img = imread('C:\Users\86151\Documents\MATLAB\图2.tif'); log_img=imadjust(img); figure; imshow(log_img)加上解决图片过曝的代码

这段MATLAB代码主要用于读取一张名为“图2.tif”的图像，并进行直方图均衡化处理，最后显示调整后的图像。`imread`函数用于从给定路径加载图像，`imadjust`函数则对图像数据进行了亮度动态范围的增强，使得图像对比度更适中，通常用于解决图像过曝的问题。`figure`命令创建一个新的图形窗口，`imshow`用于显示图像。

如果需要进一步解决图像过曝问题，除了上述的直方图均衡化，还可以尝试以下几个步骤：

1. **计算直方图**：使用`imhist`函数检查原始图像的直方图，了解图像的曝光情况。

   hist_img = imhist(img);

2. **设置适应范围**：可以设定一个合适的像素值范围（如0-255），超过这个范围的部分进行剪裁或线性插值。

   max_val = max(hist_img(1:end-1)); % 或者自定义最大值
   min_val = min(hist_img(2:end));   % 忽略最小值0

3. **应用限制**：

   clipped_img = imclip(img, [min_val, max_val]);

4. **再次调整**：

   log_img_clipped = imadjust(clipped_img);

整合以上步骤：

img = imread('C:\Users\86151\Documents\MATLAB\图2.tif');
% 计算并设置直方图范围
max_val = ...; % 自定义最大值
min_val = ...; % 自定义最小值

% 裁剪过曝部分
clipped_img = imclip(img, [min_val, max_val]);

% 直方图均衡化
log_img_clipped = imadjust(clipped_img);

% 显示图像
figure;
imshow(log_img_clipped);

记得将`...`替换为你选择的具体数值，或者直接使用`histeq`函数代替`imadjust`，它会自动处理过曝问题。