《冈萨雷斯 数字图像处理(第三版)》是一本广泛使用的图像处理教材，其中涵盖了大量理论知识和实践操作。直方图均衡是图像处理中的一个重要概念，它主要用于改善图像的对比度，使得图像的整体亮度分布更加均匀。在这个主题中，我们将深入探讨直方图均衡的原理、MATLAB实现以及其在实际应用中的价值。
直方图是图像亮度分布的统计图形，反映了图像中不同亮度级别的像素数量。如果一个图像的直方图集中在某几个灰度级，那么图像的对比度可能较低，看起来比较暗淡或模糊。直方图均衡化就是通过重新映射像素值来扩展图像的动态范围，使直方图更均匀分布，从而提高图像的视觉效果。
MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，提供了丰富的图像处理函数，如`imhist`用于绘制直方图，`histeq`用于执行直方图均衡化。在本压缩包中，包含了对应于图3.20的多个图像的直方图均衡化MATLAB代码。这些代码可以分为以下几个步骤：
1. **读取图像**：我们需要使用`imread`函数读取图像数据。
2. **计算直方图**：然后，利用`imhist`函数计算原始图像的直方图。
3. **计算累积分布函数(CDF)**：直方图的累积分布函数表示每个灰度级对应的累计概率，这是进行直方图均衡的关键。
4. **映射新灰度值**：将原始图像的灰度级与CDF对应，得到新的灰度级，实现像素值的重映射。
5. **应用新灰度值**：使用`imadjust`或自定义函数将新灰度级应用于原始图像，生成均衡化的图像。
6. **显示结果**：使用`imshow`函数展示原始图像和均衡化后的图像，并通过`figure`创建新的绘图窗口，以便于比较。
这些MATLAB代码不仅可以帮助理解直方图均衡的概念，还可以作为实际项目中的参考。通过对不同图像进行直方图均衡，我们可以看到其对图像质量的提升，特别是在增强低对比度图像的细节方面。
直方图均衡化广泛应用于多种图像处理任务，如医学成像、遥感图像分析和数字摄影。在医学成像中，它可以提高病灶的可见性；在遥感图像中，有助于识别地物特征；在摄影中，可以使照片的色彩和层次更加鲜明。因此，掌握直方图均衡的原理和实现方法对于从事图像处理和计算机视觉领域的人来说至关重要。
