下图存在明显的光照不均，设计算法对其进行校正。
- 算法原理：
采用直方图均衡化的方法进行校正。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的技术，它通过重新分配图像灰度级的概率分布来实现。直方图均衡化通过重新分配像素的灰度级，使得灰度级在整个范围内更加均匀分布。有助于提高图像的对比度，使得细节更加突出。较暗的区域会被拉伸到更亮的区域，而较亮的区域会被压缩到更暗的区域，从而增加图像中灰度级的动态范围。这样可以使图像中的细节更加清晰可见。
- 步骤
1.读取图像：使用imread函数从文件中加载q2_girl.bmp图像。
2.直方图均衡化：使用histeq函数对读取的图像进行直方图均衡化处理。
3.显示原始图像和均衡化后的图像：使用subplot函数将图像显示在同一窗口中的两个子图中。在第一个位置显示原始图像。将均衡化后的图像显示在第二个子图中。imshow函数用于显示图像，title函数用于给子图添加标题。
- 程序代码
clc;
clear all;
close all;
% 读取图像
img = imread('q2_girl.bmp');
% 直方图均衡化
eq_img = histeq(img);
% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(eq_img);
title('直方图均衡化后的图像');
- 处理结果
直方图均衡化可以使得图像中的亮度范围更广，从而增强图像的对比度。通过直方图均衡化处理，图像的明暗被校正，可以看到更多的信息。
