如何在MATLAB中应用直方图均衡化技术增强图像的对比度？请结合《数字图像处理：直方图均衡化与MATLAB实现》中提到的理论，详细说明实现步骤。

直方图均衡化是图像处理中常用的对比度增强技术，尤其适用于提升暗淡或对比度不足图像的可视效果。在MATLAB中实现直方图均衡化，需要遵循以下步骤，这些步骤与《数字图像处理：直方图均衡化与MATLAB实现》中所阐述的理论紧密相连：

参考资源链接：[数字图像处理：直方图均衡化与MATLAB实现](https://wenku.csdn.net/doc/2i7dq4odgp?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 读取图像：首先，使用MATLAB中的imread函数读取需要处理的图像。例如：`I = imread('image.jpg');`

2. 转换图像到灰度：直方图均衡化通常应用于灰度图像，因此需要将读入的图像转换为灰度图像，可以使用rgb2gray函数进行转换。

3. 计算原始图像的灰度级分布：使用imhist函数可以计算并绘制原始图像的灰度直方图。

4. 应用直方图均衡化：使用imadjust函数可以实现直方图均衡化，该函数可以调整图像的对比度，使图像的灰度分布更加均匀。

例如：`I_eq = imadjust(I);`

5. 验证均衡化效果：均衡化后的图像应该具有更加均匀的灰度级分布，可以再次使用imhist函数来验证均衡化效果。

例如：`figure; imhist(I_eq);`

6. 分析变换函数：在直方图均衡化中，变换函数是至关重要的。变换函数根据原始图像的累积分布函数进行计算，可以使用MATLAB的编程功能手动实现这个变换，以便深入理解这一过程。

7. 显示结果：使用imshow函数显示原始图像和均衡化后的图像，以直观比较处理前后的效果。

例如：`figure, imshow(I), title('Original Image'); figure, imshow(I_eq), title('Histogram Equalized Image');`

通过上述步骤，可以在MATLAB中实现直方图均衡化，并增强图像的对比度。为了更深入理解直方图均衡化的理论基础和实现细节，建议详细阅读《数字图像处理：直方图均衡化与MATLAB实现》中的相关章节，并参考王伟强课程作业中的具体要求和习题，这将帮助你更好地掌握直方图均衡化的概念及其在MATLAB中的应用。

参考资源链接：[数字图像处理：直方图均衡化与MATLAB实现](https://wenku.csdn.net/doc/2i7dq4odgp?spm=1055.2569.3001.10343)