帮我用python写五个可以用于水下图像增强的代码，并优化

1. 增强对比度

import cv2

def enhance_contrast(image):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 直方图均衡化
    equalized = cv2.equalizeHist(gray)
    # 转换回彩色图像
    result = cv2.cvtColor(equalized, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    return result

优化：使用OpenCV内置的直方图均衡化函数，避免手动计算直方图。

2. 去除噪声

import cv2

def remove_noise(image):
    # 中值滤波
    blurred = cv2.medianBlur(image, 5)
    return blurred

优化：使用OpenCV内置的中值滤波函数，避免手动计算滤波器。

3. 增强亮度

import cv2
import numpy as np

def enhance_brightness(image, value):
    # 转换为HSV格式
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 增加亮度
    hsv[:,:,2] = np.clip(hsv[:,:,2] + value, 0, 255)
    # 转换回BGR格式
    result = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    return result

优化：使用NumPy的广播机制，避免循环遍历像素。

4. 增强饱和度

import cv2
import numpy as np

def enhance_saturation(image, value):
    # 转换为HSV格式
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 增加饱和度
    hsv[:,:,1] = np.clip(hsv[:,:,1] + value, 0, 255)
    # 转换回BGR格式
    result = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    return result

优化：使用NumPy的广播机制，避免循环遍历像素。

5. 增强锐度

import cv2

def enhance_sharpness(image):
    # 模糊处理
    blurred = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), 3)
    # 锐化处理
    sharpened = cv2.addWeighted(image, 1.5, blurred, -0.5, 0)
    return sharpened

优化：使用OpenCV内置的高斯滤波和图像融合函数，避免手动计算卷积核和权重。