直方图匹配：
(a)原图(b)原图的直方图(c)均衡化后的图像(d)均衡化后的直方图
>>imhist(f)
>>f1 = histeq(f, 256)
(a)通过利用imhist(f)函数得到（b）的直方图，改区域都大片较暗的区域控制，造成直方图中的大部分像素都集中在灰度级的暗端。（c）是经过均衡化方法处理的图片，但是产生了一副有褪色的现象，通过（d）的直方图看出，灰度级仅仅是移动到了较高的一端，所以给出了一副对比度较低并且有褪色的图像。灰度级的移动是由于在原始直方图中，灰度级在0及其附近区域过于集中，有直方图得到的积累变换函数非常陡，因此，把低端过于集中地像素点映射到了灰度级的高端。
故利用直方图匹配法补救。
通过直方图匹配法，我们期望的直方图在灰度级低端有轿厢的集中范围，并能够保留原始图片直方图的大致形状，通过原图的直方图看出，直方图基本是双峰，在原点有一个较大的模态，另外一个较小的模态在灰度级的高端。这些类型的直方图可以别模型化，故设计一个归一化到单位区域的双模态高斯函数，用作特定的直方图：
下面的交互函数通过键盘读入信息
(a)规定的直方图(b)匹配增强后的结果(c)b的直方图
（a）显示了上述函数的图形，保留了原始直方图的一般形状，并且在图像较暗的区域灰度级有较为平滑的过渡。经过g= histeq(f, p)处理后的结果为（b）和（c），该直方图最突出的特性是：低端移动到接近灰度级较亮的，从而接近规定的形状，但是这里的向右移动并不像均衡化移动的那么多。