function clahe_btn_Callback(hObject, eventdata, handles) % 获取待处理的图像 img = handles.img; if isempty(img) % 图像为空，不能进行处理 warndlg('Please open an image first.', 'Warning'); return; end % 如果是灰度图像就进行CLAHE直方图均衡化，否则将其转换成YCbCr颜色空间并对Y通道进行CLAHE直方图均衡化 if size(img, 3) == 1 img_clahe = adapthisteq(img, 'ClipLimit', 0.02); else img_ycbcr = rgb2ycbcr(img); img_ycbcr(:,:,1) = adapthisteq(img_ycbcr(:,:,1), 'ClipLimit', 0.02); img_clahe = ycbcr2rgb(img_ycbcr); end % 显示处理结果 imshow(img_clahe, 'Parent', handles.axes2);根据上面代码写出基于SSR算法的图像增强回调函数完整代码，使得最后的结果呈现彩色图像

抱歉，基于SSR算法的图像增强回调函数并不是通用的，需要根据具体的算法实现进行编写。可以提供实现SSR算法的代码，然后根据需求进行修改和完善。以下是一个简单的SSR算法实现代码：

function ssr_btn_Callback(hObject, eventdata, handles)
% 获取待处理的图像
img = handles.img;
if isempty(img)
    % 图像为空，不能进行处理
    warndlg('Please open an image first.', 'Warning');
    return;
end

% SSR算法实现
img_r = img(:,:,1);
img_g = img(:,:,2);
img_b = img(:,:,3);
img_ssr = zeros(size(img));
for i = 1 : 3
    img_i = double(img(:,:,i));
    img_i_mean = mean(img_i(:));
    img_i_ssr = img_i .* (img_i_mean ./ (img_i + eps));
    img_ssr(:,:,i) = img_i_ssr;
end

% 显示处理结果
imshow(img_ssr, 'Parent', handles.axes2);

此代码实现了一个简单的SSR算法，将RGB图像拆分成R、G、B三个通道，对每个通道分别进行处理，然后重新合成为彩色图像进行显示。需要注意的是，此算法可能会出现一些失真和噪声，需要根据实际情况进行调整和优化。