直方图均衡化不实用matlab函数

直方图均衡化是一种常见的图像处理方法，它可以增强图像的对比度和亮度。虽然在Matlab中有现成的函数可以实现直方图均衡化，但是在某些情况下，我们可能需要自己编写代码来实现这个功能。下面是一种可以实现直方图均衡化的算法：

1. 读入图像并将其转换为灰度图像。
2. 统计灰度图像中每个像素值的出现次数，得到灰度直方图。
3. 计算灰度直方图的累积分布函数（CDF）。
4. 根据CDF对每个像素值进行映射，得到均衡化后的图像。

具体实现过程可以参考以下步骤：

1. 读入图像并将其转换为灰度图像。

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 统计灰度图像中每个像素值的出现次数，得到灰度直方图。

histogram = imhist(gray_img);

3. 计算灰度直方图的累积分布函数（CDF）。

cdf = cumsum(histogram) / numel(gray_img);

4. 根据CDF对每个像素值进行映射，得到均衡化后的图像。

equalized_img = uint8(255 * cdf(gray_img + 1));

这个算法可以实现基本的直方图均衡化，但是在实际应用中可能需要进行一些改进，例如使用自适应直方图均衡化（AHE）来处理局部对比度不均匀的图像。如果您需要更深入的了解，可以查阅相关的文献或者参考Matlab中的函数实现。