matlab实现直方图均衡化

Matlab可以通过以下步骤实现直方图均衡化：

1. 读取图像：使用`imread`函数读取待处理的图像，并将其转换为灰度图像（如果原始图像是彩色图像）。

2. 计算直方图：使用`imhist`函数计算灰度图像的直方图。直方图是一个表示不同灰度级别的像素数量的数组。

3. 计算累积分布函数（CDF）：将直方图归一化，并计算累积分布函数。可以使用`cumsum`函数来计算累积和。

4. 映射像素值：根据CDF将原始图像中的每个像素值映射到新的像素值。可以使用`interp1`函数进行插值计算。

5. 创建均衡化后的图像：使用映射后的像素值替换原始图像中的每个像素值，从而创建均衡化后的图像。

下面是一个示例代码：

% 读取图像
img = imread('input_image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算直方图
histogram = imhist(gray_img);

% 计算累积分布函数
cdf = cumsum(histogram) / numel(gray_img);

% 映射像素值
new_pixel_values = interp1(cdf, 0:255, double(gray_img(:)));

% 创建均衡化后的图像
equalized_img = reshape(uint8(new_pixel_values), size(gray_img));

% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(equalized_img);
title('均衡化后的图像');

这是一个简单的直方图均衡化实现示例。你可以根据需要进行进一步的调整和优化。