根据提供的文本，MATLAB图像直方图均衡化的步骤可以总结如下：
1.统计灰度级频数：首先，需要读入图像并对每个通道分别统计像素值[0,
255]出现的次数，这可以通过计算直方图来实现。
2.计算概率直方图：对每个通道分别求像素值[0,
255]出现的概率，得到概率直方图。这是通过将每个灰度级的像素数目除以总的像素数来实现的。
3.直方图均衡化：使用累积分布函数（CDF）来找到新的灰度级映射关系。对于概率累积分布函数，其值域为[0,
1]，将其乘以新的灰度级范围（例如255），便可以得到新的灰度映射表。
4.应用灰度映射表：使用上面步骤得到的灰度映射表，将原始图像中的每个像素值替换为新的灰度值。
5.处理结果：最后，应用直方图均衡化后的图像可以拥有更好的对比度和视觉效果。
在MATLAB中，可以使用内置的`histeq()`函数来简化上述过程，该函数可以直接以原始图像作为输入，返回直方图均衡化后的图像。此外，还可以使用OpenCV库中的`cv2.equalizeHist()`函数来进行直方图均衡化处理。
