介绍直方图均衡化的概念和用途，并探讨为什么直方图均衡化是一个有用的图像处理技术。同时说明直方图均衡化的局限性。

直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，其主要作用是提高图像的对比度。在图像处理中，一幅图像的灰度级别可以用直方图来表示，直方图反映了图像中各个灰度级别的像素数量。直方图均衡化的主要思想是通过对图像像素灰度级别的重新分配，使得各个灰度级别在图像中的像素数目大致相同，从而增强图像的对比度和亮度。

直方图均衡化被广泛应用于计算机视觉领域，例如数字图像处理、计算机视觉、医疗图像处理等方面。它可以帮助我们更加清晰地观察图像中的内容，从而提高图像的质量以及图像处理的效果。

然而，直方图均衡化也具有一定的局限性。一方面，它可能会使得图像的噪声和细节变得更加明显，从而导致图像中出现意想不到的视觉效果；另一方面，如果图像中某些灰度级别的像素数量很少，那么直方图均衡化可能会导致图像中出现过多的噪点和失真。因此，在实际应用中，需要综合考虑各种因素来确定是否使用直方图均衡化等图像处理技术。