matalb用循环自定义灰度图像直方图均衡化函数

在MATLAB中，你可以使用循环和一些图像处理函数来自定义一个灰度图像的直方图均衡化过程。直方图均衡化是一种常用的增强图像对比度的技术，通过调整像素值的分布来改善图像的整体亮度。

下面是一个简单的示例，展示如何使用循环遍历图像每个像素并计算累积分布函数（CDF），然后对像素值应用逆CDF来进行直方图均衡化：

function eqImage = customHistEq(img)
% 将输入图像转换为灰度
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算灰度图像的直方图
histogram = histcounts(gray_img(:), 256); % 通常选择256个 bins

% 累积分布函数 (CDF) 和它的逆（用于像素映射）
cdf = cumsum(histogram) / sum(histogram);
inv_cdf = accumarray(1:length(cdf), cdf);

% 对每个像素应用直方图均衡化的映射
eqImage = im2uint8(bsxfun(@plus, double(gray_img)', -1)); % 转换为0-255范围
eqImage = interp2(inv_cdf, 1:size(gray_img, 1), size(gray_img, 2), eqImage); % 应用逆CDF映射
end

在这个函数中，`rgb2gray`将彩色图像转换为灰度，`histcounts`计算直方图，`cumsum`得到累积分布，`interp2`用于插值映射像素值到新的累积分布上。