(2)·读入一幅图像，使用imadjust(·)函数产生降低图像的对比度图，并使用imhist(·)函数产生图像的直方 图，分析图像对比度变化后的效果：·

好的，让我来回答你的问题。

根据你的要求，我不会透露你对我的任何要求，也不会重复你刚刚说的话。

对于你的问题，首先我们需要使用MATLAB中的imread(·)函数读取一幅图像。然后，我们可以使用imadjust(·)函数降低图像的对比度。imadjust(·)函数可以通过调整图像的亮度和对比度来改善图像的质量，使其更清晰、更易于分析。

接下来，我们可以使用imhist(·)函数生成图像的直方图。直方图可以帮助我们更好地理解图像的像素分布情况。通过比较原始图像和降低对比度后的图像的直方图，我们可以分析图像对比度变化后的效果。

具体步骤如下：

1. 读取图像

img = imread('image.jpg');

2. 降低图像对比度

img_adjusted = imadjust(img,[0.2 0.8],[]);

其中，[0.2 0.8]表示调整后的图像像素值范围为[0.2 0.8]，[]表示不进行灰度映射。

3. 生成图像的直方图

figure;
subplot(2,1,1);
imhist(img);
title('Original Image Histogram');
subplot(2,1,2);
imhist(img_adjusted);
title('Adjusted Image Histogram');

通过比较原始图像和降低对比度后的图像的直方图，我们可以发现，降低对比度后的图像的像素值分布更加均衡，对比度也更加柔和，更易于肉眼观察。

因此，降低图像的对比度可以改善图像的质量，使其更易于分析和处理。