s(1,256);Рfori=1:256Рforj=1:iРS1(i)=GP(j)+S1(i);РendРendРS2=round((S1*256)+0.5);Р级的灰度Рfori=1:256РGPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));Рendfigure,bar(0:255,GPeq,'b')Р的直方图Р%计算SkР%将Sk归到相近Р%计算现有每个灰度级出现的概率Р%显示均衡化后Рtitle（'均衡化后的直方图’）РРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРxlabel('灰度值')Рylabel('出现概率')Р%四，图像均衡化РPA=PS;Рfori=0:255Р%将各个像素归一化后РPA(find(PS==i))=S2(i+1);Р的灰度值赋给这个像素РendР%显示均衡化Рfigure,imshow(PA)Р后的图像Рtitle('均衡化后图像')Рimwrite(PA,'PicEqual.bmp');Р3、程序运行结果比较。(包括结论)Р原始图像РР均衡化后图象Р原图像直方图РРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРРР均衡化后直方图РРР通过原始图像和均衡化后的图像对比，均衡化后图像由彩色图像变为了灰度图像。原始图像直方图与均衡化后直方图对比，均衡化后的直方图灰度值更加平均，在整幅图像中不在集中。Р4、实验体会。（心得体会、收获）РР通过此次实验，我学会了对matlab的基本操作，能够在matlab下进行简单的编程、调试和修改操作。同时我知道了直方图均衡化是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，就是把对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的图像数量大致相同。通过图像间的对比，我发现变换后的图像某些细节会消失。
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