编制一个对图像进行直方图均衡化处理的图像

直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，它可以改善图像的对比度，使得图像中的细节更加明显。在Matlab中，我们可以使用`imhist`和`imadjust`函数来进行直方图均衡化。以下是一个简单的步骤：

1. **读取图像**:
使用`imread`函数读取你需要处理的图片。

img = imread('your_image_file.jpg'); % 替换'your_image_file'为你的图片文件名

2. **计算原始图像的直方图**:
`imhist`函数用于获取图像的像素分布（直方图）。

histData = imhist(img);

3. **创建等化直方图**:
这一步通常是对原直方图进行归一化和拉伸操作，使其范围与新图像的灰度值范围一致。

maxGray = max(histData); % 获取最大像素值
minGray = min(histData); % 获取最小像素值
histEqData = linspace(minGray, maxGray, histData(1)+1); % 创建等化直方图

4. **直方图均衡化**:
使用`imadjust`函数将原始图像转换为直方图均衡化的图像，这里的`histEqData`就是调整后的灰度级。

equiImg = imadjust(img, [histEqData;], []);

5. **显示结果**:
可以用`imshow`函数查看处理前后的图像对比。

subplot(1, 2, 1), imshow(img, 'InitialMagnification', 'fit');
title('Original Image');

subplot(1, 2, 2), imshow(equiImg, 'InitialMagnification', 'fit');
title('Histogram Equalized Image');