如何在MATLAB中实现图像的均匀化处理？

在MATLAB中，实现图像的均匀化处理通常是为了增强对比度，使其更易于分析。常见的均匀化方法有直方图均衡化（Histogram Equalization）和自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization）。下面是这两种方法的基本实现步骤：

1. **直方图均衡化**：
- **读取图像**：使用`imread`函数加载图像。
- **计算直方图**：使用`imhist`或`histcounts`获取图像的灰度值频率分布。
- **生成累计分布函数（CDF）**：对直方图求累加。
- **反变换**：用累积分布函数重新映射原始像素值。
- **保存或显示新图像**：使用`imadjust`或`imshow`函数展示均衡化的图像。

2. **自适应直方图均衡化**：
- **分块处理**：将图像划分为若干小区域。
- **计算局部直方图**：对每个区域分别计算其直方图。
- **全局调整**：使用全局累计分布函数对所有区域进行均衡化。
- **合并结果**：将均衡化后的区域拼接回原图像。
- **保存或显示**：同上。

% 示例代码
img = imread('image.jpg'); % 替换为你的图片文件名
eq_img = imhisteq(img); % 直方图均衡化
aheq_img = adapthisteq(img); % 自适应直方图均衡化
imshowpair(img, eq_img, 'montage', 'Colorbar', 'on');