和基于直方图的阈值法等。下面以全局阈值法为例，介绍阈值分割算法的基本流程。

2.1 全局阈值法
全局阈值法是最简单的阈值分割方法之一，它假设图像中存在一个全局阈值，将图像中的像素根据灰度值与阈值的关系进行分割。全局阈值法的基本流程如下：

1. 选择一个初始阈值T；
2. 将图像中