matlab不使用adapthisteq编写一个与其功能完全相同的函数

如果你想在 MATLAB 中自己编写一个与 `adapthisteq` 函数相同功能的函数，你可以使用以下代码作为参考：

function outputImage = myAdapthisteq(inputImage, tileSize, clipLimit)
    % 将输入图像的数据类型转换为 double
    inputImage = im2double(inputImage);
    
    % 获取输入图像的大小
    [height, width] = size(inputImage);
    
    % 计算图像的块数
    numTilesX = ceil(width / tileSize);
    numTilesY = ceil(height / tileSize);
    
    % 计算每个块的增强限制值
    limit = clipLimit * tileSize^2;
    
    % 初始化输出图像
    outputImage = zeros(height, width);
    
    % 对每个块进行自适应直方图均衡化
    for i = 1:numTilesY
        for j = 1:numTilesX
            % 计算当前块的位置
            startX = (j - 1) * tileSize + 1;
            endX = min(j * tileSize, width);
            startY = (i - 1) * tileSize + 1;
            endY = min(i * tileSize, height);
            
            % 提取当前块
            tile = inputImage(startY:endY, startX:endX);
            
            % 对当前块进行直方图均衡化
            tile = histeq(tile);
            
            % 将块放回输出图像中
            outputImage(startY:endY, startX:endX) = tile;
        end
    end
    
    % 对超出限制值的像素进行裁剪
    outputImage = min(outputImage, limit);
    
    % 将输出图像的数据类型转换回原始图像的数据类型
    outputImage = im2uint8(outputImage);
end

你可以将上述代码保存在一个以 `.m` 为扩展名的文件中，并在 MATLAB 中调用该函数来进行自适应直方图均衡化。例如，假设你有一个名为 `inputImage` 的输入图像，你可以使用以下代码来进行处理：

inputImage = imread('input_image.jpg');
tileSize = 16;
clipLimit = 0.02;
outputImage = myAdapthisteq(inputImage, tileSize, clipLimit);
imshow(outputImage);

请注意，上述代码仅提供了自适应直方图均衡化的基本思路，并可能与 `adapthisteq` 函数的具体实现有所不同。因此，在某些情况下，输出图像可能会与 `adapthisteq` 函数的结果稍有不同。