在MATLAB环境下，如何通过直方图均衡化提高图像的对比度？请结合《数字图像处理：直方图均衡化与MATLAB实现》中的内容，详细描述操作流程。

直方图均衡化是图像处理中的一种常用技术，用于增强图像的全局对比度。在MATLAB中实现直方图均衡化，需要理解灰度级的概率分布和变换函数的应用。具体步骤如下：

参考资源链接：[数字图像处理：直方图均衡化与MATLAB实现](https://wenku.csdn.net/doc/2i7dq4odgp?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 读取图像：使用MATLAB的imread函数读取需要处理的图像文件，并将其转换为灰度图像（如果原图不是灰度图）。

2. 计算原始图像的直方图：利用imhist函数计算图像的直方图，这将提供灰度级的概率分布。

3. 计算累积分布函数（CDF）：根据直方图计算累积分布函数，这是实现直方图均衡化的关键步骤。CDF通过累加各个灰度级的概率得到。

4. 生成均衡化映射：根据CDF计算均衡化映射，这通常通过一个映射数组实现，数组的长度等于可能的灰度级数量，每个元素表示原始灰度级到均衡化后灰度级的映射。

5. 应用均衡化映射：使用MATLAB中的映射函数，如sub2ind，将原始图像中的每个灰度级映射到均衡化后的灰度级。

6. 显示原始图像和均衡化后的图像：使用imshow函数显示原始图像和均衡化后的图像，观察对比度的变化。

7. （可选）分析和验证：可以通过计算均衡化后图像的直方图来验证均衡化的效果。

在整个过程中，《数字图像处理：直方图均衡化与MATLAB实现》这本书提供了理论支撑和详细的MATLAB代码实例，帮助深入理解直方图均衡化的原理和实现方法。在进行上述步骤时，你可以参考书中的理论和代码，以确保正确地应用直方图均衡化技术。

在完成上述步骤后，你会得到一幅对比度得到改善的图像。如果希望进一步学习直方图均衡化的高级应用，包括对不同类型的图像（如彩色图像）进行处理，可以深入阅读《数字图像处理：直方图均衡化与MATLAB实现》中的进阶内容，并尝试相关的练习题。

参考资源链接：[数字图像处理：直方图均衡化与MATLAB实现](https://wenku.csdn.net/doc/2i7dq4odgp?spm=1055.2569.3001.10343)