将彩色图像变为灰度图像a，改变灰度图像a的亮度，使其整体变暗得到图像b，将图像a,b显示在同一界面上，将两幅图像对应的直方图显示在同一界面上，并给各个图片加上图片名称title。

在图像处理中，将彩色图像转换为灰度图像并调整其亮度是一种常见的操作。以下是这一过程的步骤和概念的简要介绍：

1. 彩色图像转灰度图像：
彩色图像通常由三个颜色通道组成：红色、绿色和蓝色（RGB）。将彩色图像转换为灰度图像的过程涉及将这三种颜色通道的值合并成一个值。一种常见的方法是使用加权平均的方法，例如，使用下面的公式：
\[ \text{灰度值} = 0.299 \times R + 0.587 \times G + 0.114 \times B \]
应用这个公式到图像的每个像素上，就可以得到一个灰度图像。

2. 改变灰度图像的亮度：
要使灰度图像整体变暗，可以通过调整图像中每个像素的灰度值来实现。这可以通过简单地从每个像素值中减去一个常数来完成，或者通过应用一个线性变换来调整亮度。例如，将所有灰度值乘以一个小于1的因子，这样可以降低整体亮度。

3. 显示两幅图像和它们的直方图：
在同一界面上显示两幅图像（原始的灰度图像和调整亮度后的图像）以及它们对应的直方图，通常需要使用图像处理软件或编程库，比如OpenCV、PIL（Python Imaging Library）或matplotlib。在界面上，每幅图像的上方或下方分别显示其对应的直方图，直方图展现了图像中不同灰度级别的像素数量分布。

4. 添加图片名称title：
为每幅图像添加标题（title）是为了标注或说明图像的内容，这可以通过在界面上用文字标签来实现。

下面是一个使用Python和matplotlib库实现上述功能的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
from skimage import io, color, exposure

# 加载彩色图像并转换为灰度图像
image = io.imread('path_to_image.jpg')
gray_image = color.rgb2gray(image)

# 调整灰度图像的亮度
darkened_image = exposure.adjust_gamma(gray_image, gamma=2)

# 显示两幅图像及其直方图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))

# 显示原始灰度图像
axs[0, 0].imshow(gray_image, cmap='gray')
axs[0, 0].set_title('Original Gray Image')
axs[0, 0].axis('off')

# 显示原始灰度图像的直方图
axs[1, 0].hist(gray_image.ravel(), bins=256, color='gray', alpha=0.7)
axs[1, 0].set_xlim([0, 1])
axs[1, 0].set_title('Histogram of Original Gray Image')

# 显示变暗的灰度图像
axs[0, 1].imshow(darkened_image, cmap='gray')
axs[0, 1].set_title('Darkened Image')
axs[0, 1].axis('off')

# 显示变暗的灰度图像的直方图
axs[1, 1].hist(darkened_image.ravel(), bins=256, color='gray', alpha=0.7)
axs[1, 1].set_xlim([0, 1])
axs[1, 1].set_title('Histogram of Darkened Image')

plt.tight_layout()
plt.show()

请确保你已经安装了上述提到的库，并且替换了 `'path_to_image.jpg'` 为你要处理的彩色图像的路径。这段代码将显示两幅图像和它们对应的直方图，并为每幅图像添加了标题。