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直方图均衡化是图像处理领域中一种常用的技术，它能改善图像的对比度，尤其在处理低对比度图像时效果显著。直方图均衡化通过改变图像像素的分布，使得图像的灰度级分布更加均匀，从而提高视觉效果。在MATLAB中，实现这一过程相对简单，因为MATLAB提供了强大的图像处理工具箱。 直方图是表示图像中像素出现频率的一种统计图形，每个灰度级对应的柱状高度表示该灰度级像素在整幅图像中的数量。在直方图均衡化过程中，首先需要计算原始图像的直方图。MATLAB中的`imhist`函数可以轻松完成这个任务，它返回一个数组，表示每个灰度级的像素数。 接下来，我们需要进行累积分布函数（CDF）的计算。CDF是直方图的累计值，表示小于或等于某个灰度级的像素所占的比例。在MATLAB中，我们可以用`cumsum`函数对直方图数组进行累积求和，得到CDF。然后，将CDF线性映射到新的灰度级范围，通常是0到255，这一步骤通常通过线性插值实现。 为了应用这个新的灰度级映射，我们需要使用`im2uint8`或`imadjust`函数。`im2uint8`将浮点数图像转换为8位无符号整数图像，而`imadjust`则允许我们根据给定的输入和输出灰度级范围调整图像的对比度。在这个例子中，我们可以直接使用`imadjust`，因为它会自动处理直方图均衡化的映射。 在MATLAB中，直方图均衡化的完整代码可能如下所示： ```matlab % 读取图像 img = imread('your_image.jpg'); % 转换为灰度图像 if iscolor(img) img = rgb2gray(img); end % 计算直方图 hist = imhist(img); % 计算累积分布函数 (CDF) cdf = cumsum(hist) / sum(hist); % 进行线性插值，将CDF映射到0-255范围 cdf = interp1(cdf, linspace(0, 1, 256), 'linear', 'extrap'); % 应用直方图均衡化 eq_img = imadjust(img, [cdf(1) cdf(end)], [0 1]); % 显示原图和均衡化后的图像 figure; subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('原始图像'); subplot(1, 2, 2); imshow(eq_img); title('直方图均衡化后'); ``` 上述代码中的`your_image.jpg`应替换为实际的图像文件名。这段代码不仅适用于单通道（灰度）图像，也适用于多通道（如RGB）图像。对于RGB图像，通常需要分别对每个通道执行直方图均衡化，然后再合并结果，以保持色彩的正确性。 在提供的压缩文件中，包含的源码很可能就是实现了上述步骤的一个MATLAB程序。通过阅读和理解这些源码，你可以深入了解直方图均衡化的具体实现细节，并学习如何在实际项目中应用这一技术。同时，这也可以作为进一步学习MATLAB图像处理功能的起点，例如了解其他相关的图像增强方法，如伽马校正、自适应直方图均衡化等。