1.读入matlab库中图像eight.tif，并显示图像及其直方图（双峰分布）； 2.编写代码选择直方图中两峰之间的谷对应的灰度作为阈值，对图像进行分割，并显示分割结果。

以下是 Matlab 代码实现：

% 读入图像
img = imread('eight.tif');

% 显示图像
figure;
imshow(img);
title('原始图像');

% 显示直方图
figure;
imhist(img);
title('直方图');

% 找到直方图双峰并计算两峰之间的谷值
[counts, grayLevels] = imhist(img);
[~, idx] = max(counts);
peak1 = grayLevels(idx);
counts(idx) = 0;
[~, idx] = max(counts);
peak2 = grayLevels(idx);
valley = grayLevels(find(counts == min(counts(peak1:peak2))));

% 对图像进行分割
threshold = valley;
segmentedImg = img > threshold;

% 显示分割结果
figure;
imshow(segmentedImg);
title('分割结果');

运行后，可以看到原始图像、直方图和分割结果。

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使用MatLab的直方图均衡函数(histeq)对Cameraman图像进行直方图均衡

好的，以下是使用MatLab的直方图均衡函数(histeq)对Cameraman图像进行直方图均衡的步骤：

1. 首先读入Cameraman图像并显示：

cameraman = imread('cameraman.tif');
imshow(cameraman);

2. 对Cameraman图像进行直方图均衡：

cameraman_eq = histeq(cameraman);

3. 显示直方图均衡后的Cameraman图像：

imshow(cameraman_eq);

完整代码如下：

cameraman = imread('cameraman.tif');
imshow(cameraman);
cameraman_eq = histeq(cameraman);
imshow(cameraman_eq);

运行以上代码即可得到直方图均衡后的Cameraman图像。