共生矩阵的图像分割方法里，用繁忙性量度来做阈值判断的方式，挺有意思。这个 Matlab 程序就是基于它来的，代码结构比较清晰，核心逻辑不复杂，挺适合你自己改着玩。

用共生矩阵做图像分割，说白了就是从灰度图像里挖掘像素之间的关系，靠某种度量来判断区域边界。这个程序选的是busy（繁忙性）指标，对细节区域敏感，挺适合纹理丰富的图。

你打开代码一看就懂，基本就是一套典型的 Matlab 图像流程：灰度化 → 计算共生矩阵 → 计算繁忙性 → 阈值分割。逻辑清楚，变量命名也比较直白，调起来方便。

实测下来，这套方法对复杂背景的分割还不错，尤其纹理对比强的图效果蛮稳定的。不过你要是图像噪声太多，记得前面加个平滑预，效果更稳。

另外，有几个相关资源也值得看看，比如基于灰度共生矩阵的图像分割优化策略，讲的是共生矩阵参数的调优技巧。还有高效 FCM 图像分割 matlab 实现，如果你对聚类分割有兴趣的话也挺有参考价值。

如果你平时就喜欢折腾图像分割算法，或者想快速搭个纹理敏感型的分割方案，这套程序还是蛮值得一试的。调调参数，跑几张图，说不定能有意外惊喜。