在MATLAB中如何应用直方图均衡化对灰度图像进行增强，并通过乘法运算调整图像的亮度？请结合使用'cameraman.tif'图像进行实例说明。

在MATLAB中进行图像处理，直方图均衡化是一种常见的方法，用于改善图像的对比度和细节可见性。对于灰度图像，可以使用`histeq`函数来实现直方图均衡化。具体步骤如下：

参考资源链接：[MATLAB数字图像处理：直方图均衡化实验](https://wenku.csdn.net/doc/3jpoektdre?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，使用`imread`函数读取图像文件，例如'cameraman.tif'。

    I = imread('cameraman.tif');

2. 然后，将图像转换为灰度图像（如果它不是灰度图像）。这一步骤在本例中可以省略，因为'cameraman.tif'是一个灰度图像。

    I = rgb2gray(I); % 如果需要转换颜色空间

3. 接着，使用`histeq`函数对图像进行直方图均衡化处理。

    I_eq = histeq(I, 256); % 256表示输出图像的灰度级

4. 通过`imshow`函数显示原始图像和均衡化后的图像，可以观察到对比度的提升。

    figure, imshow(I), title('原始图像');
    figure, imshow(I_eq), title('均衡化后的图像');

5. 为了调整图像的亮度，可以使用`immultiply`函数。例如，要将图像亮度增加20%，可以将图像与1.2相乘。

    I_brightness = immultiply(I, 1.2);

6. 同样使用`imshow`函数显示调整亮度后的图像。

    figure, imshow(I_brightness), title('亮度增加后的图像');

以上步骤展示了如何使用MATLAB进行图像增强，通过直方图均衡化调整对比度，以及通过乘法运算调整亮度。这些操作在图像处理中非常实用，尤其在需要突出图像细节或是优化图像显示效果的场合。为了更深入理解和掌握这些技术，建议参考《MATLAB数字图像处理：直方图均衡化实验》。该资料详细介绍了直方图均衡化的原理和应用，以及如何在MATLAB中实现这些图像处理操作，非常适合对图像增强有兴趣的读者进行学习和实践。

参考资源链接：[MATLAB数字图像处理：直方图均衡化实验](https://wenku.csdn.net/doc/3jpoektdre?spm=1055.2569.3001.10343)