标题中的“HE.rar_matlab例程_matlab_”暗示了这是一个关于使用MATLAB进行图像处理的实例，特别是针对“对比度增强”的技术。在描述中，“Contrast enhancement using histogram equalization”提到了一种常用的技术——直方图均衡化，它是提高图像对比度的一种有效方法。接下来，我们将详细探讨这个主题。
直方图均衡化是一种图像处理技术，常用于改善图像的视觉效果，特别是在图像对比度较低的情况下。它通过重新分布图像像素的灰度级来增强图像的整体对比度。这种方法的核心是基于图像的灰度直方图，即每个灰度级出现频率的统计图表。
MATLAB是数学计算和编程的强大环境，非常适合进行图像处理。在MATLAB中，我们可以利用其内置的函数来实现直方图均衡化。文件“HE.m”很可能是实现这一功能的MATLAB脚本。
我们需要加载图像。MATLAB的`imread`函数可以读取图像文件，例如“clock.bmp”。例如：
```matlab
img = imread('clock.bmp');
```
然后，我们可以查看图像的原始直方图，使用`imhist`函数：
```matlab
figure; imhist(img);
```
接下来，我们要进行直方图均衡化。MATLAB提供了`histeq`函数来完成这个任务：
```matlab
img_eq = histeq(img);
```
处理后的图像可以通过`imshow`函数展示：
```matlab
figure; imshow(img_eq);
```
直方图均衡化的原理是通过找到一个映射函数，将原始灰度级分布映射到更均匀的新分布。这个映射函数是通过累积分布函数（CDF）计算得到的，`histeq`函数内部完成了这个过程。
这个MATLAB例程不仅展示了如何应用直方图均衡化，还可能包括了对结果的分析，比如比较原始图像和处理后图像的直方图，或者评估对比度提升的效果。
通过学习和理解这个MATLAB例程，你可以深入理解直方图均衡化的工作机制，并将其应用于其他图像处理任务，比如医学图像分析、天文图像处理或任何需要提升图像对比度的场景。同时，这也是掌握MATLAB图像处理功能的一个良好实践。
