图像增强算法（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）

图像增强算法是通过对图像进行一系列的处理，来改善图像的质量和视觉效果的技术。下面介绍四种常用的图像增强算法：

1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法。它通过对图像像素的灰度值进行重新分配，使得图像中像素灰度值的分布更均匀，从而增强图像的对比度和亮度。

2. 拉普拉斯：拉普拉斯算子可以用来检测图像中的边缘和细节。它通过对图像进行高通滤波，来增强图像的边缘和细节。

3. Log：Log变换可以用来增强图像中的低灰度细节。它通过对图像进行对数变换，来拉伸图像中低灰度区域的像素值，从而增强图像中的低灰度细节。

4. 伽马变换：伽马变换可以用来增强图像中的高灰度细节。它通过对图像进行幂函数变换，来压缩图像中高灰度区域的像素值，从而增强图像中的高灰度细节。