matlab代码：对cameraman.tif图像进行如下块操作：在5*5的块内，取最大值与最小值的差；显示原图像和进行块操作后的图像，并分析实验结果。采用直方图均衡、对比度扩展两种方法对cameraman.tif图像进行增强；显示原图像和增强后图像及其对应的直方图，并对实验结果进行比较与分析。

以下是您需要的 MATLAB 代码：

块操作部分：

% 读取图像
img = imread('cameraman.tif');

% 定义块大小
blockSize = 5;

% 获取图像尺寸
[height, width] = size(img);

% 初始化结果矩阵
result = zeros(height, width);

% 遍历图像
for i = 1:blockSize:height
    for j = 1:blockSize:width
        % 获取当前块
        block = img(i:min(i+blockSize-1,height), j:min(j+blockSize-1,width));
        
        % 计算最大值与最小值的差
        diff = max(block(:)) - min(block(:));
        
        % 将差值赋值给结果矩阵
        result(i:min(i+blockSize-1,height), j:min(j+blockSize-1,width)) = diff;
    end
end

% 显示原图像和进行块操作后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原图像');
subplot(1,2,2);
imshow(result, []);
title('块操作后的图像');

直方图均衡部分：

% 读取图像
img = imread('cameraman.tif');

% 进行直方图均衡
imgEq = histeq(img);

% 显示原图像和增强后图像及其对应的直方图
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('原图像');
subplot(2,2,2);
imhist(img);
title('原图像直方图');
subplot(2,2,3);
imshow(imgEq);
title('增强后的图像');
subplot(2,2,4);
imhist(imgEq);
title('增强后的图像直方图');

对比度扩展部分：

% 读取图像
img = imread('cameraman.tif');

% 对比度扩展
imgContrast = imadjust(img, [0.2, 0.8], []);

% 显示原图像和增强后图像及其对应的直方图
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('原图像');
subplot(2,2,2);
imhist(img);
title('原图像直方图');
subplot(2,2,3);
imshow(imgContrast);
title('增强后的图像');
subplot(2,2,4);
imhist(imgContrast);
title('增强后的图像直方图');

分析：

通过块操作，我们可以看到图像被分成了许多小块并进行处理，得到了一张新的图像。这种操作可以用于图像的降采样等应用中。

在直方图均衡和对比度扩展两种增强方法中，我们可以看到增强后的图像的对比度都得到了提高，但是直方图均衡会使得图像变得更亮，而对比度扩展则可以保持原有的亮度。因此，在选择增强方法时需要根据具体应用场景进行选择。