读取两幅图像（gugong1.jpg和couple.bmp），分别对其使用直方图均衡化和同态滤波实现对两幅图像的增强，并同时分别绘制处理前后的直方图（1幅原图的、1幅直方图均衡化增强后的、1幅同态滤波用matlab

在MATLAB中，你可以按照以下步骤来实现这个过程：

1. **加载图像**:
首先，你需要导入`gugong1.jpg`和`couple.bmp`这两幅图片，可以使用`imread`函数：

   img1 = imread('gugong1.jpg');
   img2 = imread('couple.bmp');

2. **直方图均衡化**:
使用`histeq`函数对图像进行直方图均衡化，这会改变像素值分布，增加图像对比度：

   img1_eq = histeq(img1);
   img2_eq = histeq(img2);

然后分别画出原图和直方图均衡化后的图像直方图：

   figure; [histogram, binEdges] = imhist(img1); % 原图1直方图
   bar(binEdges, histogram, 'FaceColor', 'k'); hold on;
   plot(binEdges, histogram, 'r', '-o'); % 绘制等高线
   xlabel('Pixel intensity'); ylabel('Frequency');

   figure; [histogram, ~] = imhist(img1_eq); % 均衡化后的图像1直方图
   bar(binEdges, histogram, 'FaceColor', 'k'); hold on;
   plot(binEdges, histogram, 'r', '-o'); % 绘制等高线

3. **同态滤波**:
使用`imfilter`函数结合`fspecial`（例如`imfilter(img1, fspecial('gaussian', ...))`）进行同态滤波。这里以高斯滤波为例，可以根据需要调整滤波器参数。同态滤波会对图像进行平滑处理，强调边缘并保持形状不变。

4. **绘制同态滤波后的直方图**:
对于同态滤波后的图像，同样计算并绘制其直方图：

   img1_hom = imfilter(img1, fspecial('gaussian', ...)); % 同理处理img2
   figure; [histogram, ~] = imhist(img1_hom); % 图像1同态滤波后的直方图
   bar(binEdges, histogram, 'FaceColor', 'k'); hold on;
   plot(binEdges, histogram, 'r', '-o'); % 绘制等高线

5. **显示结果**:
最后，可以用`imshowpair`函数比较原始和处理后的图像：

   subplot(2, 2, 1); imshow(img1); title('Original Image 1');
   subplot(2, 2, 2); imshow(img1_eq); title('Histogram Equalized Image 1');
   subplot(2, 2, 3); imshow(img1_hom); title('Homomorphic Filtered Image 1');
   subplot(2, 2, 4); imshow(img2); title('Original Image 2');