直方图均衡化是数字图像处理中的一种关键技术，尤其适用于灰度级范围较低的图像，旨在改善图像的亮度和对比度，使得图像细节更加明显。在Matlab中，这一过程通常通过内置函数histeq来实现。以下是一个简单的例子，展示了如何使用histeq函数：
```matlab
I = imread('image1.bmp'); % 读取原始图像
G = imread('image2.bmp'); % 另一幅图像作为参考
% 使用histeq进行直方图均衡化
K = histeq(I);
% 分别显示原始图像、原图像直方图、对比图像、对比图像直方图、均衡化后的图像和均衡化后图像的直方图
subplot(3,2,1), imshow(I); % 原始图像
subplot(3,2,2), imhist(I); % 原始图像直方图
subplot(3,2,3), imshow(G); % 对比图像
subplot(3,2,4), imhist(G); % 对比图像直方图
subplot(3,2,5), imshow(K); % 均衡化后的图像
subplot(3,2,6), imhist(K); % 均衡化后图像直方图
实验结果显示，通过直方图均衡化，输入图像的灰度级范围被扩展到输出图像的整个亮度范围，从而显著提升了图像的对比度。
在图像处理的更广泛范畴中，数字图像处理是一个关键领域，它利用计算机对数字形式的图像进行处理，包括但不限于以下几个方面：
1. **低级处理**：主要关注图像预处理，如噪声抑制、对比度增强和图像锐化，这些操作在Matlab中通过简单的函数即可完成。
2. **中级处理**：涉及到图像分割，即将图像划分为不同的区域或对象，并提取出有用的特征，如边缘、轮廓等。这一步骤有助于后续的分析和识别。
3. **高级处理**：模拟人类视觉感知，进行对象识别和整体理解。例如，通过小波变换、图像编码与压缩等技术提升图像质量和数据效率。
在图像处理中，变换是一个重要环节，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等，它们能够减少计算量并提供更有效的处理。图像编码与压缩则关乎数据量的节省，通过编码技术如JPEG、PNG等，可以在不丢失质量或允许一定失真的情况下减小图像文件大小。
图像增强和复原则是为了提升图像质量，消除噪声、提高清晰度，这是图像处理中常见的优化步骤，有助于恢复图像原始的视觉效果。在Matlab中，直方图均衡化就是一个简单但有效的方法，用于增强图像的整体视觉吸引力。
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