如何在MATLAB中使用自定义函数实现彩色图像的直方图均衡化？请结合Lena图像给出详细步骤和代码示例。

在MATLAB中实现彩色图像的直方图均衡化，尤其是自定义函数的方法，可以帮助我们更好地理解均衡化算法的工作原理。对于这个问题，我们可以借鉴《MATLAB实现直方图均衡化：从系统函数到自定义代码》这本书中的内容。它不仅详细介绍了直方图均衡化的基本原理，还展示了如何通过自定义函数对彩色图像进行处理。首先，你需要理解直方图均衡化的目标是重新分布图像的像素强度值，使图像的对比度得到增强。对于彩色图像，我们需要分别对RGB三个颜色通道进行均衡化处理。以下是具体的步骤和代码示例：

参考资源链接：[MATLAB实现直方图均衡化：从系统函数到自定义代码](https://wenku.csdn.net/doc/64672c665928463033d7a452?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 读取彩色图像，并将其转换为double类型：

img = imread('lena.png'); % 请确保图像路径正确
img = im2double(img);

2. 分离图像的RGB三个颜色通道：

r = img(:,:,1);
g = img(:,:,2);
b = img(:,:,3);

3. 对每个颜色通道应用直方图均衡化算法。这里以红色通道为例：

[N, M] = size(r);
hist_r = zeros(1,256);
for i = 1:N
    for j = 1:M
        hist_r(1, floor(r(i,j)*256)+1) = hist_r(1, floor(r(i,j)*256)+1) + 1;
    end
end
% ... 对绿色和蓝色通道进行相同的直方图统计 ...

% 计算累积分布函数（CDF）并进行均衡化映射
cdf_r = cumsum(hist_r) / (N*M);
均衡化映射_r = round((cdf_r- min(cdf_r)) * 255 / (max(cdf_r) - min(cdf_r)));
均衡化映射_r =均衡化映射_r * 256 - floor(均衡化映射_r * 256);

% 应用映射关系到红色通道
r_equalized =均衡化映射_r(1, floor(r*256)+1);

% 对绿色和蓝色通道进行相同的操作
% ...

4. 将均衡化后的颜色通道重新组合成彩色图像，并保存或显示：

equalized_img = cat(3, r_equalized, g_equalized, b_equalized);
imshow(equalized_img);

通过以上步骤，我们可以对Lena图像的每个颜色通道进行均衡化处理，并将处理后的图像显示出来。通过比较均衡化前后图像的直方图，我们可以直观地看到图像对比度的提升。为了更深入地理解和掌握直方图均衡化技术，建议阅读《MATLAB实现直方图均衡化：从系统函数到自定义代码》，它不仅包含了直方图均衡化的基础概念，还有详细的实现步骤和实际案例，是学习和提升MATLAB图像处理能力的宝贵资源。

参考资源链接：[MATLAB实现直方图均衡化：从系统函数到自定义代码](https://wenku.csdn.net/doc/64672c665928463033d7a452?spm=1055.2569.3001.10343)