如何在MATLAB中实现直方图均衡化来增强图像的全局对比度？请详细说明实现步骤和相关的灰度变换原理。

直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过对图像的直方图进行拉伸，使图像的灰度级分布更加均匀，进而改善图像的全局对比度。在MATLAB中实现直方图均衡化，首先需要了解图像的灰度变换原理。灰度变换可以是线性的，也可以是非线性的，其中线性变换是最简单的形式，而直方图均衡化则是一种特殊的非线性变换。

参考资源链接：[MATLAB实现的数字图像增强技术探讨](https://wenku.csdn.net/doc/7zofucad2b?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到MATLAB编程实现，可以按照以下步骤进行：
1. 读取需要增强的图像到MATLAB中，将图像数据转换为灰度图像（如果原图不是灰度图）。
2. 使用`imhist`函数计算图像的直方图，这将给出原始图像的灰度分布情况。
3. 通过直方图均衡化函数`histeq`，对图像进行均衡化处理。这个函数将输入图像的直方图转换为均匀分布，从而拉伸图像的灰度级。
4. 显示原始图像和均衡化后的图像，使用`imshow`函数进行展示。
5. 对比两个图像的直方图，使用`imhist`函数分别绘制原始图像和均衡化后图像的直方图进行比较。

例如，以下是一段MATLAB代码示例：

% 读取图像并转换为灰度
I = imread('example.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);

% 计算直方图并进行均衡化
h = imhist(I_gray);
h_eq = histeq(I_gray);

% 显示原始图像和均衡化后的图像
figure;
subplot(1,2,1), imshow(I_gray), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(h_eq), title('均衡化后图像');

% 显示直方图
figure;
subplot(1,2,1), imhist(I_gray), title('原始图像直方图');
subplot(1,2,2), imhist(h_eq), title('均衡化后直方图');

通过以上步骤，我们可以在MATLAB中实现直方图均衡化，增强图像的全局对比度。这一过程不仅能够让学生理解直方图均衡化的原理和实现方法，还能够通过实践加深对图像增强技术的理解。

在完成这一基础操作后，建议进一步学习《MATLAB实现的数字图像增强技术探讨》这篇论文。该论文不仅详细介绍了直方图均衡化技术，还探讨了灰度变换原理，并通过实验验证了不同增强方法的适用场景和性能评估，非常适合正在学习数字图像处理的学生深入研究。

参考资源链接：[MATLAB实现的数字图像增强技术探讨](https://wenku.csdn.net/doc/7zofucad2b?spm=1055.2569.3001.10343)