编制一个对图像进行直方图均衡化处理的程序

当然，图像直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，用于改善图像对比度，使得图像中的像素分布更加均匀。以下是一个简单的步骤来编写一个在Matlab中对灰度图像进行直方图均衡化的程序：

% 加载或创建一个灰度图像
img = imread('your_image_file.png'); % 替换为你要处理的实际图片文件名

% 检查是否成功加载
if ~isnumeric(img) || size(img, 3) ~= 1
    error('Image should be a grayscale image');
end

% 计算原始图像的直方图
histogram_data = imhist(img);

% 定义新的累积分布函数 (CDF)，范围从0到1
cdf = cumsum(histogram_data(:)) / sum(histogram_data(:));

% 应用CDF到原图像的每个像素值
equilibrated_img = imadjust(img, [0 cdf(1), 1 cdf(end)], []);

% 显示原始图像和均衡后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(uint8(img)), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(equilibrated_img)), title('Histogram Equalized Image');

% 提供结果
disp('Histogram equalization completed.');

% 相关问题--
1. 如何理解直方图均衡化的工作原理？
2. 如果要对彩色图像进行直方图均衡化，应该如何处理？
3. 这个代码中的'imadjust'函数具体起到了什么作用？
4. 哪些情况下直方图均衡化可能不是最佳选择？