在matlab上编写一个图像灰度直方图统计函数my_imhist。选择一幅图像利用my_imhist显示其直方图，将结果与MATLAB图像处理工具箱中提供的灰度直方图函数imhist的处理结果进行比较，并在同一窗口中显示出来。

在MATLAB中创建一个自定义图像灰度直方图统计函数`my_imhist`，你可以按照以下步骤操作：

1. **理解基本原理**:
直方图的基本思想是计算图像中每个灰度级别的像素数量。首先，你需要读取图像并转换为灰度模式[^2]。

% 读取图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要使用的图像文件名
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像

2. **创建直方图函数**:
使用`histcounts`函数对灰度值进行分桶，然后绘制直方图[^1]。

function my_imhist(img)
    % 统计灰度值频数
    gray_values = unique(gray_img(:));
    counts = histcounts(gray_img(:), gray_values);

    % 绘制直方图
    figure;
    bar(gray_values, counts);
    xlabel('Gray Level');
    ylabel('Frequency');
    title('Image Gray-Level Histogram');
end

3. **比较结果**:
使用MATLAB内置的`imhist`函数来绘制原始图像的直方图，并将其与`my_imhist`的结果在同一窗口对比。

% 使用MATLAB内置函数绘制原图像直方图
figure;
hold on; % 保持当前图层可见以便叠加
h = imhist(gray_img, gray_values); % 原始直方图

% 调用自定义函数
my_imhist(gray_img);

% 清除hold状态以关闭叠加
hold off;

% 比较两个直方图
legend(h, 'Original Image Hist', 'My Custom Hist');

完成上述步骤后，你应该能看到`my_imhist`和`imhist`生成的图像直方图。两者应该大致相似，但可能由于不同的算法细节而略有差异。