绘制图像灰度直方图是图像处理中常用的技术，如利用直方图均衡化来增强图像对比度。直方图定义为数字图像在[0~255]灰度级上的分布。具体而言，h(gk)表示灰度级gk出现的次数，nknk为图像中该灰度级的像素数量。归一化直方图p(gk)=h(gk)n则表示灰度级gk在图像中出现的比例。在MATLAB中，可使用imhist()函数绘制直方图。例如，通过输入图像和设置灰度级块数，能够直观展示图像中灰度级的分布。若要归一化直方图，可利用imhist()函数除以图像总像素数。下面将展示实际直方图生成代码。
观察直方图，可以发现图像灰度级主要集中在两端，分布不均匀。为解决这一问题，可以利用直方图均衡化。直方图均衡化通过调整灰度级，使得图像中每个灰度级的分布更为均匀。例如，假设图像的灰度级分布为：灰度级1/4占50个像素，2/4占50个像素，3/4占100个像素，1占50个像素。经过直方图均衡化处理后，灰度级分布调整为：灰度级1/4对应0.2，2/4对应0.2，3/4对应0.4，灰度级1对应0.6。通过MATLAB的histeq()函数，可以实现此过程，进一步改善图像对比度。实现代码如下。
通过上述方法，直方图均衡化显著增强了图像对比度，使得图像中原本难以识别的细节变得更加清晰。例如，原图像中某些背面难以辨认的纹理细节，经过直方图均衡化处理后，变得清晰可辨。
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回答时间：2025-01-15 23:29
