如何实现基于Lab模型的有限对比自适应直方图均衡化 matlab代码

以下是基于Lab模型的有限对比自适应直方图均衡化的MATLAB代码：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 将RGB图像转换到Lab颜色空间
lab_img = rgb2lab(img);

% 定义块大小和限制对比度因子
block_size = 16; % 块大小
clip_limit = 0.01; % 限制对比度因子

% 计算图像大小
[rows, cols, ~] = size(lab_img);

% 计算每个块的数量
num_blocks_row = ceil(rows/block_size);
num_blocks_col = ceil(cols/block_size);

% 初始化输出图像
out_img = zeros(size(lab_img));

% 循环遍历每个块并进行CLAHE处理
for i = 1:num_blocks_row
    for j = 1:num_blocks_col
        % 计算当前块的位置
        row_start = (i-1)*block_size+1;
        row_end = min(i*block_size, rows);
        col_start = (j-1)*block_size+1;
        col_end = min(j*block_size, cols);
        
        % 获取当前块
        block = lab_img(row_start:row_end, col_start:col_end, :);
        
        % 将当前块转换为灰度图像
        gray_block = block(:,:,1);
        
        % 对当前块进行有限对比自适应直方图均衡化
        eq_block = adapthisteq(gray_block, 'ClipLimit', clip_limit, 'NumTiles', [8 8]);
        
        % 将均衡化的块复制回输出图像中
        out_img(row_start:row_end, col_start:col_end, 1) = eq_block;
        out_img(row_start:row_end, col_start:col_end, 2:3) = block(:,:,2:3);
    end
end

% 将输出图像转换回RGB颜色空间
out_img = lab2rgb(out_img);

% 显示原图和处理后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(out_img);
title('CLAHE with Lab Color Space');

请注意，以上代码仅演示了如何使用有限对比自适应直方图均衡化（CLAHE）处理基于Lab颜色空间的图像。如果需要使用其他颜色空间或自定义算法，则需要进行相应的更改。