要求（1) 对原始车牌图像做增强处理；（2) 对增强后的彩色图像进行灰度变换； （3) 对灰度图像进行直方图均衡处理；（4) 选取自适应的阈值,对图像做二值化处理；利用matlab完成目标分割的任务

好的，下面是在Matlab中实现上述要求的代码：

clc; clear; close all;

% 读入原始车牌图像
img = imread('car_plate.jpg');

% 增强处理
se = strel('disk', 3);
img_enhance = imtophat(img, se);

% 彩色图像灰度变换
img_gray = rgb2gray(img_enhance);

% 灰度图像直方图均衡化
img_eq = histeq(img_gray);

% 自适应阈值二值化
img_bw = imbinarize(img_eq, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);

% 显示每步处理后的图像
subplot(2, 3, 1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(2, 3, 2); imshow(img_enhance); title('增强处理后的图像');
subplot(2, 3, 3); imshow(img_gray); title('灰度变换后的图像');
subplot(2, 3, 4); imshow(img_eq); title('直方图均衡化后的图像');
subplot(2, 3, 5); imshow(img_bw); title('自适应阈值二值化后的图像');

以上代码首先读入原始车牌图像，然后进行增强处理、彩色图像灰度变换、灰度图像直方图均衡化和自适应阈值二值化。最后使用 `subplot` 函数在一个窗口中显示每步处理后的图像。其中，`strel` 函数用于创建一个形态学结构元素；`imtophat` 函数用于执行顶帽变换，即原始图像减去开运算后的图像；`rgb2gray` 函数用于将彩色图像转换为灰度图像；`histeq` 函数用于对灰度图像进行直方图均衡化；`imbinarize` 函数用于对灰度图像进行自适应阈值二值化。