MATLAB实现，已知一幅名为“timg.jpg”对比度不均衡的图像，分析其直方图的分布情况，并利用直方图均衡方法对其进行处理，并利用figure命令分别显示原始图像及其直方图和处理结果图像及其直方图四幅图像（直方图的命令hist()和histeq()）。

MATLAB是一种强大的数值计算工具，常用于信号和图像处理。对于名为“timg.jpg”的对比度不均衡图像，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要导入图片数据：

img = imread('timg.jpg');

2. 分析直方图，了解像素值的分布情况：

hOriginal = hist(img(:), 'Edges', 0:255); % 将图像数据展平并生成直方图
figure; % 创建新窗口
subplot(2,2,1) % 第1行第1列
bar(hOriginal), % 绘制直方图
xlabel('Pixel Intensity'), ylabel('Frequency');
title('Original Image Histogram');

3. 使用`imadjust`函数对图像进行直方图均衡化，然后保存调整后的图像：

imgAdj = imadjust(img);
figure; % 新窗口继续
subplot(2,2,2)
imshow(imgAdj), % 显示处理后的图像
title('Equalized Image');

% 再次创建直方图展示对比
hAdjusted = hist(imgAdj(:), 'Edges', 0:255);
subplot(2,2,3)
bar(hAdjusted), 
xlabel('Pixel Intensity'), ylabel('Frequency');
title('Equalized Image Histogram');

4. 最后，可以使用`histeq`函数直接进行直方图均衡，它内部也实现了类似的功能：

imgHistEq = histeq(img);
subplot(2,2,4)
imshow(imgHistEq), % 显示histeq的结果
title('Image after histeq Function');
hHistEq = hist(imgHistEq(:), 'Edges', 0:255);
bar(hHistEq), 
xlabel('Pixel Intensity'), ylabel('Frequency');
title('histeq Function Result Histogram');

上述代码会生成四个图像：原始图像、直方图、经过直方图均衡后的图像以及使用`histeq`函数处理后的直方图。