在医学影像分析中，准确分割目标区域至关重要。今天，我们将分享一段基于Matlab的图像分割代码，专注于通过阈值法提取肝脏区域！💪 图像分割是计算机视觉的基础任务之一，而Matlab凭借其强大的工具箱，成为科研与工程开发的理想选择。

首先，准备好包含肝脏的医学图像（如CT或MRI）。然后，利用Matlab中的`im2double()`函数将图像转换为适合处理的数据类型。接下来，选择合适的全局阈值方法，例如Otsu算法，它能自动计算最佳分割阈值。运行以下命令：

```matlab

level = graythresh(image); % 计算阈值

binaryImage = imbinarize(image, level); % 二值化

```

最后，通过形态学操作优化分割结果，比如填充孔洞和去除小物体。🎉 完成后的二值图可以清晰地展示肝脏边界，为进一步分析奠定基础。

无论是医学研究还是教学演示，这段代码都能提供强大支持！💡 如果对细节感兴趣，欢迎深入探索Matlab官方文档和其他开源资源。快试试吧！🚀