本文详细介绍了数字图像处理中的直方图均衡化和匹配算法，包括实验原理、算法步骤和MATLAB实现。通过对比手动实现与MATLAB内置函数histeq()的效果，展示了直方图均衡化对图像对比度和细节的提升。同时，文章还探讨了直方图匹配技术，用于调整图像的灰度分布以匹配目标直方图。在实验过程中，作者强调了MATLAB语法、数据类型转换和变量命名的重要性。
本文为原创，有很多不足之处望斧正！
实验内容一
实现river.jpg 图像的直方图均衡，不能直接使用Matlab的histeq( )函数。将有关均衡图像和调用histeq( )函数的结果作比较。
实验原理及算法描述
直方图均衡化是通过把原图像的直方图经过变换函数修正为分布比较均匀的直方图，从而改变图像整体偏亮或偏暗，提高细节的对比度和辨识力，改善灰度层次不丰富的情况的技术。直方图均衡化过程解析：设r和s分别表示原图灰度级和均衡化后图像灰度级，对r和s进行归一化使。对于[0,1]区间的任一个r值进行如下变换，变换函数满足三个条件 在0<=r<=1的区间内T(r)单值增加，保证图像灰度级从白到黑的次序不变; 对于0<=r<=1，有0<=T(r)<=1，保证映射变换后的像素灰度值在允许范围;变换后的直方图均匀分布。
算法步骤：
1.统计原图像每个灰度级像素的个数
2.统计原图像小于每个灰度级的像素的累积个数
3.根据直方图均衡化的原理，建立灰度级映射规则
4.将原图每个像素点的灰度映射到新图
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