使用matlab自己编写函数（function）实现图像的均衡化和规定化，以pollen.jpg为例

在MATLAB中，你可以通过自定义函数（Function）来处理图像，包括图像均衡化和归一化。这里以"pollen.jpg"为例，演示如何编写这两个步骤的函数：

1. **图像均衡化**，通常我们使用直方图均衡化（Histogram Equalization）来增强图像对比度。以下是简单实现这个功能的函数示例：

function eqImage = histogramEqualization(img)
    %读取图片数据
    imgData = imread('pollen.jpg');
    
    %获取原始图像的灰度值
    if size(imgData, 3) == 3
        imgData = rgb2gray(imgData);
    end
    
    %计算直方图
    hist = imhist(imgData);

    %找到最大值
    maxVal = max(hist);

    %创建累积分布函数
    cdf = cumsum(hist(:)) / sum(hist(:));

    %对像素进行映射
    eqImage = cdf(imgData(:));
    %将结果转换回图像
    eqImage = reshape(eqImage, size(imgData));
end

2. **图像规范化（Normalization）**通常是将图像的像素值限制在0到1之间，可以使用`imadjust`函数，也可以手动计算：

function normImage = imageNormalization(img)
    %获取最小值和最大值
    minVal = min(img(:));
    maxVal = max(img(:));

    %计算规范化范围
    range = maxVal - minVal;

    %避免除零，如果范围为零，则所有像素不变
    if range ~= 0
        % 归一化
        normImage = (img(:) - minVal) / range;
    else
        normImage = img;
    end

    %将结果转换回图像
    normImage = reshape(normImage, size(img));
end

运行这两个函数，你需要先保存它们到一个.m文件（如myImProcessingFunctions.m），然后在MATLAB命令窗口中导入并调用。