用matlab编写一个1 编制一个对图像进行直方图均衡化处理的程序。 2 编制一个对图像进行直方图规定化处理的程序。 3 编写程序实现平滑滤波。 4 编写程序实现中值滤波。

在MATLAB中，你可以使用内置函数和工具箱来处理图像。这里简述一下如何编写四个相关的图像处理程序：

1. **直方图均衡化**:

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图片文件名

% 对图像进行直方图均衡化
img_eq = imhisteq(img); % 使用imhisteq函数

% 显示原图和均衡化的结果
figure;
subplot(1,2,1), imshow(uint8(img)), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(img_eq)), title('Equalized Image');

2. **直方图规定化**:

% 直接加载并规定化（通常用于灰度图像）
img_gray = rgb2gray(img);
img_reg = mat2gray(double(img_gray)); % 如果不是灰度图，可能需要先转换

% 定义规定化的范围 (0-255)
min_val = 0;
max_val = 255;
img_reg_scaled = imadjust(img_reg, [min_val max_val], [0 1]); 

% 显示规定化后的图像
imshow(uint8(img_reg_scaled));

注意imadjust函数可以自定义对比度和亮度范围。

3. **平滑滤波（如高斯滤波）**:

% 高斯滤波
sigma = 2; % 标准差，调整以改变滤波效果
img_smoothed = imgaussfilt(img, sigma);

% 显示平滑后的图像
imshow(uint8(img_smoothed));

`imgaussfilt`函数应用了高斯核进行滤波。

4. **中值滤波**:

% 中值滤波
img_median = medfilt2(img, [3 3]); % 这里3x3是滤波窗口大小，可以根据需求调整

% 显示中值滤波后的图像
imshow(uint8(img_median));

`medfilt2`函数实现了中值滤波，用于去除噪声。