matlab自编一个直方图均衡化的函数，输入输出格式：Y = myhisteq(X). 并用自编的函数对‘tire.tif’进行直方图均衡化.

在MATLAB中，直方图均衡化是一种常用的数据增强技术，用于改善图像对比度。我们可以自定义一个函数`myhisteq`来实现这一过程。以下是一个简单的直方图均衡化的步骤和代码示例：

function Y = myhisteq(X)
    % 计算输入矩阵X的直方图
    hist, bins = histogram(X(:), 'Normalization', 'probability');

    % 定义直方图的最大最小值
    min_val = min(min(hist));
    max_val = max(max(hist));

    % 算法的核心部分：根据累积分布函数（CDF）线性变换原始像素值
    Y = accumarray(bins, hist .* (max_val - min_val) + min_val, [], @(x)x(1));

end

% 加载tire.tif图像
I = imread('tire.tif');

% 对图像进行直方图均衡化
enhanced_I = myhisteq(I);

% 显示原图像和直方图均衡化后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(enhanced_I);
title('Histogram Equalized Image');

在这个函数中，`histogram`函数用于计算输入图像像素值的频率分布，`accumarray`函数则根据这个分布对像素进行线性变换，实现亮度的均匀分布。

注意：`imread`函数用于读取TIFF图像，如果在你的环境中无法找到该文件，你需要确保它存在于正确的路径下，或者提供一个有效的图像文件名。